基于AI预测的冷链运输路径优化方法及系统

本申请提供一种基于AI预测的冷链运输路径优化方法及系统，首先获取包含运输节点序列、货物保鲜要求参数、环境温度波动记录及运输时效完成状态的样本冷链运输订单数据集，接着从中提取包含时间敏感、环境稳定性、货物变质风险特征的组合运输特征集合，据此训练冷链需求预测模型，得到货物保鲜需求预测值及路径拥堵概率分布，然后生成多个候选运输路径并进行保鲜可靠性和时效达成率评分，最后依据评分加权结果动态调整当前运输路径节点序列，同时实时更新模型输入数据优化后续路径决策。本方法利用多维度数据和AI技术，有效提升冷链运输路径规划的科学性与可靠性，降低货物变质风险，提高运输效率。