一种基于双流-图卷积网络的供水管网全域水质预测方法

一种基于双流‑图卷积网络的供水管网全域水质预测方法，属于城市供水领域。该方法通过构建有向图的管网模型，分别提取上游和下游方向的信息流，通过并行图卷积模块进行特征学习，并在训练时引入随机掩码机制以模拟传感器缺失，实现对稀疏监测条件下水质浓度的准确预测。本发明提出的双流‑图卷积水质预测模型，显著提升水质预测模型在监测数据稀疏条件下的实用性和覆盖能力；采用双流‑图卷积结构与动态掩码训练机制，有效增强对管网复杂性的鲁棒性；构建的水质预测模型具备响应速度快的特点，能够结合历史监测数据与网络结构信息实现水质的实时预测，适用于水质监测、异常预警和智能调控等多种场景，有助于提升供水系统的运行效率与管理水平。