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龙图腾网获悉上海华立软件系统有限公司申请的专利轨道交通站级智能体实现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：CN120017481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510495983.9，技术领域涉及：H04L41/044；该发明授权轨道交通站级智能体实现方法及系统是由綦孝文;张婷婷;麻萍叶设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨道交通站级智能体实现方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据通讯技术领域，公开了一种轨道交通站级智能体实现方法及系统。该方法包括：通过ARM处理器构建专业体底座，基于FPGA设计LiteIP安全通讯总线，组建多核CPU集群构建智能体中枢，建立实时与实体数据库形成数据基础，融合联邦学习与神经网络生成决策，执行边缘计算实现站级自主控制。本申请实现站级系统内部毫秒级数据交换和智能协同控制，显著提升系统在紧急情况下的响应速度和处理效率。

本发明授权轨道交通站级智能体实现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轨道交通站级智能体实现方法，其特征在于，包括： 构建通用专业体底座，配置实时嵌入式操作系统，形成模块化专业体架构； 根据专业体架构设计安全通讯总线，对数据进行差异化传输处理，建立高速通讯网络； 基于高速通讯网络将多个ARM处理器组合为站级多核CPU集群，对工作负载进行动态分配，构建站级智能体中枢系统； 依托站级智能体中枢系统建立统一实时数据库URTDB和统一实体数据库UDB，并对系统数据进行分层管理，形成智能体数据基础； 对实时站级运行数据进行多维分析与预测，生成智能决策方案，包括：通过数据采集预处理单元从所述统一实时数据库URTDB和统一实体数据库UDB提取多源异构数据，对所述多源异构数据进行去噪、归一化和特征提取处理，形成标准化数据集；利用特征选择算法对所述标准化数据集进行评估筛选，构建多维特征向量，生成训练样本库；根据所述训练样本库设计层次化联邦学习架构，将各专业体数据进行本地计算处理后仅传输模型梯度信息，完成模型参数聚合，构建全局深度神经网络模型，使各专业体能够在保护本地数据隐私的前提下共享模型知识；依据所述全局深度神经网络模型创建情境感知引擎，通过卷积神经网络处理视觉数据，利用循环神经网络分析时序数据，融合多模态信息，识别当前站级运行状态；由所述情境感知引擎生成多变量时间序列预测矩阵，对站级关键指标进行前向预测，构建预警阈值动态调整机制；基于所述预警阈值动态调整机制和预设规则库进行决策树分析，生成多层次备选方案集合，通过强化学习算法对所述多层次备选方案集合进行优化评估，输出智能决策方案； 其中，所述层次化联邦学习架构在轨道交通站级智能体中分为站内联邦学习和站间联邦学习两个层次；站内联邦学习中，各专业体作为客户端，站级智能体中枢系统作为服务器；站间联邦学习中，各站点的智能体作为客户端，线网中心服务器作为聚合服务器； 基于智能决策方案执行边缘计算和分布式联动控制，对各专业子系统进行协同调度，实现站级智能体自主控制。

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