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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法、系统及终端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：CN118350733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410749211.9，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法、系统及终端是由孔祥天瑞;何湛设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法、系统及终端，所述方法包括：获取多轮单周期内多个货运对象的货量数据，根据货量数据，构建并训练长短时记忆网络模型，以预测当前周期内所有货运对象的当前货量数据；将货量数据输入到构建好的货量匹配理论模型，输出得到出口方的最优服务水平权重；构建决策过程模型，将最优服务水平权重输入到决策过程模型，输出得到最优货量匹配决策。本发明聚焦即时的单周期运输服务采购场景，针对企业多周期的即时运输订单和不确定运输需求，采用多属性反向选择运输服务商并确定货运的货量，有效解决了长期采购协议不灵活的问题，降低了采购成本，提高了出口方在整个周期内的货运效率。

本发明授权基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法，其特征在于，所述基于数字化多参数动态优化的货量匹配方法包括： 获取多轮单周期内多个货运对象的货运信息和出口方在当前周期的当前货量，利用所述货运信息训练已构建好的长短时记忆网络模型，将所述当前货量输入到训练好的长短时记忆网络模型，输出所述当前周期内所有货运对象的当前货量数据； 所述货运信息包括货物数量、运输效率、货量数据和预测货量数据； 多轮单周期内多个货运对象的货运信息包括在以往单周期内所有所述货运对象运出的货运信息； 提取所述当前货量数据输入到构建好的货量匹配理论模型中，在所述货量匹配理论模型中分析所述当前货量数据中每个货运对象的最优运输服务水平，得到出口方在所述当前周期的最优服务水平权重并输出； 根据效用回报函数，得到每个货运对象的最优均衡服务投标水平，并根据所述最优均衡服务投标水平确定每个货运对象的最佳决策空间； 根据周期数和出口方的剩余库存货量，构建状态转移方程，并确定所述出口方的决策空间； 根据所述当前货量和所述当前货量数据构建决策过程模型，将所述最优服务水平权重输入到所述决策过程模型，所述决策过程模型利用深度网络算法进行分析，输出所述出口方的最优货量匹配决策； 在各个阶段反向选择运输服务商，明确多个影响因素并自适应确定货量投放、服务水平权重和单周期内货运的货量。

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