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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成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：CN115392122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211026308.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成方法是由荀径;陈雅岚;董海荣;陈杰;万欣;赵子枞设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成方法，包括：设计对应性能指标的奖励函数，每幕的运行能耗模型构建转换为速度面积和惰行工况占比问题，根据实际速度与平均速度面积差和惰行工况在全线路的占比综合评估能耗水平；在DQN训练过程中，拆分状态价值和动作价值网络，增强神经网络记忆结果的准确性，训练后期根据模型收敛情况，建立输出结果与参与后续训练的概率关系。本发明的方法能够有效解决复杂的能耗指标测量评估问题并应用DQN算法强大的自主学习能力提升ATO控制器智能化水平。

本发明授权基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成方法在权利要求书中公布了：1.基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在JavaScript环境下开发DQN，设计各部分组成模块，设置所需的环境参数和性能指标，划分动作、状态空间，设置神经网络的相关参数并开启GPU使用，确定探索策略，输入经验池的变量，DQN的损失函数及辅助模块的结果展示； 步骤2：分析列车运行曲线性能指标设计奖励函数，将奖励函数中的牵引能耗模型构建转换为探索速度面积与平均速度面积差值和惰行工况在全线路的占比问题，共同评估能耗，从而评价动作； 步骤3：对神经网络进行训练，将神经网络拆分为状态价值sv网络和动作价值qv网络，实际动作价值设置为“状态价值”与“动作价值修正值”加权，根据ε-greedy的探索策略选择输出动作； 步骤4：随着神经网络的训练迭代，模型逐渐朝最优方向收敛，根据训练后期模型的收敛情况建立探索结果与后续训练的概率关系，并在训练完成后输出最优推荐速度曲线； 其中，步骤2的具体步骤如下： 步骤201：用线路长度与计划运行时间的比值计算平均速度，获得平均速度面积，再计算实际运行速度面积和二者的面积差； 步骤202：记录全程各运行工况的得分情况，其中，惰行工况得最高分1分，巡航工况依据当前加速度：加速度越小得分越高，得分介于0到1之间，其他工况不得分； 步骤203：将实际运行速度面积与平均速度面积的差值和全过程工况的总得分综合，评估奖励函数中的列车牵引能耗水平； 步骤3的操作过程如下： 步骤301：将神经网络拆分成sv网络和qv网络，sv网络的输出为状态价值，qv网络的输出为动作价值修正值，二者共用状态的特征维度； 步骤302：sv网络对应1个输出，qv网络对应3组输出，3组输出是将21个动作划分成3组，每组包含7个动作； 步骤303：两个网络合并为一输入多输出的结构，最终输出的动作价值为1个状态价值和3组动作价值修正值的加权，在获得了最终动作价值的基础上有ε的概率随机选动作，有1-ε的概率选择动作价值最大的动作。

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