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龙图腾网获悉厦门地铁运营有限公司;中兴系统技术有限公司申请的专利一种基于多源信息融合的轨道交通设备健康度预测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：CN119598395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411642456.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源信息融合的轨道交通设备健康度预测方法及系统是由付战莹;陶云;何清泉;章廷旭;钟淼;许珀齐;王姗姗;黄惠寿;阮文杰;王伯益;苏荣庆;彭明景;陈海艳;马孟臣;李艳霞;李波设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的轨道交通设备健康度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息融合的轨道交通设备健康度预测方法及系统，涉及轨道交通设备健康度预测技术领域，包括：采集轨道交通设备的多维度故障指标数据；进行数据降维处理；对降维处理后的故障特征向量结合时间戳数据进行时序分析；通过集成算法模型耦合时序分析结果和多源数据进行健康度预测；基于健康度预测值进行设备整体运行状态和潜在故障风险的评估和预警。本发明实现了数据层面、算法层面和优化层面的协同，PCA模型输出的故障特征作为Prophet和XGBoost模型的输入之一，同时XGBoost还结合其他多源数据进行综合预测，通过有效的模型协同确保了预测的准确性、实时性和可靠性，有助于及时发现潜在的故障和问题。

本发明授权一种基于多源信息融合的轨道交通设备健康度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的轨道交通设备健康度预测方法，其特征在于，包括： 采集轨道交通设备的多维度故障指标数据； 对采集到的多维度故障指标数据进行降维处理； 对降维处理后的故障特征向量结合时间戳数据进行时序分析； 所述对降维处理后的故障特征向量结合时间戳数据进行时序分析包括： 通过Prophet模型接收PCA模型输出的故障特征向量，并结合时间戳数据进行时序分析； 将时间序列分解为趋势项、季节项和节假日效应项，并通过线性回归、傅里叶变换方法进行拟合； 通过交叉验证方法优化Prophet模型的参数； 利用优化后的模型对未来时间点的故障特征进行预测，并计算预测值的置信区间； 所述预测值的置信区间用于评估轨道交通设备的未来健康状况； 通过集成算法模型耦合时序分析结果和多源数据进行健康度预测； 所述通过集成算法模型耦合时序分析结果和多源数据进行健康度预测包括： 通过XGBoost模型接收Prophet模型的时序分析结果以及多源数据； XGBoost模型集成多个决策树模型，利用梯度提升算法优化预测性能； 并通过网格搜索、随机搜索方法调整模型的超参数； 所述XGBoost模型输出轨道交通设备健康度的预测值，用于评估轨道交通设备的整体运行状态和潜在故障风险； 所述多源数据包括环境温度、湿度和负载情况； 基于健康度预测值进行设备整体运行状态和潜在故障风险的评估和预警。

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