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龙图腾网恭喜上海稼康农业科技有限公司申请的专利基于AI预测的冷链运输路径优化方法及系统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：CN120013403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510481449.2，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权基于AI预测的冷链运输路径优化方法及系统是由谢蕾;马滔设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI预测的冷链运输路径优化方法及系统在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于AI预测的冷链运输路径优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI预测的冷链运输路径优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本冷链运输订单数据集，所述样本冷链运输订单数据集包括多个样本订单的运输节点序列、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； 对所述样本冷链运输订单数据集进行运输特征提取，生成每个样本订单对应的组合运输特征集合，所述组合运输特征集合包括时间敏感特征、环境稳定性特征及货物变质风险特征； 基于所述组合运输特征集合调用冷链需求预测模型，生成目标区域在预设时间范围内的货物保鲜需求预测值，并基于目标区域的样本交通流量数据及天气事件记录，生成路径拥堵概率分布； 根据所述货物保鲜需求预测值及路径拥堵概率分布，生成从起点到终点的多个候选运输路径，并对每个候选运输路径进行保鲜可靠性评分和时效达成率评分； 基于所述保鲜可靠性评分和时效达成率评分的加权结果，动态调整当前运输路径的节点序列，并实时更新所述冷链需求预测模型的输入数据以优化后续路径决策； 所述对所述样本冷链运输订单数据集进行运输特征提取，生成每个样本订单对应的组合运输特征集合，包括： 从所述样本冷链运输订单数据集中提取每个运输节点的停留时长数据、环境温度偏离阈值次数及货物包装完整性记录； 根据所述停留时长数据与预设的货物保鲜时长限制之间的差值，确定所述时间敏感特征，所述时间敏感特征用于标识运输节点序列中超出保鲜时长限制的风险等级； 根据所述环境温度偏离阈值次数及偏离持续时间占比，计算所述环境稳定性特征，所述环境稳定性特征用于表征运输过程中温度波动对货物质量的累积影响； 结合所述货物包装完整性记录及货物类型对应的变质速率参数，生成所述货物变质风险特征，所述货物变质风险特征用于量化运输路径中不同节点对货物质量下降的贡献度； 将所述时间敏感特征、环境稳定性特征及货物变质风险特征进行归一化处理，生成所述组合运输特征集合。

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