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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种融合数据的轨道交通轮轨磨耗预测方法及模型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：CN115619000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211143579.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种融合数据的轨道交通轮轨磨耗预测方法及模型是由王金海;杨建伟;朱爱华;许贵阳;姚德臣;王小慧;孙培文设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合数据的轨道交通轮轨磨耗预测方法及模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合数据的轨道交通轮轨磨耗预测方法，包括以下步骤：物理模型数据获取：获得物理模型数据廓形演化矩阵A；实测数据获取：获得实测廓形演化矩阵B；数据层融合：将物理模型数据与实测数据进行融合，获得廓形演化矩阵C；预测模型建立：建立用于磨耗预测的卷积‑多循环神经网络架构；预测模型训练：将物理模型数据和现场数据作为输入，训练预测模型；磨耗预测：输入一段物理模型数据和现场数据融合的矩阵C**，预测模型输出廓形磨耗矩阵D。本发明提出的方法可以充分发挥物理模型和现场实测数据的优势，开展输入层的数据融合，提高预测网络模型的泛化性，拓宽预测时间的有效长度、提升预测精度。

本发明授权一种融合数据的轨道交通轮轨磨耗预测方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种融合数据的轨道交通轮轨磨耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤 1物理模型数据获取：建立理论模型，获得车轮或钢轨的物理模型数据廓形演化矩阵A； 2实测数据获取：通过廓形仪跟踪采集车轮或钢轨的廓形数据，获得实测廓形演化矩阵B； 3数据层融合：将物理模型数据与实测数据进行融合，获得廓形演化矩阵C； 4预测模型建立：建立用于磨耗预测的卷积-多循环神经网络架构； 5预测模型训练：将物理模型数据和现场数据作为输入，训练预测模型； 6磨耗预测：输入一段物理模型数据和现场数据融合的矩阵C*，预测模型输出廓形磨耗矩阵D； 上述步骤具体包括： 1物理模型数据获取：通过刚体动力学、多体动力学方法建立理论模型，设置与实测条件相同的线路情况与载荷情况，计算获得车轮或钢轨的廓形演化数据，形成n×t个元素组成的实测廓形演化矩阵A， 其中，n表示沿横向测量的点数，t表示采样的时间点； 2实测数据获取：通过廓形仪跟踪采集车轮或钢轨的廓形数据，形成n×t个元素组成的实测廓形演化矩阵B， 3数据层融合：将物理模型数据与实测数据进行融合，构造2n×t个元素组成的廓形演化矩阵C, 4预测模型建立：首先，采用卷积神经网络作为模型前端，用于提取融合数据的空间特征；然后，采用n个循环神经网络作为模型后端，用于提取时序信息；其中，卷积神经网络与循环神经网络采用串联结构，多个循环神经网络之间采用并联结构，该模型共有m个网络模型参数； 5预测模型训练：首先，设置神经网络相关参数初值；然后，基于预测数据与现场数据构造综合损失函数；再后，采用监督学习的方式，设置最速下降法、Adam法训练方法的参数；最后，对模型参数进行训练，至模型收敛。

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