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龙图腾网获悉厦门磁北科技有限公司申请的专利基于机器学习模型的公交线网智能调度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：CN121684540B 。

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：202610188423.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于机器学习模型的公交线网智能调度方法是由王宇;朱宏;蔡淑周设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习模型的公交线网智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习模型的公交线网智能调度方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：接收线网感知数据，当检测到线网感知数据存在异常演化趋势时，生成线网运行态势快照，并输送至调度信息协调处理单元中，以生成各调度信息词条；调取各调度信息词条进行重叠检测，输出重叠关系矩阵，并划分得到正常调度信息集合以及各冲突调度信息集合；获取各冲突调度信息词条的机器学习模型训练参数，分析得到机器学习模型的模型历史稳定性指标和模型泛化可信度指标，并据此筛选得到各冲突调度执行指令，以执行公交线网智能调度，解决了现有技术中不同调度信息在状态认知层面存在偏差与不一致的技术问题。

本发明授权基于机器学习模型的公交线网智能调度方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习模型的公交线网智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收线网感知数据，当检测到所述线网感知数据存在异常演化趋势时，生成线网运行态势快照，并输送至调度信息协调处理单元中，以生成各调度信息词条； 调取各调度信息词条进行重叠检测，输出重叠关系矩阵，并划分得到正常调度信息集合以及各冲突调度信息集合，所述冲突调度信息集合内包括具备某一重叠关系的各冲突调度信息词条； 获取各冲突调度信息词条的机器学习模型训练参数，机器学习模型用于根据公交线网运行态势数据生成调度信息词条，分析得到机器学习模型的模型历史稳定性指标和模型泛化可信度指标，并据此筛选得到各冲突调度执行指令，以执行公交线网智能调度，所述机器学习模型训练参数包括机器学习模型的模型历史稳定性参数和模型泛化可信度参数，所述模型历史稳定性参数包括输出分布熵、最大后验概率、局部预测梯度范数和隐空间平均距离，所述模型泛化可信度参数包括历史预测一致率、调度建议回退率、预测符号反转密度以及分布偏离响应斜率； 将已执行的各冲突调度执行指令进行调度生效标识管理，基于所述调度生效标识，并对后续调度周期中调度信息词条的并入与排除进行控制处理，以完成公交线网智能调度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门磁北科技有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市集美区灌口镇集美北大道1068-6-1号第七、八层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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