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龙图腾网获悉天津市政工程设计研究总院有限公司申请的专利用于轨道交通防淹的模型建立方法、装置、服务器及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：CN120068241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510542485.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权用于轨道交通防淹的模型建立方法、装置、服务器及介质是由张良;梁大坚;冯玲玲;李琛;李耿旭;卢姗;于祺;高士杰;徐管应;吴建成;何利斌;温朋哲;朱小军;耿浩;康喆;薄志强设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于轨道交通防淹的模型建立方法、装置、服务器及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于轨道交通防淹的模型建立方法、装置、服务器及介质，所述方法包括：获取轨道交通站点的数字孪生数据，根据数字孪生数据确定防淹关键点的数量和对应的防淹属性类别；在防淹输入控制关键点、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点的总数量大于第一阈值时，建立降维改进前馈神经网络，在所述防淹输入控制关键点的四分之一的数量、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点的数量之和小于第一阈值时，建立GNN模型。可以确定当前站点的复杂程度，并根据复杂程度选取合适的模型。利用合适的模型，不仅可以减少计算量，同时也可避免由于模型过于复杂产生的过拟合现象。

本发明授权用于轨道交通防淹的模型建立方法、装置、服务器及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于轨道交通防淹的模型建立方法，其特征在于，包括： 获取轨道交通站点的数字孪生数据，根据数字孪生数据确定防淹关键点的数量和对应的防淹属性类别，所述防淹属性类别包括防淹输入控制关键点、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点； 在防淹输入控制关键点、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点的总数量大于第一阈值时，建立降维改进前馈神经网络，所述降维改进前馈神经网络将所述防淹输入控制关键点的和防淹控制关键点的数据作为输入，并输出防淹传递性关键点和防淹决定性关键点的预测数据； 在所述防淹输入控制关键点的四分之一的数量、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点的数量之和小于第一阈值时，建立GNN模型，所述GNN模型根据所述防淹输入控制关键点的聚类节点、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点的层级关系建立更新层级节点之间的连接关系，并根据防淹输入控制关键点的数据不断更新每个层级节点，并根据更新后的层级节点得到防淹传递性关键点和防淹决定性关键点的预测分类； GNN模型包括： 聚合层，用于根据所述防淹输入控制关键点的位置关系建立输入节点图，并利用聚合函数，生成防淹输入聚合节点； 图建立层，用于利用所述防淹输入聚合节点、防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点的位置和水流动顺序关系生成有向图，其中，所述防淹控制关键点为负向； 全连接层，用于利用图建立层输出的防淹传递性关键点和防淹决定性关键点的属性，输出防淹传递性关键点和防淹决定性关键点的防淹可能性概率； 所述根据数字孪生数据确定防淹关键点的数量和对应的防淹属性类别，包括： 根据防淹要求确定每种防淹属性类别，并根据数字孪生数据按照防淹传递性关键点、防淹决定性关键点和防淹控制关键点选取若干个防淹点； 根据若干个防淹点确定每个防淹点的冗余性指数和热备性指数； 根据所述冗余性指数和热备性指数计算每个防淹点的脆弱性，并计算每个防淹点的稳定性； 根据所述脆弱性和稳定性从防淹点中选取防淹关键点； 根据数字孪生数据按照每个类别选取若干个防淹点，包括： 根据站点数字孪生数据按照网格单元对站点内楼梯进行划分； 从楼梯的底部、中间层的侧壁、中间层位置挑选网格单元作为防淹传递性关键点；楼梯底部流速最快，中间层的侧壁因侧壁冲击，产生大流速冲击，中间层位置设有楼梯缓冲平层； 利用湍流模型根据防淹输入控制关键点的数据计算得到每个防淹传递性关键点的水流速度； 所述降维改进前馈神经网络，包括： 输入层，用于将防淹输入控制关键点和防淹控制关键点的地点、预测降水量、预测降水量的时间、空间位置数据、冗余指数和热备性指数转换为防淹点多维数据； 降维层，用于将防淹点多维数据进行降维处理，得到防淹点多维数据的降维数据； 多个隐藏层，用于通过线性变换提取抽象特征； 两个输出层，其中，一个输出层用于根据抽象特征利用激活函数输出防淹预测结果，另外一个输出层用于根据部分隐藏层输出的抽象特征输出防淹传递控制点的流速预测结果； 调整单元，用于根据湍流模型计算得到的结果与另外一个输出层输出的防淹传递控制点的流速预测的比较结果，对所述部分隐藏层对应的偏置矩阵进行调整，以提升降维改进前馈神经网络的预测结果。

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