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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测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：CN119623778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510157639.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法及系统是由甘蜜;彭涛;杨晓源;元明;和笑玥;魏贵宇;戴宇航设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括将全图中的任意两个目标节点作为出发地和目的地；从全图中提取两个目标节点的子图，并获取子图中所包含的全部节点以及节点的属性特征和历史货运量；将两个目标节点之间是否有铁路货运订单作为输出标签、子图中全部邻居节点的属性特征和历史货运量作为输入标签构建数据集；搭建链路预测模型，利用所述数据集对链路预测模型进行训练和测试；当链路预测模型的预测精度大于预设阈值时，生成铁路货运订单预测模型，本发明用于解决现有方法缺乏对时间序列特征和空间关联特性的深度挖掘，导致预测结果的准确性和实用性受限的技术问题。

本发明授权基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法，其特征在于，包括：获取铁路路网数据和城市中心点数据，以城市中心点为节点将铁路路网数据与城市中心点数据关联生成铁路拓扑网络作为全图，依次获取全图中每个节点的属性特征，包括：获取铁路网络的站点数据和边数据，所述边数据包括连接节点的起点和终点信息；通过空间分析，将城市中心点映射到铁路网络中最近的站点，建立城市与铁路站点的映射关系；由铁路网络的站点数据和边数据构建网络数据集，并将路径成本作为分析权重；利用所述网络数据集计算所有城市对之间的最短路径成本，生成初始OD成本矩阵；在铁路网络的每个站点上添加障碍成本，重复计算所有城市对之间的最短路径成本，生成添加障碍后的OD成本矩阵；比较初始OD成本矩阵和添加障碍后的OD成本矩阵之间的差值，判断每对城市对是否相邻，根据判断结果生成邻接表；基于所述邻接表构建铁路拓扑网络作为全图；将全图中的任意两个目标节点作为出发地和目的地，并获取两个目标节点之间是否有铁路货运订单；从全图中提取两个目标节点的子图，并获取子图中所包含的全部节点以及节点的属性特征和历史货运量；将两个目标节点之间是否有铁路货运订单作为输出标签、子图中全部邻居节点的属性特征和历史货运量作为输入标签构建数据集；基于图神经网络和循环神经网络搭建链路预测模型，利用所述数据集对链路预测模型进行训练和测试，以预测两个目标节点之间是否存在货运订单，包括：由第一GraphSAGE层、第二GraphSAGE层、GRU网络层、全连接层以及池化层搭建链路预测模型；将子图中所有节点的历史货运量作为时序特征输入GRU网络层，GRU网络层学习提取关键时序特征后输入第一GraphSAGE层，由第一GraphSAGE层生成时序特征嵌入结果；将子图中所有节点的属性特征作为外部特征输入第二GraphSAGE层，由第二GraphSAGE层提取外部特征生成结构特征嵌入结果；将时序特征嵌入结果和结构特征嵌入结果输入全连接层和池化层进行融合和池化，得到当前子图对应的两个目标节点之间是否有铁路货运订单的预测结果；当链路预测模型的预测精度大于预设阈值时，链路预测模型训练完成，生成铁路货运订单预测模型。

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西南交通大学，其通讯地址为：610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111号；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”。