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申请/专利权人：辽宁明远和邦跨境电商有限公司

摘要：本发明涉及物流运费核算技术领域，尤指一种跨境电商的物流运费智能核算系统及方法。方法通过APIs采集物流数据并整合海关与物流公司信息；实时获取税务数据，使用遗传算法优化运输方案；利用机器学习构建动态成本模型进行初步费用预估；建立风险评估机制，监控运费影响因素；运输过程中，应用地理信息系统和区块链技术实现透明追踪和成本反馈；货物到达后，根据实际运输数据进行最终费用核算；通过深度学习方法优化物流过程，迭代更新成本模型和运输策略。本发明不仅提升了跨境电商的物流运输效率，还有效控制了运输成本，提高了整个供应链的运作透明度和可预测性。

主权项：1.一种跨境电商的物流运费智能核算方法，其特征在于，包括以下步骤：采集物流数据，利用APIs与物流公司和海关数据库进行数据整合；通过与国际物流服务提供商的接口对接，实时获取税务数据，所述税务数据包括关税、税费及其他跨境配送产生的附加费用；通过遗传算法对多种运输方案和路径进行优化，找出成本最低且效率最高的运输方案；所述运输方案包括物流路线和运输方式，所述运输方式包括空运、海运或陆运；根据所选运输方案、税务数据和商品规格，运用机器学习算法构建动态成本模型，进行初步的费用核算，形成初步费用预估；建立风险评估机制，对影响运费的因素进行评估和监控；在物品运输过程中，通过地理信息系统和区块链技术实现物流链路的透明化和实时追踪，同时将运输中的实际成本数据反馈至所述动态成本模型中；在货物到达目的地后，根据实际运输数据和所述动态成本模型的最终输出，进行最终费用核算，形成最终费用预估；分析整个物流过程和费用核算的效率，通过深度学习方法识别优化点，并自动迭代更新成本核算模型和运输策略；其中，所述通过遗传算法对多种运输方案和路径进行优化，包括以下步骤：定义一组初始的运输方案作为遗传算法的种群，每个方案由物流路线和运输方式组成；利用采集到的税务数据和商品规格，对每个运输方案进行成本和效率评估；为每个运输方案分配一个适应度评分，该评分基于方案的总成本和预计运输时间；采用基于适应度的选择机制，从当前种群中选出表现最优的方案；通过交叉操作结合两个高适应度方案的特征，产生新的运输方案，并通过变异操作在选定方案中随机调整关键参数，所述关键参数包括转运点选择和运输方式切换；重复执行适应度评估、选择、交叉和变异步骤，直到达到预设的迭代次数或当适应度分数趋于稳定；输出遗传算法得到的最优运输方案，最终输出的运输方案是迭代过程中表现最优的方案；所述运用机器学习算法构建动态成本模型，包括以下步骤：对采集的物流数据、税务数据和商品规格进行清洗和标准化处理；采用循环神经网络处理物流数据中的时间序列信息，捕捉时间依赖性并预测未来成本变化；设计一个条件式神经网络，所述条件式神经网络根据输入的目的地、运输方式和税收政策的变动条件动态调整其网络权重；在同一深度神经网络模型中同时学习多个相关任务，所述多个相关任务包括同时预测运费、税费和其他附加费用；集成在线学习机制，允许深度神经网络模型在接收到新的运输实例数据时即时更新，同时通过实时反馈调整预测策略。

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