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龙图腾网获悉智运通(北京)科技有限责任公司申请的专利一种基于物流运输全流程的智能保险评估监测预警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：CN121052661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511574712.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于物流运输全流程的智能保险评估监测预警系统是由王森华;肖山;白利君;李会年设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物流运输全流程的智能保险评估监测预警系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于物流运输全流程的智能保险评估监测预警系统，涉及物流监测技术领域。包括：采集物流运输过程中的运输数据；对运输数据进行预处理；利用凝聚式层次聚类算法对预处理物流数据进行无监督聚类，对运输风险类型的动态划分，得到风险簇标签；构建融合lightGBM模型与神经网络模型的智能预测模型，得到输出未来t时刻内的风险概率分布阈值；判断实时检测数据是否超出预设的风险概率分布阈值，是则发出警报并进行提醒。本发明通过融合lightGBM模型与神经网络模型的智能预测模型，预测未来t时刻内的风险概率分布阈值，减少了模型训练所需的时间和计算资源，提高了整个物流风险预测工作的效率。

本发明授权一种基于物流运输全流程的智能保险评估监测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物流运输全流程的智能保险评估监测预警系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集物流运输过程中的运输数据； 数据预处理模块，用于对所述运输数据进行预处理，得到预处理物流数据； 数据分析模块，用于利用凝聚式层次聚类算法对所述预处理物流数据进行无监督聚类，对运输风险类型的动态划分，得到风险簇标签； 将数据点进行初始合并聚类； 将每个数据点当作一个独立的初始聚类； 按照欧氏距离度量和聚类合并准则计算各个所述初始聚类之间的距离； 找到距离最近的两个初始聚类合并成一个新聚类； 重复初始合并聚类步骤，不断迭代合并聚类得到新聚类，使用新聚类构建层次化的聚类结构； 根据所述层次化的聚类结构对所述新聚类包含的数据点对应的运输情况进行分析，给每个新聚类赋予运输风险类型标签； 输入实时物流数据重新进行聚类计算，根据更新后的聚类情况，动态调整运输风险类型的划分； 使用轮廓系数S、CH指数和相似度Rij的值对聚类结果进行评估，选择指标表现最优的聚类数量，确定聚类划分； 轮廓系数s计算公式为： ； 对于物流运输数据集中的每个数据点x为某次运输任务相关特征集合，ax为同属一个风险类别划分的运输任务的平均距离，bx为另一个风险类别划分的运输任务集合中数据点的平均距离； 风险预测模块，用于构建融合lightGBM模型与神经网络模型的智能预测模型，将所述风险簇标签与所述预处理物流数据输入智能预测模型中进行预测，得到未来t时刻内的风险概率分布阈值； 预警模块，用于判断实时运输数据是否超出预设的风险概率分布阈值，是则发出警报并进行提醒。

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