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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种基于改进CTGAN的列车晚点数据生成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：CN120409277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510653355.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进CTGAN的列车晚点数据生成方法是由傅卿云;张涛;丁舒忻;孙延浩;张芸鹏;王振东;乔峥设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进CTGAN的列车晚点数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进CTGAN的列车晚点数据生成方法，属于铁路行车调度技术领域。方法包括：提取多站点晚点时间序列，构建增量特征及场景特征；设计改进CTGAN模型，生成器在CNN基础上融合Transformer编码层，利用自注意力机制捕捉时空依赖关系；通过对抗训练生成高质量合成数据，并基于增量特征重建完整晚点序列；采用统计相似性、KS分布检验及晚点预测性能验证数据质量。本发明解决了晚点数据稀缺问题，生成数据兼具多样性与真实性，可提升数据驱动下列车晚点预测模型的性能，丰富列车调度优化的问题场景。

本发明授权一种基于改进CTGAN的列车晚点数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CTGAN的列车晚点数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：采集列车原始晚点数据，提取多个连续站点的到达晚点时间序列，计算相邻站点晚点增量，构建运行场景特征，设计包含离散条件列和连续变量的输入数据形式； 步骤S110：提取各列车的在一条线路上多个连续站点的到达晚点时间序列数据； 步骤S120：计算列车在相邻站点之间的晚点时间增量，保留初始站点晚点时间及增量特征，移除原始站点数据以降低冗余； 步骤S130：利用列车运行知识规则，结合列车原始特征数据，构建列车晚点运行场景特征指标； 所述知识规则如下： 1晚点是否传播：某一站发生晚点后，若后一站的晚点时间比当前站更大，则认为发生晚点传播，标记为1，否则为0； 2晚点程度，根据在终点站的晚点时间的大小划分为不同的程度，当晚点时间小于15分钟时，晚点程度标记为1；晚点时间在15-30分钟时，晚点程度标记为2；当晚点时间大于30分钟时，晚点程度标记为3； 3晚点发生区间，即第一个到达晚点出现的位置，沿线共6个站，除去始发站外，一共有5个站办理到达业务，第一个到达晚点发生在第二个站时，视作晚点发生在第一个区间，将晚点标记为1，依次类推，取值为1-5； 步骤S140：将列车运行场景特征数据作为离散条件列进行One-hot编码，确保模型能区分不同场景类别，而初始站点晚点时间及增量特征作为连续变量输入到生成对抗模型CTGAN中； One-Hot编码是一种用于将离散类别变量转换为数值形式的方法，其具体的计算公式如下： 设离散变量X共有N个类别，定义它的One-Hot编码向量为： 2 其中：代表第个类别，是一个长度为N的二进制向量，只有当属于类别时，索引为1，其余全为0； S200：构建改进的CTGAN模型，在卷积神经网络CNN基础上加入Transformer编码层，利用自注意力机制捕捉列车到达晚点时间序列以及运行场景特征之间的时空特征关系，配置训练参数并训练模型； 步骤S210：在生成对抗模型CTGAN的判别器网络结构卷积神经网络CNN中加入Transformer结构形成改进的CTGAN模型，利用Transformer中的自注意力机制更好理解列车晚点数据中的各站晚点时间连续变量和场景特征离散变量的时空相互关系，使得改进的生成器网络用于生成的列车晚点数据，判别器网络用于区分真实数据和生成器生成的数据，生成器和判别器协同作用使得生成数据不断逼近真实数据； 步骤S220：根据列车晚点输入数据特征配置改进CTGAN模型的训练参数； 步骤S230：使用步骤S130中准备的列车晚点输入数据，将场景特征数据作为离散变量条件进行One-hot编码，对CTGAN模型进行训练；在训练过程中，生成器网络和判别器网络相互对抗，不断优化模型参数，达到最大训练轮次后停止； S300：使用训练后的模型生成晚点增量特征及初始站点数据，重建完整晚点时间序列； S400：通过统计相似性、分布相似性及预测效果验证合成数据质量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区大柳树路2号二区8幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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