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龙图腾网获悉中铁电气化局集团有限公司申请的专利一种铁路接触网覆冰厚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：CN120561519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511053405.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种铁路接触网覆冰厚度预测方法及系统是由李文飞;李芝宏;赵东波;王巍;王昕煜;葛淑云;刘杰;段鹏;冀雄涛;高萌;吕伟;刘啸辰;杨江成;鞠洪杰;田佳霖设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铁路接触网覆冰厚度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及铁路接触网技术领域，提供一种铁路接触网覆冰厚度预测方法及系统。其中，该方法包括：将气象环境参数输入至机器学习模型，利用机器学习模型基于气象环境参数对覆冰介质参数进行动态校准，得到校准后覆冰介质参数；基于气象环境参数、导线物理特征参数和校准后覆冰介质参数，得到覆冰增长系数；将校准后覆冰介质参数和覆冰增长系数输入Makkonen模型，得到覆冰厚度预测值。本申请提供的技术方案通过机器学习动态校准关键覆冰参数并优化Makkonen模型的计算逻辑，提升了复杂气象条件下覆冰厚度预测精度，解决传统静态模型因环境适应性不足导致的预测失效问题。

本发明授权一种铁路接触网覆冰厚度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铁路接触网覆冰厚度预测方法，其特征在于，包括： 获取铁路接触网中接触线所处区域的气象环境参数、导线物理特征参数和覆冰介质参数； 将所述气象环境参数输入至机器学习模型，利用所述机器学习模型基于所述气象环境参数对所述覆冰介质参数进行动态校准，得到校准后覆冰介质参数； 基于所述气象环境参数、所述导线物理特征参数和所述校准后覆冰介质参数，得到覆冰增长系数； 将所述校准后覆冰介质参数和所述覆冰增长系数输入Makkonen模型，得到覆冰厚度预测值； 所述气象环境参数包括湿度、环境温度和风速； 所述将所述气象环境参数输入至机器学习模型，利用所述机器学习模型基于所述气象环境参数对所述覆冰介质参数进行动态校准，得到校准后覆冰介质参数，包括： 当所述湿度大于预设湿度阈值且环境温度小于或等于预设温度阈值时，利用所述机器学习模型分析铁路接触网的历史覆冰数据中的温度、湿度和风速时序序列，所述机器学习模型为混合神经网络模型，所述混合神经网络模型包括双向长短期记忆网络层和卷积神经网络层，用于分别提取所述历史覆冰数据中温度、湿度及风速时序序列的长期依赖特征和局部突变特征； 根据所述长期依赖特征和局部突变特征，优化预设的湿度、环境温度和风速联合修正模型中湿度、环境温度和风速各自对应的动态权重参数； 在动态权重参数优化完成之后，利用优化后的湿度、环境温度和风速联合修正模型计算校准后覆冰介质参数； 在将所述校准后覆冰介质参数和所述覆冰增长系数输入Makkonen模型，得到覆冰厚度预测值之后，所述方法还包括： 当覆冰厚度实测值与所述覆冰厚度预测值的绝对偏差大于预设偏差阈值时，通过梯度下降算法计算预测误差梯度； 基于预测误差梯度对碰撞系数修正函数中的导线直径对应的权重执行偏导优化计算，以得到参数调整后的碰撞系数修正函数。

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