基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及方法

本发明提供基于机器学习的医药冷链运输异常识别系统及方法，属于机器学习技术领域，其系统包括：信息获取模块，用于按照冷链目标在运输过程中的预定义指标对历史采集数据进行解析，得到关键信息；模型构建模块，用于对所有关键信息进行划分得到训练样本以及验证样本，并按照所述训练样本对初始化后的神经网络模型进行训练，并按照验证样本对训练后的模型进行验证及纠偏，得到异常识别模型；异常识别模块，用于实时采集冷链运输过程中的当下信息，并输入到所述异常识别模型中得到所有异常因素，并针对每个异常因素进行预警提醒，实现异常管控。确保对当下信息的综合分析有效性以及控制与预警的及时性，实现对运输过程中所产生异常的及时消除。