【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法及系统。
技术介绍
1、冷链物流作为现代物流体系中的重要组成部分，对于保障食品、药品等易腐易变商品的品质与安全具有至关重要的作用。然而，冷链物流运输需求的预测一直是一个复杂且难以准确把握的问题。传统的预测方法往往依赖于历史运输数据、市场趋势分析以及经验判断，这些方法在面对多变的市场环境和复杂的运输需求时，往往难以提供准确、及时的预测结果。
2、随着数据挖掘技术的不断发展，相关技术开始尝试利用数据挖掘方法来对冷链物流运输需求进行预测。然而，现有的数据挖掘方法在处理冷链物流运输会话数据时，往往存在数据解析不够深入、特征提取不够全面以及预测模型不够精准等问题，导致预测结果仍然存在一定的误差和不确定性。
技术实现思路
1、鉴于上述提及的问题，结合本专利技术的第一方面，本专利技术实施例提供一种基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，所述方法包括：
2、获取冷链物流运输会话的会话交互数据；
<...【技术保护点】
1.一种基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述对每个所述第一有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个交融有向图节点集合矢量进行集成生成所述冷链物流运输会话的会话表征矢量数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述第一影响因子的确定步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述从所述会话交互数据中解析多个物流知识标签字段...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述对每个所述第一有向图节点矢量片段集合进行交融，并将交融生成的多个交融有向图节点集合矢量进行集成生成所述冷链物流运输会话的会话表征矢量数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述第一影响因子的确定步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述从所述会话交互数据中解析多个物流知识标签字段的会话交互路径数据，并将解析到的多个所述会话交互路径数据编码为多个有向流转图矢量集合之后，还包括：
5.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述依据所述会话表征矢量数据确定所述冷链物流运输会话的物流需求预测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于数据挖掘的冷链物流运输需求预测方法，其特征在于，所述从所述模板会话交互数据中解析多个物流知识标签字段的模板会话交互路...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴海燕，曾小兰，袁开军，
申请(专利权)人：成都易速物流有限公司，
类型：发明
国别省市：
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