1.一种基于图神经网络的路基设计方法，其特征在于，所述基于图神经网络的路基设计方法包括：获取路基探测参数；通过预先建立的图神经网络基于所述路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，所述图神经网络包括图网络和图分类，所述图网络包括由图本体构建的图卷积层和预选池化层；根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案；所述通过预先建立的图神经网络基于所述路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，包括：对所述路基探测参数进行预处理，得到待预测参数；通过图卷积层对所述待预测参数进行特征提取，得到参数关联特征；通过预选池化层对所述参数关联特征进行降维处理，得到降维后的参数关联特征；通过图分类的全连接层对所述降维后的参数关联特征进行分类，得到预测权重序列；所述对所述路基探测参数进行预处理，得到待预测参数，包括：对所述路基探测参数进行分类得到连续数据和离散数据；对所述离散数据进行独热编码，得到离散数据参数编码；对所述连续数据进行初步编码得到整数型数据，对所述整数型数据进行独热编码，得到连续数据参数编码；根据所述离散数据参数编码和所述连续数据参数编码得到待预测参数；所述根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案，包括：从所述预测权重序列中得到权重最大的目标预测权重；根据所述目标预测权重确定预设设计方案中对应的参考设计方案；对所述参考设计方案进行验证，在验证成功时，将所述参考设计方案作为目标路基设计方案；所述根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案之后，还包括：根据所述路基探测参数和所述目标路基设计方案更新预设数据库；基于所述预设数据库对所述图神经网络进行训练，得到训练结果；根据所述训练结果对所述图神经网络进行更新。
2.如权利要求1所述的基于图神经网络的路基设计方法，其特征在于，所述通过预先建立的图神经网络基于所述路基探测参数进行预测，得到预测权重序列之前，还包括：获取路基设计方案的影响因子以及下级影响因子，确定所述影响因子与所述下级影响因子之间的专家关系；根据所述下级影响因子和所述专家关系构建各个影响因子的图本体；根据所述图本体、预选池化层、预选卷积层以及预选全连接层构建初始图神经网络；对所述初始图神经网络进行训练，得到图神经网络。
3.如权利要求2所述的基于图神经网络的路基设计方法，其特征在于，所述根据所述图本体、预选池化层、预选卷积层以及预选全连接层构建初始图神经网络，包括：根据所述图本体中各个影响因子之间的邻接关系得到各个影响因子之间的邻接矩阵；将所述邻接矩阵嵌入预选卷积层，得到图卷积层；根据所述图卷积层和预选池化层构建图网络，根据所述全连接层构建图分类；在所述图网络和所述图分类得到初始图神经网络。
4.如权利要求2所述的基于图神经网络的路基设计方法，其特征在于，所述对所述初始图神经网络进行训练，得到图神经网络，包括：从预设数据库中获取样本路基数据和样本设计方案，所述预设数据包括多个验证成功的路基设计方案及对应的路基数据；基于所述初始图神经网络对所述样本路基数据进行预测，得到预测样本权重；基于所述预测样本权重得到预测设计方案；根据所述样本设计方案和所述预测设计方案构建损失函数，基于所述损失函数对所述初始图神经网络进行优化，得到图神经网络。
5.一种基于图神经网络的路基设计装置，其特征在于，所述基于图神经网络的路基设计装置包括：参数获取模块，用于获取路基探测参数；模型预测模块，用于通过预先建立的图神经网络基于所述路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，所述图神经网络包括图网络和图分类，所述图网络包括由图本体构建的图卷积层和预选池化层；方案生成模块，用于根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案；所述模型预测模块，还用于对所述路基探测参数进行预处理，得到待预测参数；通过图卷积层对所述待预测参数进行特征提取，得到参数关联特征；通过预选池化层对所述参数关联特征进行降维处理，得到降维后的参数关联特征；通过图分类的全连接层对所述降维后的参数关联特征进行分类，得到预测权重序列；所述模型预测模块，还用于对所述路基探测参数进行分类得到连续数据和离散数据；对所述离散数据进行独热编码，得到离散数据参数编码；对所述连续数据进行初步编码得到整数型数据，对所述整数型数据进行独热编码，得到连续数据参数编码；根据所述离散数据参数编码和所述连续数据参数编码得到待预测参数；所述方案生成模块，还用于从所述预测权重序列中得到权重最大的目标预测权重；根据所述目标预测权重确定预设设计方案中对应的参考设计方案；对所述参考设计方案进行验证，在验证成功时，将所述参考设计方案作为目标路基设计方案；所述根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案之后，还包括：根据所述路基探测参数和所述目标路基设计方案更新预设数据库；基于所述预设数据库对所述图神经网络进行训练，得到训练结果；根据所述训练结果对所述图神经网络进行更新。
6.一种基于图神经网络的路基设计设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于图神经网络的路基设计程序，所述基于图神经网络的路基设计程序配置为实现如权利要求1至4中任一项所述的基于图神经网络的路基设计方法。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于图神经网络的路基设计程序，所述基于图神经网络的路基设计程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于图神经网络的路基设计方法。
