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龍圖騰網獲悉中國計量大學;杭州瑞懿科技有限公司申請的專利基于多時間跨度特征集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120181330B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510638341.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于多時間跨度特征集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質是由陳薇;劉旭東;戚園園;楊謹睿設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多時間跨度特征集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提出了基于多時間跨度特征集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質，通過馬爾科夫決策過程構建不動產狀態轉移矩陣（正常N、抵押M、查封S），劃分觀察期與表現期；構建多時間跨度特征集（含短期、中期、長期窗口的變化趨勢、統計及時間關系特征），利用決策樹分箱計算證據權重（EW），通過擬合單調二次型關系保留可解釋模式；集成邏輯回歸神經網絡模型，基于特征重要性輸出查封概率及關鍵驅動因子；建立穩定性指標（PSI）監控模型穩定性，觸發異常預警。系統實現從數據預處理到動態預警的全流程自動化。本發明為不動產管理提供量化決策工具，推動“被動處置”向“智能預防”轉型。

本發明授權基于多時間跨度特征集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法、裝置及其可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.基于多時間跨度特征集成可解釋機器學習算法的不動產查封概率預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 數據預處理與建模目標建立：從不動產登記數據中提取產權、抵押、查封歷史信息并標準化，基于馬爾科夫決策過程構建狀態轉移矩陣，劃分觀察期與表現期，定義以表現期內查封狀態為目標的二分類變量； 多時間跨度特征工程：構建包含動態短期、中期、長期時間窗口的特征集，提取有效突出的變化趨勢特征、窗口統計特征、時間關系特征，通過證據權重算法對數值型特征分箱并保留可解釋模式； 可解釋集成模型構建：集成邏輯回歸神經網絡與決策樹，基于特征重要性分析輸出預測結果及關鍵驅動因子； 全流程自動化與模型監控：建立從數據處理到動態預警的閉環系統，通過穩定性指標監控特征分布偏移并觸發異常預警； 其中，多時間跨度特征集的構建包括： 短期時間窗口對應變化趨勢特征，用于衡量不同時間點間的特征變化情況，以反映近期動態趨勢，包括抵押次數變化值、產權變更頻率； 中期時間窗口對應窗口統計特征，用于統計某時間窗口內特征的分布情況，以捕捉長期行為特征，包括抵押總次數、最高抵押金額； 長期時間窗口對應時間關系特征，用于描述某事件發生時間關系特征值，以反映行為的周期性和規律性，包括抵押間隔平均值、最長抵押持續時間； 其中，證據權重算法的證據權重EW計算的步驟包括： 對數值型特征進行決策樹分箱，擬合分箱后的EW值，確保分箱滿足單調性或二次型關系； 通過合并或分裂分箱優化Gini指數，選擇Gini指數最優的分箱方案； 對分箱后的EW值進行截斷處理，確保每個特征的EW值范圍在預設范圍內。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國計量大學;杭州瑞懿科技有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市下沙高教園區學源街258號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。