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本申请涉及一种泵站水位预测方法及装置，预测方法包括以下步骤：采集泵站水位数据，对水位数据进行数据预处理，得到原始数据集；基于原始数据集根据改进的生成对抗网络生成新样本数据，并将新样本数据补充到原始数据集中，得到扩充数据集；基于图神经网络的特征提取方法对扩充数据集进行特征提取，得到输入数据；基于异步并行的高阶神经网络分类模型，根据输入数据，构建预测模型，以预测泵站水位；本申请能够对大规模、多维度的泵站数据实现高效的处理和分析，有效解决数据量大、复杂度高的问题，提高预测精度以及模型应用范围，从而能够准确预测泵站水位，以提高管理效率和预防可能的水资源危机。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410015081.6
Filing Date： 2024-01-05
Publication Date： 2024-08-23
Pub. No.： CN118535888A
Applicants： 北京工业大学 ;;北京市南水北调团城湖管理处 ;;中国水利水电科学研究院
Legal Status： 实质审查
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