一种基于图神经网络的海湾自动分区方法

本发明公开了一种基于图神经网络的海湾自动分区方法，包括以下步骤：S1、使用修改的数据包，将水动力模型的输出文件转化为Python软件可读取的.nc文件；S2、读取转化后的.nc文件并进行数据预处理；S3、使用tsfresh数据包提取不同特征的时间序列特征值；S4、利用Delaunay三角剖分算法和四向矩阵或八向矩阵判定空间连通性，并构建邻接矩阵；S5、构建卷积图神经网络对海湾特征与空间连通性进行学习；S6、使用Louvain算法或Spectral Clustering算法对海湾进行非监督分类；S7、采用邻近网格一致化的方法对海湾分区破碎边缘进行后处理；S8、基于卷积图神经网络将分区结果输出为.shp文件，实现海湾自动分区；该方法灵活易用，能够将海湾划分为内部水动力条件相对均一的少量分区。