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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种复杂环境铁路智能选线引力场动力学建模与自适应导向优化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：CN120995907B 。

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：202511525757.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种复杂环境铁路智能选线引力场动力学建模与自适应导向优化方法是由蒲柏文;万昕洁;冉杨设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境铁路智能选线引力场动力学建模与自适应导向优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及铁路工程选线设计技术领域，公开一种复杂环境铁路智能选线引力场动力学建模与自适应导向优化方法。该方法包括构建多准则指标体系，建立适配度空间场分层模型，并运用DBSCAN密度聚类算法，识别高低适配环境斑块；构建智能选线环境静力场模型；建立并求解引力传播的动力学方程，实现智能选线环境动力场建模；引入Transformer神经网络模型，完成引力场特征态势感知，提出动态适配定线方法，输出铁路选线最优线路方案。本发明方法通过构建选线环境适配度空间场并转化为引力场，结合动态演化机理分析和自适应导向的智能搜索策略，实现了稠密约束环境下铁路线路的高效优化设计，提升了定线决策的应变能力，能支撑复杂环境下工程选线的动态优化需求。

本发明授权一种复杂环境铁路智能选线引力场动力学建模与自适应导向优化方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境铁路智能选线引力场动力学建模与自适应导向优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建多准则指标体系，建立适配度空间场分层模型，并运用DBSCAN密度聚类算法，识别高适配环境斑块和低适配环境斑块；构建智能选线环境静力场模型； 步骤S2、建立并求解引力传播的动力学方程，实现智能选线环境动力场建模； 步骤S3、引入Transformer神经网络模型，完成引力场特征态势感知，提出动态适配定线方法，输出铁路选线最优线路方案； 步骤S1具体包括： 步骤S1.1、针对工程选线涉及的多源异构数据采用FP-tree关联规则挖掘算法进行关键适配度指标的筛选，识别与选线适配度强相关的核心指标；结合层次分析法与熵权法构建多准则综合评价模型，获得核心指标的主观权重和客观权重；通过耦合算法得到各核心指标的综合约束权重，完成多准则指标体系的构建； 步骤S1.2、对研究区域进行标准化网格划分，得到网格单元；基于结构物层析原理与各向同性假设，依托网格单元，按垂直深度梯度对工程区域进行分层处理，构建适配度空间场分层模型；依托网格单元采用克里金插值的空间插值技术，得到适配度数值场； 步骤S1.3、结合热点分析算法对步骤S1.2得到的适配度数值场进行空间统计分析；得到高适配环境斑块和低适配环境斑块； 步骤S1.4、在遍历步骤S1.3得到的高适配环境斑块和低适配环境斑块，将高适配环境斑块定义为引力源，将低适配环境斑块定义为斥力源，构建智能选线环境静力场模型； 步骤S1.4中构建智能选线环境静力场模型时采用下式计算任意空间点P处的线路微元受到第个斑块的作用力： ； 其中：作用力为正值时，为引力；作用力为负值时，为斥力；为引力场比例常数；为第个斑块的源强度；为线路微元的敏感度系数；为空间点P到第个斑块中心的空间直线距离；为从第个斑块中心指向空间点P的单位向量。

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