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龙图腾网获悉西安铁路职业技术学院申请的专利基于HGT-GRU模型的客运列车延误传播预测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：CN121616443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610140729.1，技术领域涉及：G06Q50/40；该发明授权基于HGT-GRU模型的客运列车延误传播预测方法是由刘浩;王公强;聂晶晶;郭梦雅;杨杰;张时瑀;牛天河;刘新强;马志斌设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HGT-GRU模型的客运列车延误传播预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于HGT‑GRU模型的客运列车延误传播预测方法，属于极端天气下列车延误预测领域，包括以下步骤：S1、基于铁路调度系统数据库构建铁路网状结构运行图，预处理后得到标准数据集；S2、完成异构图的特征映射与结构化建模；S3、构建HGT‑GRU模型，完成延误传播特征的联合建模与模型训练；S4、将测试集输入训练完毕的HGT‑GRU模型，输出列车延误时长预测结果；S5、利用四维度延误传播评价算法，量化列车延误传播影响范围；S6、生成面向列车调度的可视化决策参考报告。采用上述基于HGT‑GRU模型的客运列车延误传播预测方法，实现了极端天气下客运列车延误传播的精准预测与调度决策支撑。

本发明授权基于HGT-GRU模型的客运列车延误传播预测方法在权利要求书中公布了：1.基于HGT-GRU模型的客运列车延误传播预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、基于铁路调度系统数据库构建铁路网状结构运行图，获取极端天气情况下，铁路线网中列车的运行数据，提取列车运行特征，构建列车晚点特征数据集，预处理后得到标准数据集，最后将标准数据集按比例划分为训练集和测试集； S2、基于步骤S1提取的标准数据集，构建包含列车事件节点与车站节点的异构图，定义发车边、到达边、跟行边三类关系并分配全量特征，完成异构图的特征映射与结构化建模； S3、构建HGT-GRU模型，通过HGT模型中的多头注意力机制捕捉异构图中影响列车晚点的关键要素，对异构图中每个节点和边进行打分，并将HGT模型输出的节点和边权重输入GRU模型进行时序演化学习，完成延误传播特征的联合建模与模型训练； S4、将步骤S1中的测试集输入经步骤S3训练完毕的HGT-GRU模型，输出列车延误时长预测结果，并使用平均绝对误差和均方根误差对列车延误时长预测结果进行综合评价； S5、计算延误传播率、受影响列车空间速率、受影响列车数以及受影响车站数量得到四维度传播特征；计算HGT模型的注意力系数来量化列车延误传播影响范围；采用MAE和RMSE指标，对比HGT-GRU模型预测值和真实值，来验证HGT-GRU模型预测精度；其中，延误传播率被定义为主延误在单位时间内引发的连带受影响列车数，受影响列车空间速率表达式如下： ； 式中，表示第列受影响列车的实际行驶里程；表示某个时间戳下受影响列车的数量；表示受影响列车的总数；表示实际发车时间；表示种子列车的实际发车时间； S6、基于步骤S4输出的列车延误时长预测结果以及步骤S5的四维度传播特征，生成面向列车调度的可视化决策参考报告，并采集实际调度后的列车运行反馈数据，动态更新步骤S1中的列车晚点特征数据集与步骤S2中的异构图特征属性。

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