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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电子计算技术研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;北京经纬信息技术有限公司申请的专利一种高铁列车开行方案运输效能评估优化方法、装置、设备、存储介质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：CN120181676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510645646.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种高铁列车开行方案运输效能评估优化方法、装置、设备、存储介质是由赵烁;单杏花;武晋飞;吕晓艳;张军锋;臧广智;刘敏;赵翔;张立涛;刘续颖;李祯怡;毛子今;艾青奥设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高铁列车开行方案运输效能评估优化方法、装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种高铁列车开行方案运输效能评估优化方法、装置、设备、存储介质，该方法获取高速铁路列车的开行方案以及各列车的客座率；根据高速铁路列车的开行方案以及各列车的客座率，通过评估模型确定优化的开行方案及其运输效能评估值；其中，评估模型包括二维小波包分解模块和卷积神经网络；二维小波包分解模块的分解函数为Daubechies4，且二维小波包分解模块用于将开行方案的所有列车的特征向量转换为多通道数据；卷积神经网络用于基于多通道数据和各列车的客座率进行运输效能评估。本方法根据高速铁路列车的开行方案以及各列车的客座率准确评估运输效能，得到优化的开行方案，实现了高铁列车开行方案运输效能评估的自动优化，提升优化效率和准确性。

本发明授权一种高铁列车开行方案运输效能评估优化方法、装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高铁列车开行方案运输效能评估优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高速铁路列车的开行方案以及各列车的客座率； 根据高速铁路列车的开行方案以及各列车的客座率，通过评估模型确定优化的开行方案及其运输效能评估值； 其中，所述评估模型包括二维小波包分解模块和卷积神经网络； 所述二维小波包分解模块的分解函数为Daubechies4，且所述二维小波包分解模块用于将开行方案的所有列车的特征向量转换为多通道数据； 所述卷积神经网络用于基于多通道数据和各列车的客座率进行运输效能评估； 其中，所述卷积神经网络基于历史多个开行方案及其列车客座率进行训练，构建映射关系，进行运输效能评估； 高速铁路列车的开行方案的编制过程为： 确定下一图期指定线路或区域的旅客列车开行方案全集； 基于高速铁路路网的基础数据，确定高可行性高铁开行方案验证HHTPV框架的基础约束；具体实现过程包括： 基于铁路网络的基础数据和铁路网络的拓扑连通性，推算区间的通过能力上限、车站的通过能力上限、车站的停站能力限制值、区间内各列车类型的限量； 根据区间的通过能力上限、车站的通过能力上限、车站的停站能力限制值、区间内各列车类型的限量，确定各区间的经过限制约束和列车类型限制约束、各车站的经过限制约束和停站限制约束； 其中，任一区间的经过限制约束为，为区间标识，为列车标识，为下一图期指定线路或区域的旅客列车开行方案全集，为列车在区间经过的标记参数，为列车的启用参数，为区间的通过能力上限； 为0或1，表示列车在区间经过，表示列车不在区间经过； 为0或1，表示列车未启用，表示列车启用； 任一区间的列车类型限制约束为，为列车类型标识，为列车属于列车类型的标记参数，区间内列车类型的限量； 为列车所属的列车类型； 受到运行计划和通过能力限制的综合影响； 任一车站的经过限制约束为，为车站标识，为列车在车站经过的标记参数，为车站的通过能力上限； 为0或1，表示列车在车站经过，表示列车不在车站经过； 任一车站的停站限制约束为，为列车在车站停站的标记参数，为车站的停站能力限制值； 为0或1，表示列车在车站停站，表示列车不在车站停站； 基于约束条件对HHTPV框架进行初始化；其中，所述约束条件根据所述基础约束和动态阈值约束集合确定； 根据优选策略、开行方案优选调整方向和所述下一图期指定线路或区域的旅客列车开行方案全集，生成当前状态下的开行方案； 在HHTPV框架内，对当前状态下的开行方案集合进行验证，根据验证的结果编制高速铁路列车的开行方案。

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