一种基于图神经网络的供水管网GIS数据物理属性填补方法

本发明公开了一种基于图神经网络的供水管网GIS数据物理属性填补方法，包括如下步骤：通过空间索引与几何对齐操作构建管段连接关系拓扑图并提取管段物理属性，生成缺失标记；基于图注意力神经网络构建管段属性填补模型，采用图注意力特征聚合模块，结合高斯核函数表达多跳空间依赖关系，形成复合注意力权重，聚合邻居有效属性特征，并解码预测缺失属性；设计加权填补准确率，通过加权方式综合评估模型填补精度。本发明将管段间拓扑连接关系融入图神经网络模型，突破传统属性填补方法忽略管网空间关联性的局限；构建的图神经网络属性填补模型通过图注意力特征聚合模块，将管段空间与属性关联关系共同纳入模型中，提升推断准确性。