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龙图腾网获悉浙江公路水运工程咨询集团有限公司申请的专利数据模型混合驱动的ETC门架重要度计算方法及系统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：CN120543155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511045847.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权数据模型混合驱动的ETC门架重要度计算方法及系统是由张静;鲍钱涵;高熙;徐爱军设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据模型混合驱动的ETC门架重要度计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种数据模型混合驱动的ETC门架重要度计算方法及系统。本发明首先收集区县级ETC出入口及路段收费门架的静态数据及动态数据，构建门架间交通流的概率分布模型；然后利用复杂网络理论，计算模型驱动的ETC门架重要度指标；其次将上述指标与动态OD流量数据、静态属性数据融合，形成ETC门架节点模型重要度指标；采用多层图注意力机制，得到ETC门架数据重要度指标；最后使用熵权法与TOPSIS方法融合模型驱动与数据驱动的门架重要度指标，完成节点重要度的排名。本发明通过综合利用动态和静态数据，结合复杂网络理论和深度学习技术，识别了关键门架节点，指导维护资源优先分配，提升了高速公路智能化管理效能。

本发明授权数据模型混合驱动的ETC门架重要度计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据模型混合驱动的ETC门架重要度计算方法，其特征在于： 基于ETC门架采集的多源动态数据与交通小区静态属性数据，构建融合交通流特征、网络拓扑特征及社会经济特征的多维特征体系； 基于所述多维特征体系，结合复杂网络分析与图神经网络模型，分别从结构重要性与数据驱动影响力两个维度，计算ETC门架在交通网络中的节点重要度； 将所述结构重要性与数据驱动影响力进行融合，输出ETC门架的综合重要度排序结果，以支持运维资源的差异化配置与关键节点优先保障； 所述复杂网络分析包括计算ETC门架的度中心性、介数中心性和接近中心性中的至少一种网络拓扑指标； 所述图神经网络模型为多层图注意力网络，通过注意力权重学习节点间的动态关联强度； 所述数据驱动影响力通过提取图注意力网络中各层注意力权重的均值获得； 所述结构重要性与数据驱动影响力的融合采用熵权法-TOPSIS方法，对多维指标进行加权排序； 所述加权排序包括： 将ETC门架的度中心性、介数中心性、接近中心性和数据驱动节点重要性指标聚合成决策矩阵； 对所述决策矩阵进行标准化处理； 基于熵权法确定指标权重； 计算节点与理想解的相对接近度，生成综合重要度排序。

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