基于物理信息图神经网络的城市管网运行智能预测方法

本申请涉及管网运行状态预测领域，尤其涉及基于物理信息图神经网络的城市管网运行智能预测方法，方法包括：获取管网的监测数据及拓扑结构信息并生成时间序列图数据；构建预测模型，预测模型为图神经网络和物理信息神经网络结合的混合模型；基于图神经网络对时间序列图数据进行特征提取以建模管网的动态特性；基于物理信息神经网络将物理约束嵌入到损失函数中；根据预测模型生成管网的运行状态预测结果；验证预测结果并根据验证对模型进行优化调整。本申请具有对管网状态进行精准预测、对关键参数进行实时反演以及为管网优化调度和故障诊断提供可靠支持的效果。