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龙图腾网获悉中铁第六勘察设计院集团有限公司申请的专利基于人工智能的铁路选线效果评估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：CN121073256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511606540.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于人工智能的铁路选线效果评估方法及系统是由张翔;韩冰;任闯闯;范建国;范俊怀;李国权;张鹏;耿耿;王飞;张国虎;耿晓婷;崔鹏设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的铁路选线效果评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的铁路选线效果评估方法及系统，属于铁路智能选线技术领域，方法包括数据准备、韧性特征提取、气候韧性评分和多维效果评估。本发明采用基于多源时空韧性的线路气候韧性特征提取，将线路结构特性、环境条件及气候扰动进行综合分析，量化不同线路段在不同时空尺度下的稳定性和适应能力，从而能够更准确地反映线路的整体韧性水平；采用结合多灾种风险与动态修正的气候韧性评分，在选线过程中能够综合考虑多种灾害类型及其交互影响，通过动态修正识别关键脆弱段和潜在风险点，从而为线路方案比较、优化提供科学依据。

本发明授权基于人工智能的铁路选线效果评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的铁路选线效果评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据准备，得到铁路多源数据集； 步骤S2：韧性特征提取，具体为依据铁路多源数据集，采用基于多源时空韧性的线路气候韧性特征提取，得到综合气候韧性特征，包括以下步骤：步骤S21气候特征映射、步骤S22结构环境特征建模、步骤S23时空韧性嵌入和步骤S24韧性特征融合； 步骤S21气候特征映射，用于量化气候事件的多尺度影响模式，具体为通过改进Transformer模型，对气候环境数据进行映射，生成气候多尺度特征；所述改进Transformer模型，具体为在标准Transformer模型中引入多尺度扰动门控机制，用于对不同气候事件强度的响应进行动态调节； 步骤S22结构环境特征建模，用于构建线路结构与外部环境之间的耦合关系，具体为构建结构环境双向图，通过改进图卷积网络模型将结构节点特征和环境节点特征进行耦合融合，经过节点更新，生成结构环境耦合特征；所述改进图卷积网络模型，具体为在标准图卷积网络模型中引入双域注意力和地质门控约束； 所述构建结构环境双向图，具体为通过构建线路结构图和线路环境图，并建立双向边，得到结构环境双向图； 所述线路结构图，具体为将铁路线路中的工程结构单元作为结构节点，并设定结构节点特征，根据线路拓扑关系建立结构节点之间的边，形成线路邻接矩阵，并得到线路结构图； 所述线路环境图，具体为将区域环境单元作为环境节点，并设定环境节点特征，根据空间邻近关系建立环境节点之间的边，得到线路环境图； 所述建立双向边，具体为当结构节点所在地理位置处于环境节点覆盖区域内时，建立结构节点和环境节点之间的双向边，得到结构环境双向图； 步骤S23时空韧性嵌入，具体为将结构环境耦合特征和线路邻接矩阵作为输入，通过标准时空图卷积网络模型进行时空韧性嵌入，实现结构节点在不同时间和空间尺度下对气候扰动的动态响应建模，得到时空韧性嵌入特征； 步骤S24韧性特征融合，具体为通过将气候多尺度特征、结构环境耦合特征和时空韧性嵌入特征进行加权融合，并通过层归一化进行标准化处理，得到综合气候韧性特征，用于表征铁路线路在气候扰动下的整体韧性能力； 步骤S3：气候韧性评分，具体为依据铁路多源数据集和综合气候韧性特征，采用结合多灾种风险与动态修正的气候韧性评分，得到线路气候韧性评分，包括以下步骤：步骤S31脆弱性损失映射、步骤S32多灾种风险聚合和步骤S33线路整体评估； 步骤S31脆弱性损失映射，用于建立气候灾种强度与线路段性能损失之间的关系，具体为通过拟合综合气候韧性特征，构建结构脆弱性函数，计算线路段在不同灾害强度下的受损概率，之后结合线路运营恢复过程，将受损概率映射为性能下降损失，得到各灾种下的线路段性能损失指标； 步骤S32多灾种风险聚合，用于聚合各灾种对同一线路段的损失影响，具体为通过对各灾种下的线路段性能损失指标进行加权聚合，并引入尾部风险约束，得到线路段聚合风险指标； 步骤S33线路整体评估，用于生成线路级气候韧性评分，具体为通过历史灾害模拟计算风险波动因子，先对线路段聚合风险指标进行动态修正，再进行加权汇总，得到线路气候韧性评分； 步骤S4：多维效果评估。

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