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基于图神经网络的城市排水网络实时水力预测的代理模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于图神经网络的代理模型提供了可解释且高效的解决方案，用于实时推理城市排水网络的水力预测问题。该模型通过物理引导机制将流量平衡和洪水发生约束限制在预测变量中。相较于基于神经网络和物理模型，该代理模型在相同训练轮数后具有更好的水力预测准确性且加速了城市排水网络的实时预视。
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关键要点
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基于图神经网络的代理模型提供了解决城市排水网络水力预测问题的可解释且高效的方案。
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该模型通过物理引导机制将流量平衡和洪水发生约束限制在预测变量中。
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与基于神经网络的模型和基于物理模型相比，该代理模型在相同训练轮数后具有更好的水力预测准确性。
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该模型加速了城市排水网络的实时预视。
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