气盾坝作为综合橡胶坝与钢板坝优势的新型水工建筑物，具有结构简单、建设周期短、防洪渡汛能力突出等特点，在各类水文情况复杂的河道及城市景观河道中应用广泛。然而，传统流量系数计算方法数据单一，难以多维度处理气盾坝结构、坝顶形状和来流条件变化带来的影响。

        为此，我司研发的气盾坝流量系数计算系统，通过多源数据获取模块整合实地测量、物理模型试验和数值模拟三类数据，涵盖了气盾坝结构形式参数、坝顶形状参数、来流条件数据等关键信息，为后续分析奠定了全面的数据基础。

        系统中的特征工程处理模块，对预处理后的多源数据进行特征处理，通过抽样获取初始训练数据集，再基于相关系数分析筛选出对流量系数影响显著的参数特征，并对连续型特征进行归一化处理，大大提升了数据质量。

        在模型构建方面，系统创新采用混合模型，包含 RF-LSTM 层、GNN 层和融合层。RF-LSTM 层结合随机森林和长短期记忆网络的优势，分别处理结构形式参数、坝顶形状数值特征及来流条件特征，输出第一预测流量系数；GNN 层基于图神经网络，通过构建节点与边的关系进行训练，输出第二预测流量系数；融合层则对两个预测结果进行加权求和，得到最终预测值，充分发挥了不同模型的优势，从多维度学习数据特征。

        该系统的成功研发，不仅提高了气盾坝流量系数预测的准确性，还为气盾坝工程的设计、运行管理提供了科学依据，有助于更好地发挥气盾坝在防洪、灌溉、景观等方面的作用。未来，我们将继续深耕气盾坝技术领域，不断推动技术创新与升级，为水利工程行业的发展贡献更多力量。