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龍圖騰網獲悉中國鐵道科學研究院集團有限公司電子計算技術研究所;中國鐵道科學研究院集團有限公司;北京經緯信息技術有限公司申請的專利一種高鐵列車開行方案運輸效能評估優化方法、裝置、設備、存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120181676B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510645646.3，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權一種高鐵列車開行方案運輸效能評估優化方法、裝置、設備、存儲介質是由趙爍;單杏花;武晉飛;呂曉艷;張軍鋒;臧廣智;劉敏;趙翔;張立濤;劉續穎;李禎怡;毛子今;艾青奧設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高鐵列車開行方案運輸效能評估優化方法、裝置、設備、存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種高鐵列車開行方案運輸效能評估優化方法、裝置、設備、存儲介質，該方法獲取高速鐵路列車的開行方案以及各列車的客座率；根據高速鐵路列車的開行方案以及各列車的客座率，通過評估模型確定優化的開行方案及其運輸效能評估值；其中，評估模型包括二維小波包分解模塊和卷積神經網絡；二維小波包分解模塊的分解函數為Daubechies4，且二維小波包分解模塊用于將開行方案的所有列車的特征向量轉換為多通道數據；卷積神經網絡用于基于多通道數據和各列車的客座率進行運輸效能評估。本方法根據高速鐵路列車的開行方案以及各列車的客座率準確評估運輸效能，得到優化的開行方案，實現了高鐵列車開行方案運輸效能評估的自動優化，提升優化效率和準確性。

本發明授權一種高鐵列車開行方案運輸效能評估優化方法、裝置、設備、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種高鐵列車開行方案運輸效能評估優化方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取高速鐵路列車的開行方案以及各列車的客座率； 根據高速鐵路列車的開行方案以及各列車的客座率，通過評估模型確定優化的開行方案及其運輸效能評估值； 其中，所述評估模型包括二維小波包分解模塊和卷積神經網絡； 所述二維小波包分解模塊的分解函數為Daubechies4，且所述二維小波包分解模塊用于將開行方案的所有列車的特征向量轉換為多通道數據； 所述卷積神經網絡用于基于多通道數據和各列車的客座率進行運輸效能評估； 其中，所述卷積神經網絡基于歷史多個開行方案及其列車客座率進行訓練，構建映射關系，進行運輸效能評估； 高速鐵路列車的開行方案的編制過程為： 確定下一圖期指定線路或區域的旅客列車開行方案全集； 基于高速鐵路路網的基礎數據，確定高可行性高鐵開行方案驗證HHTPV框架的基礎約束；具體實現過程包括： 基于鐵路網絡的基礎數據和鐵路網絡的拓撲連通性，推算區間的通過能力上限、車站的通過能力上限、車站的停站能力限制值、區間內各列車類型的限量； 根據區間的通過能力上限、車站的通過能力上限、車站的停站能力限制值、區間內各列車類型的限量，確定各區間的經過限制約束和列車類型限制約束、各車站的經過限制約束和停站限制約束； 其中，任一區間的經過限制約束為，為區間標識，為列車標識，為下一圖期指定線路或區域的旅客列車開行方案全集，為列車在區間經過的標記參數，為列車的啟用參數，為區間的通過能力上限； 為0或1，表示列車在區間經過，表示列車不在區間經過； 為0或1，表示列車未啟用，表示列車啟用； 任一區間的列車類型限制約束為，為列車類型標識，為列車屬于列車類型的標記參數，區間內列車類型的限量； 為列車所屬的列車類型； 受到運行計劃和通過能力限制的綜合影響； 任一車站的經過限制約束為，為車站標識，為列車在車站經過的標記參數，為車站的通過能力上限； 為0或1，表示列車在車站經過，表示列車不在車站經過； 任一車站的停站限制約束為，為列車在車站停站的標記參數，為車站的停站能力限制值； 為0或1，表示列車在車站停站，表示列車不在車站停站； 基于約束條件對HHTPV框架進行初始化；其中，所述約束條件根據所述基礎約束和動態閾值約束集合確定； 根據優選策略、開行方案優選調整方向和所述下一圖期指定線路或區域的旅客列車開行方案全集，生成當前狀態下的開行方案； 在HHTPV框架內，對當前狀態下的開行方案集合進行驗證，根據驗證的結果編制高速鐵路列車的開行方案。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國鐵道科學研究院集團有限公司電子計算技術研究所;中國鐵道科學研究院集團有限公司;北京經緯信息技術有限公司，其通訊地址為：100015 北京市海淀區大柳樹路2號一區12幢2層201-203、206；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。