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摘要
针对水库、湖泊等流域水资源的调度、管理以及预警，迫切地需要对其水位实时监测并提供精准的预测。由于许多监测点有水资源流通，因此水位变化在空间上有复杂的关联性。基于动态图嵌入的水位预测模型以图神经网络技术为基础动态地建模各监测点间的关系，从而对各监测点的水位实现准确的预测。模型采用了多图融合的构图方式，且基于数据构图时采用了分段学习的思路；此外，设计了分段注意力机制，学习序列的时序依赖关系。实验表明，与现有模型相比，该模型的预测精度有较大提升。
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单位成都万江港利科技股份有限公司; 四川大学; 四川中电启明星信息技术有限公司
