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龙图腾网获悉江苏安防科技有限公司申请的专利列车动态调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120207411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510702985.0，技术领域涉及：B61L27/40；该发明授权列车动态调度方法是由刘军;吴迅设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本列车动态调度方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供了列车动态调度方法，通过从异构数据的实时获取与处理，到列车优先级的生成，再到调度方案的生成及验证执行，实现了对列车调度全流程的精细化管理，各步骤相互协作且层层递进，能够综合考虑列车运行过程中的多种复杂因素，改变了传统调度方式依赖经验或单一指标的局限性，显著提升了列车调度决策的科学性、准确性和及时性，使得在面对复杂多变的运营场景时，能够动态且高效地调配资源，优化列车运行安排，提高运输效率和服务质量，有效满足现代铁路运输日益增长的多样化需求。

本发明授权列车动态调度方法在权利要求书中公布了：1.列车动态调度方法，其特征在于，包括： 实时获取异构数据，异构数据包括轨道电路信号、站台客流图像和气象环境数据，在车载边缘节点处通过时空注意力机制将异构数据进行时空对齐，并对异构数据进行处理，同时监测供电网络、备用列车和信号机以确定资源状态，以输出列车数据矩阵，列车数据矩阵包括信号特征向量、客流密度系数、气象修正参数和资源状态；所述列车数据矩阵的输出策略包括： 实时获取异构数据，异构数据包括轨道电路信号、站台客流图像和气象环境数据，在车载边缘节点处通过时空注意力机制将异构数据进行时空对齐，并对异构数据进行标准化处理； 通过残差卷积神经网络对轨道电路信号进行特征提取，并将提取的特征映射为信号特征向量，信号特征向量包括信号强度、信号频率和信号相位； 对站台客流图像进行语义分割，计算乘客像素面积与站台总面积的比值，得到初始客流密度，结合历史客流数据通过长短时记忆网络预测客流变化趋势，以对初始客流密度进行动态加权修正，生成客流密度系数； 通过随机森林算法分析不同气象环境数据与列车运行数据、制动距离和能耗的影响程度，根据分析结果为每个气象环境数据分配影响权重，将标准化后的气象环境数据与影响权重进行加权求和，生成气象修正参数； 监测供电网络、备用列车和信号机以确定资源状态，将信号特征向量、客流密度系数、气象修正参数和资源状态进行整合，输出列车数据矩阵； 根据列车数据矩阵和调度知识图谱构建列车调度的评估向量，评估向量包括紧急程度因子、经济价值因子和线路影响因子，基于模糊层次分析法动态调整评估向量的维度权重，生成列车优先级；所述评估向量的构建子策略包括： 将列车数据矩阵进行归一化处理，并关联列车数据矩阵和调度知识图谱； 结合列车数据矩阵中的信号特征向量和资源状态以分析列车运行状态，提取调度知识图谱的历史调度数据以评估在列车运行状态下的晚点风险值，并根据客流密度系数和站台承载能力评估列车晚点下的乘客影响值，将晚点风险值和乘客影响值进行加权求和得到列车的紧急程度因子； 根据能耗和列车数据矩阵中的气象修正参数，结合调度知识图谱确定列车的能源消耗成本，结合资源成本得到列车的运营成本，并根据客流密度系数和调度知识图谱确定运营收益值，结合运营收益值和运营成本确定经济价值，将经济价值归一化后得到列车的经济价值因子； 结合列车数据矩阵中的客流密度系数和资源状态以分析列车线路负荷，结合调度知识图谱的历史负荷数据评估线路负荷值，将线路负荷值与调度知识图谱中的线路重要性进行加权组合，得到线路影响因子； 整合紧急程度因子、经济价值因子和线路影响因子，以构建列车调度的评估向量； 所述列车优先级的生成策略包括： 通过模糊层次分析法将列车优先级作为目标层，评估向量作为准则层，通过模糊数来表征准则层间的重要性并确定模糊判断矩阵； 对模糊判断矩阵进行一致性检验和修正，并通过求解模糊特征方程得到评估向量的模糊权重向量，将模糊权重向量进行模糊化处理，得到评估向量的维度权重； 将评估向量与维度权重进行加权求和，得到列车的综合评估值，根据列车的综合评估值生成列车优先级； 通过强化学习生成调度方案，强化学习的状态空间表征列车优先级和资源状态，强化学习的奖励函数表征时间准点率、能耗降低率和冲突风险值； 通过GPU并行对每种调度方案进行蒙特卡洛仿真，基于阈值验证每种调度方案的冲突概率、能耗偏差和时延裕度，以输出验证通过后的调度指令集，调度指令集包括列车路径调整和资源分配指令，执行调度指令集并实时监测调度指令集执行过程中的反馈数据，以判断是否重采样异构数据和更新资源状态。

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