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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于具身智能的列车运行态势预测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：CN120911765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511057629.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于具身智能的列车运行态势预测方法是由王悉;王洪伟;陈浩然;王克文;汪小勇;董海荣;常鸣;范礼乾设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于具身智能的列车运行态势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于具身智能的列车运行态势预测方法，包括：采集列车运行过程的多源异构运营数据，并进行结构化处理，作为训练数据；构建基于梯度提升树的列车延迟预测模型；并将具有可解释性的新的运营数据存入数据缓存池中；对当前的列车延迟预测模型进行增量更新；采集实时列车的运营数据，将实时列车的运营数据输入增量更新后的列车延迟预测模型中，输出预测的实时列车延迟时间。本发明将列车作为具身载体，通过多源传感器实时捕获环境状态，而预测模型则基于交互产生的增量数据在线更新参数，形成自增强循环。

本发明授权一种基于具身智能的列车运行态势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于具身智能的列车运行态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集列车运行过程的多源异构的运营数据，对多源异构的运营数据进行结构化处理，输出多维向量特征，形成数值化输入矩阵，作为训练数据； S2：利用训练数据中的数值化特征向量与对应的实际列车延迟时间构建基于梯度提升树的列车延迟预测模型； S3：采集列车运行过程中新的运营数据，并从新的运营数据中提取特征数据，并从数据有效性、因果可解释性、模型稳定性和预测逻辑一致性验证新的运营数据的可解释性，并将具有可解释性的新的运营数据存入数据缓存池中，当数据缓存池中运营数据量达到设定阈值后，执行步骤S4； S4：根据数据缓存池内新增的运营数据，将新增的运营数据输入当前的列车延迟预测模型中，获取当前列车延迟预测模型预测的偏差方向及幅度，对当前的列车延迟预测模型进行增量更新；S5：采集列车实时的运营数据，将实时的运营数据输入增量更新后的列车延迟预测模型中，输出预测的实时列车延迟时间； 所述步骤S3包括： S31：采集列车运行过程中新的运营数据，并提取新的运营数据对应的特征数据，并验证特征数据的连续特征合规性、离散特征合法性和缺失值容忍度是否满足要求，若均满足要求，则进入步骤S32，否则，作为异常数据进行删除； S32：利用特征数据构建新的运营数据对应的特征数据子集，利用特征数据子集训练临时的列车延迟预测模型，并利用SHAP值分解特征数据对预测结果的贡献度 其中，为特征数据子集中排除特征数据后的任意子集特征子集，表示特征数据子集的大小，表示仅使用子集特征的列车延迟预测模型的输出； S33：验证贡献度是否满足双重贡献约束： ，； 其中，为绝对贡献阈值，为相对贡献阈值，为新的运营数据中对应的样本总数； 若存在至少一个特征数据满足双重贡献约束，则判定新的运营数据具备可解释性的因果价值，执行步骤S34，否则将新的运营数据作为异常数据进行删除； S34：定义特征重要性指标为SHAP值的L2范数标准化结果： ； 其中，为参考数据集大小，分别为当前列车延迟预测模型、临时的列车延迟预测模型对应的特征在参考数据集上的标准化重要性强度，为分别为当前列车延迟预测模型下第个样本中特征与特征的SHAP值，分别为临时的列车延迟预测模型下第个样本中特征与特征的SHAP值； 计算重要性波动率： ； 若存在任意特征数据满足，为允许的SHAP值波动空间，则判定模型发生显著性逻辑漂移，需要将新的运营数据作为异常数据进行删除，否则，判定满足模型稳定性要求，执行步骤S35； 步骤S35：从历史的N组运营数据集中随机选取参考样本集，并通过路径积分方法量化模型差异，i为每组运营数据的数据条数，为运营数据的字段数据集，字段数据集包括计划到站时间、原始气象文本和车站名为字段数据集对应的实际列车延迟时间； 具体包括： 步骤S351：进行特征空间插值： 针对参考样本集中的每个样本,构造从基准向量到样本的线性路径： 其中，为特征向量的期望值； 步骤S352：梯度场差异计算： 沿线性路径对临时的列车延迟预测模型和当前的列车延迟预测模型的预测进行积分，得到预测梯度差异： ； 其中，为样本输入临时的列车延迟预测模型输出的预测值，为样本输入当前的列车延迟预测模型中输出的预测值，是梯度算子，是路径参数； 步骤S353：进行预测逻辑一致性验证： 若满足，则判定新的运营数据满足预测逻辑一致性要求，将新的运营数据存入数据缓存池中，否则，将新的运营数据作为异常数据进行删除；其中，为容忍系数，为历史列车延迟预测模型更新时的梯度差异分布。

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