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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种配送时间的确定方法及电子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：CN121052730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511553091.6，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种配送时间的确定方法及电子设备是由韩海跃;周达;郭诗辉设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配送时间的确定方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及物流配送技术领域，公开了一种配送时间的确定方法和电子设备，该方法首先构建预测模型，将配送时间预测过程建模为概率统计模型，并选定贝叶斯回归模型作为核心算法，明确了特征空间和目标变量。接着，通过收集并清洗历史配送数据，提取特征并进行预处理，以确保数据质量。然后，利用预处理后的数据对贝叶斯回归模型进行训练，使其能够准确反映特征空间与目标变量之间的关系。最后，在配送过程中实时收集特征数据，并输入到训练好的模型中，得到预测的配送时间。本发明综合考虑了多种影响因素，具有实时预测能力，能够显著提高配送时间的预测准确性，提升物流配送效率与服务质量，并降低企业运营成本。

本发明授权一种配送时间的确定方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种配送时间的确定方法，其特征在于，包括： 获取目标配送任务的历史配送数据，所述历史配送数据包括：与所述目标配送任务相关的至少一个配送路段的实际行驶时间、天气条件、交通事件类型及时间戳； 根据所述时间戳和预定的周期类型各自所对应的时间窗口，将所述历史配送数据进行分段，获得每一时间窗口内的历史配送数据；其中，所述周期类型包括日周期、周周期和节假日周期中的一个或多个； 针对每一时间窗口，根据该时间窗口内的历史配送数据，确定该时间窗口内各配送路段的平均行驶时间和标准差，并使用高斯混合模型对同一时间窗口内不同天气条件下的行驶时间分布进行建模，将高斯混合模型的参数与时间窗口标签关联，生成初始时间分布模型，所述时间窗口标签用于标示高斯混合模型所对应的时间窗口；所述高斯混合模型的参数包括：各配送路段的平均行驶时间和标准差及每个高斯分布的权重； 向针对各配送路段预先构建的贝叶斯概率网络输入所述目标配送任务当前的实时交通事件类型和当前的天气条件，计算各配送路段的条件概率分布； 将所述条件概率分布与所述初始时间分布模型进行融合，通过马尔可夫链蒙特卡洛方法模拟生成多个候选配送时间序列； 对所述多个候选配送时间序列进行聚类分析，提取聚类中心作为候选时间节点； 根据所述候选时间节点的出现频率及时间间隔，生成概率密度函数，并计算所述候选时间节点的置信区间； 通过动态规划算法在所述置信区间内优化配送路径的时间分配，生成最终配送时间计划。

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