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龙图腾网获悉清华大学;北京全路通信信号研究设计院集团有限公司申请的专利基于动态贝叶斯网络的运能风险确定方法及装置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：CN119849908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311352513.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于动态贝叶斯网络的运能风险确定方法及装置是由董炜;张杰;张正阳;孙新亚;吉吟东设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态贝叶斯网络的运能风险确定方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于动态贝叶斯网络的运能风险确定方法及装置，确定包括至少一个线路的轨道交通路网，其中每个线路包括至少两个车站和相邻车站之间的运行区间。确定目标时间区间内每个车站的车站风险属性，以及每个运行区间的区间风险属性。根据轨道交通路网、每个车站风险属性、每个区间风险属性构建动态贝叶斯网络，并根据动态贝叶斯网络的联合分布建立高斯混合模型以得到网络参数。进一步基于目标时间区间内，每个车站风险属性值和每个区间风险属性值求解动态贝叶斯网络，得到轨道交通路网的路网运能风险。本公开通过构建贝叶斯网络的方式提升了运能风险推测过程的可解释性，并通过建立高斯混合模型提升了运能风险预测结果的准确性。

本发明授权基于动态贝叶斯网络的运能风险确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态贝叶斯网络的运能风险确定方法，其特征在于，所述方法包括： 确定包括至少一个线路的轨道交通路网，每个所述线路包括至少两个车站，每两个车站之间为一个运行区间； 确定目标时间区间内所述轨道交通路网中每个所述车站的车站风险属性，以及每个所述运行区间的区间风险属性； 根据所述轨道交通路网、每个所述车站风险属性、每个所述区间风险属性构建用于预测路网运能风险的动态贝叶斯网络； 根据所述动态贝叶斯网络的联合分布建立高斯混合模型，以确定所述动态贝叶斯网络的网络参数； 基于所述目标时间区间内，每个所述车站风险属性值和每个所述区间风险属性值求解所述动态贝叶斯网络，得到所述轨道交通路网的路网运能风险； 所述根据所述轨道交通路网、每个所述车站风险属性、每个所述区间风险属性构建用于预测路网运能风险的动态贝叶斯网络，包括： 确定每个所述车站风险属性和所述轨道交通路网中每个所述车站对应的车站运能风险的风险对应关系； 确定每个所述区间风险属性和所述轨道交通路网中每个所述运行区间对应的区间运能风险的风险对应关系； 确定每个所述车站运能风险、每个所述区间运能风险与所述轨道交通路网中每个所述线路的线路运能风险之间的风险对应关系； 确定每个所述线路运能风险和所述轨道交通路网对应的路网运能风险之间的风险对应关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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