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龙图腾网获悉中远海运科技股份有限公司;上海船舶运输科学研究所有限公司申请的专利一种集装箱环境时空状态预警方法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：CN119863901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510035875.3，技术领域涉及：G08B21/18；该发明授权一种集装箱环境时空状态预警方法是由刘俊;杨明;张凯杰设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集装箱环境时空状态预警方法在说明书摘要公布了：本发明属于环境状态预警技术领域，具体涉及一种集装箱环境时空状态预警方法，包括：S1：构建数据样本集；S2：构建训练样本集；S3：训练回归模型：采用S2得到的多个训练样本集分别进行SVR模型训练得到多个SVR回归模型；S4：判断集装箱时空状态是否处于异常。本发明所述方法无需大量布置传感器，而使用多个SVR回归模型相互校验来判断集装箱内环境时空状态异常，并能集装箱内环境时空状态异常判断的准确率，解决现有集装箱仅在一处安装感知传感器，无法监测集装箱内环境时空状态异常的问题。

本发明授权一种集装箱环境时空状态预警方法在权利要求书中公布了：1.一种集装箱环境时空状态预警方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建数据样本集：构建集装箱物流运输环境异常识别的时空数据样本集，所述数据样本集包括所采集的时空环境状态数据以及该状态的采集时刻；所述时空环境状态数据包括多种类型； S2：构建训练样本集：构建多个训练样本集，每一训练样本集对应某一类型的时空环境状态数据；包括：遍历S1中所述时空数据样本集，然后遍历所述时空数据样本集中样本的时空环境状态数据，将当前遍历的时空环境状态数据对应的值作为输出数据，其他时空环境状态对应的值作为输入数据，将所述输入数据和输出数据组成一组数据，存入对应的训练样本集；所述训练样本集的个数与S1中所述时空环境状态数据的类型的数量相等； S3：训练回归模型：采用S2得到的多个训练样本集分别进行SVR模型训练得到多个SVR回归模型；求取每个所述SVR回归模型对应的最小模型误差；每一个所述SVR回归模型对应对其进行训练的训练样本集对应的时空环境状态数据； S4：判断集装箱时空状态是否处于异常：实时采集当前集装箱时空环境状态数据，并将所述当前集装箱时空环境状态数据分别输入S3中对应的SVR回归模型，若其中某一SVR回归模型输出与时空环境状态比较超过模型所对应的最小模型误差，累计超过所述最小模型误差的模型个数，如果超过所述最小模型误差的模型个数达到预定次数，则认为该SVR回归模型对应的时空环境状态处于异常。

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