基于图神经网络的地下水污染路径微观分析方法

本发明公开了一种基于图神经网络的地下水污染路径微观分析方法，S1、获取地下水污染的历史数据集和实时监测数据集；S2、使用模糊隶属函数表示模糊变量的语言级别；S3、基于历史数据集构建模糊逻辑规则库；S4、使用模糊推理系统处理历史数据集中的模糊变量；S5、构建基于历史数据集和实时监测数据集的地下水污染路径图结构模型；S6、构建节点间的关联矩阵；S7、基于训练好的图神经网络模型，输入实时监测数据集中的水流速度、污染物浓度和地质结构参数；S8、生成污染扩散路径的实时预测；S9、输出地下水污染路径的分析结果。本发明解决了现有技术中在复杂地质结构下难以精确预测污染扩散路径及实时动态响应不足的问题。