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龙图腾网获悉顺丰科技有限公司申请的专利快件时效预测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN116258224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202111490832.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权快件时效预测方法、装置、计算机设备及存储介质是由武晨;李珂设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本快件时效预测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种快件时效预测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取目标快件的快件属性信息；对快件属性信息进行特征工程处理，得到目标快件的快件特征；将快件特征输入至已训练的时效预测模型，输出目标快件在各个预设时效类型下的预测概率值；其中，已训练的时效预测模型是由全连接层、dropout层、融合层以及归一化层构成的；分析各预测概率值，以确定目标快件的物流时效。采用本方法能够提升快件时效的预测准确率。

本发明授权快件时效预测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种快件时效预测方法，其特征在于，包括： 获取目标快件的快件属性信息，所述快件属性信息包括地址信息、时间信息以及产品信息； 对所述快件属性信息进行特征工程处理，得到所述目标快件的快件特征，包括：对所述地址信息进行特征工程处理，得到网点信息和距离信息作为所述快件特征；以及对所述时间信息进行特征工程处理，得到节日信息和寄件时刻作为所述快件特征；以及对所述产品信息进行特征工程处理，得到产品类型信息作为所述快件特征； 将所述快件特征输入至已训练的时效预测模型，输出所述目标快件在各个预设时效类型下的预测概率值，包括：将所述快件特征进行特征合并，得到合并后的快件特征，将所述快件特征输入至已训练的时效预测模型，输出特征内部的第一关联信息，以及将所述合并后的快件特征输入至已训练的时效预测模型，输出特征之间的第二关联信息，分析所述第一关联信息和所述第二关联信息，得到所述目标快件在各个预设时效类型下的预测概率值；其中，所述已训练的时效预测模型是由全连接层、dropout层、融合层以及归一化层构成的； 分析各所述预测概率值，以确定所述目标快件的物流时效。

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