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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种基于图神经网络的铁路运输定价方法、装置及设备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：CN119313245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411845333.4，技术领域涉及：G06Q10/0834；该发明授权一种基于图神经网络的铁路运输定价方法、装置及设备是由甘蜜;元明;杨晓源;游欣;欧启晨;付玉红;李垚;向龙设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的铁路运输定价方法、装置及设备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铁路运输定价方法、装置及设备，涉及数据分析技术领域，包括基于运价时序数据初始化遗传算法的种群；得到预测运量；计算种群中每个个体的适应度；基于多个适应度值和遗传算法的遗传操作对初始种群进行迭代，重复将迭代后的种群输入到运量预测模型中，直到初始种群中存在满足设定条件的目标个体。本发明基于图神经网络精确拟合铁路货运定价与货运量之间的动态需求函数，并结合遗传算法设计了一种全局优化求解模型，通过该模型的求解，可以获得最优的铁路定价策略，从而最大化铁路货运业务的整体收益。该方法不仅能够有效捕捉市场需求的非线性变化，还具备强大的适应性，能够在不同市场条件下进行灵活调整。

本发明授权一种基于图神经网络的铁路运输定价方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的铁路运输定价方法，其特征在于，包括：获取历史时间段内的运价时序数据，并基于所述运价时序数据初始化遗传算法的种群，得到初始种群，所述种群中每个个体用于表征一个定价方案，所述定价方案由多个位置参数构成，所述位置参数对应定价方案中各个时间节点的运输价格；将所述初始种群输入到预设的运量预测模型中，得到预测运量；基于所述预测运量并结合预设的目标函数和约束函数，计算种群中每个个体的适应度，得到多个适应度值；基于多个适应度值和所述遗传算法的遗传操作对所述初始种群进行迭代，重复将迭代后的种群输入到所述运量预测模型中，直到所述初始种群中存在满足设定条件的目标个体，将所述目标个体对应的位置参数作为目标定价方案；其中,将所述初始种群输入到预设的运量预测模型中，得到预测运量，包括：获取铁路运输线路数据，并基于所述铁路运输线路数据构建邻接矩阵，所述邻接矩阵用于表征铁路运输节点和运输线路之间的连接关系；基于所述邻接矩阵构建图神经网络，所述图神经网络包括门控循环单元层、多个自回归滑动平均图神经网络层和全连接层；获取历史时间段内的时间序列数据和城市节点静态数据，所述时间序列数据包括运价时序数据、运量时序数据和物流经济指数，所述城市节点静态数据用于表征城市经济和规模相关指标；将所述时间序列数据输入所述门控循环单元层进行时间特征提取聚合，得到时间特征；将所述时间特征和所述城市节点静态数据分别输入到第一自回归滑动平均图神经网络层和第二自回归滑动平均图神经网络层中进行特征聚合，分别得到第一聚合特征和第二聚合特征；将所述第一聚合特征和所述第二聚合特征输入第三自回归滑动平均图神经网络层中进行特征融合，得到目标特征；将所述目标特征输入全连接层进行线性变化，输出运量预测值；将基于所述运量预测值和所述运量时序数据中的运量实际值进行损失函数计算，基于损失函数计算值调整所述图神经网络中各层的参数，直到所述损失函数满足第一设定阈值，得到所述运量预测模型。

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