一种基于图神经网络的流域分布式径流量预测方法及系统

本发明涉及水文预测技术领域，尤其是一种基于图神经网络的流域分布式径流量预测方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取流域多源径流数据集以构建多关系动态图结构，提取节点特征向量；基于所述节点特征向量，通过建立流域扩散拟合架构以获得流域演化趋势前向特征；构建分布式径流概率预测模型，将所述流域趋势前向特征作为模型输入以获取各子流域未来多时段的径流初始条件概率分布；建立混合损失函数，对所述径流初始条件概率分布进行物理约束优化得到分布式径流优化概率分布；对所述分布式径流优化概率分布进行不确定性量化获得流域分布式径流量预测结果。本发明提升了复杂流域水文过程模拟能力，实现了分布式径流量的精准预测。