摘要
本发明公开了一种基于人工智能的空间数据管理方法及系统,涉及空间数据管理技术领域,包括定义小波分解层数,计算自适应阈值,筛选关联矩阵的边,生成稀疏关联矩阵,构建投影矩阵,使用矩阵乘法将特征矩阵投影到特征向量空间,生成综合特征矩阵;使用逻辑斯蒂函数定义非线性流函数,形成状态向量,计算状态向量的均值,并与节点特征矩阵融合为动态特征矩阵,构建图卷积网络模型预测节点的故障概率。本发明通过多尺度小波分解联合自适应阈值筛选,精确挖掘空间数据的细粒度动态特征,引入特征能量筛选与余弦距离矩阵,提升特征选择与降维的判别能力,使用图卷积网络并结合稀疏嵌入机制,显著增强模型在节点故障预测中的泛化能力。