CN116880612A - 用于冷链运输的温度控制方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及冷链运输技术领域，尤其涉及用于冷链运输的温度控制方法、系统及电子设备，其方法包括以下步骤：S1、采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；S2、将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；S3、基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；S4、将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化，并循环执行步骤S1‑S4，本发明能够实现精确和可靠的温度控制，兼顾能源效率和设备寿命，从而在提高冷链运输质量的同时，实现了更可持续和高效的运作。

Description

用于冷链运输的温度控制方法、系统及电子设备

技术领域

本发明涉及冷链运输技术领域，尤其涉及用于冷链运输的温度控制方法、系统及电子设备。

背景技术

冷链运输系统涉及食品、医药和其他温度敏感货物的运输，冷链运输在保持货物特定温度范围内进行，以确保其质量和完整性。

冷链运输是一个复杂的系统，涉及多个相互关联的方面。不仅要考虑货物的特性和需求，还要考虑运输环境、设备、能源和可持续性等多个因素。对这些因素的综合分析和智能控制是实现高效、可靠和可持续冷链运输的关键。

冷链运输面临着多重挑战和问题：

不同的货物需要不同的温度和湿度条件，调控过程中需要考虑外部环境、货物类型、装载方式等多种因素；保持恒温运输需要大量能源，如果没有有效控制，导致能源浪费；频繁调整温度对冷却设备造成损耗，从而影响设备寿命；很多现有系统缺乏实时监控和智能调整能力，不能及时响应运输过程中的变化。

现有的冷链温度控制技术主要依赖于预设的温度参数和人工监控。尽管一些先进系统具有一定的自动调控功能，但通常缺乏以下方面：

现有技术没有充分整合和分析所有相关的环境和货物数据，导致控制决策不够全面和精确；许多系统依赖于人工设置和调整，缺乏自动和智能的决策能力；对于运输过程中的突发变化和复杂情况，现有技术反应迟钝，缺乏及时和有效的自适应调整能力；没有综合考虑能源效率和设备寿命，导致能源浪费和设备过早磨损。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供用于冷链运输的温度控制方法、系统及电子设备，本发明通过深度学习和多目标优化，不仅能够实现精确和可靠的温度控制，还能够兼顾能源效率和设备寿命，从而在提高冷链运输质量的同时，实现了更可持续和高效的运作。

一种用于冷链运输的温度控制方法，包括以下步骤：

S1、采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；

S2、将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；

S3、基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；

S4、将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化，并循环执行步骤S1-S4。

优选的，所述环境数据包括：温度、湿度、天气情况、交通情况、季节、地理位置及设备状态；以及

货物数据包括：货物类型、保质期、体积、重量、包装方式、温度敏感度及堆叠与布局情况。

优选的，所述深度学习模型通过历史运输记录进行训练，所述历史运输记录包括：环境数据、货物数据以及对应的能源消耗数据和设备使用寿命数据；

深度学习模型将预处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据进行训练，通过反向传播和梯度下降优化深度学习模型的权重；在训练过程中，通过验证集监控深度学习模型的泛化性能，检测过拟合以及调整超参数；测试集用于最终评估深度学习模型性能，确保深度学习模型在未见过的数据上的表现。

优选的，所述多目标优化解集为包括温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的一组具体数值解，多目标优化解集用于揭示温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据之间的相互关系。

优选的，所述基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数包括：

S310、确定温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的优先级；

S320、根据优先级从多目标优化解集中选择最终用于执行的运行参数；

S330、根据运输过程中的实时数据和运行效果，对运行参数进行微调。

优选的，所述S310包括：

S311、分析货物需求：通过识别货物的温度敏感度、保质期及价值，确定保鲜需求的优先级；

S312、分析能源因素：通过分析能源价格和可用性，确定能源效率的优先级；

S313、评估设备状态：检查相关设备的状态和寿命，确定设备寿命的优先级。

优选的，所述S320包括：

S321、应用优先级设定：根据确定后的优先级，对多目标优化解集中的每个解进行评估和排序；

S322、选择最佳解：根据评估结果，选择最符合优先级的解作为运行参数。

优选的，所述训练样本包括：

实时的环境数据及货物数据；

在运输过程中执行的运行参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据。

一种用于冷链运输的温度控制系统，包括：

采集模块，所述采集模块用于采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；

数据处理模块，所述数据处理模块用于将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；

执行模块，所述执行模块基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；

优化模块，所述优化模块将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化。

一种电子设备，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行至少一个指令以实现用于冷链运输的温度控制方法。

相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

(1)本发明通过采集和分析多维度的实时数据，包括环境、货物、能源和设备等方面，能够全方位地把握运输过程中的复杂情况；多目标优化解集进一步揭示了这些因素之间的相互关系，使决策更为全面和精确；

(2)本发明基于深度学习模型的预测和分析，能够自动从多目标优化解集中选择最佳的运行参数；这一过程涵盖了温度控制、能源效率和设备寿命等多个关键因素，确保了决策的智能和精确；

(3)本发明通过持续收集和分析整个运输过程中的数据，能够不断学习和优化深度学习模型；这一自适应的优化过程使能够及时应对各种未预见的变化和挑战，提高了的鲁棒性和灵活性；

(4)本发明通过精确控制温度和优化能源消耗，确保了货物的保鲜和质量需求得到满足，同时还兼顾了能源效率和设备寿命，从而实现了冷链运输的全面和可持续的优化；

本发明实现了一种综合、智能和自适应的温度控制解决方案，这一解决方案不仅能够提高冷链运输的效率和可靠性，还为冷链行业的可持续发展提供了有力支撑。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为本发明中选择运行参数的流程示意图；

图3为本发明中确定优先级的流程示意图；

图4为本发明中从多目标优化解集中选择运行参数的流程示意图；

图5为本发明系统的结构框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。

如图1所示，一种用于冷链运输的温度控制方法，包括以下步骤：

S1、采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；

S2、将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；

S3、基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；

S4、将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化，并循环执行步骤S1-S4。

本发明的温度控制方法是一个集成的、动态的和自适应的系统，结合了现代传感技术和深度学习算法。

数据驱动：首先通过传感器采集实时的环境和货物数据，这些数据包括了对温度控制至关重要的所有因素；深度学习分析：预训练的深度学习模型能够分析数据之间的复杂非线性关系，预测未来的温度需求以及相应的能源消耗和设备寿命损耗；多目标优化解集：模型不仅预测单一结果，而是生成一个解集，揭示了温度控制参数、能源消耗和设备寿命之间的相互关系；智能决策：通过温度控制策略从解集中选择最适合的运行参数，并实时执行；持续学习和优化：整个过程的数据被反馈到深度学习模型中，用于进一步的训练和优化，实现了的自我学习和自我优化。

综上，本发明具有以下优点：

智能化：这个方法能够自动和智能地控制温度，无需人工干预；

高效和节能：通过精确的预测和优化，可以在满足货物保鲜需求的同时，实现能源的高效利用；

自适应：由于有持续的学习和优化机制，能够不断适应变化的环境和需求；

全方位优化：本发明方法不仅关注温度控制，还考虑了能源效率和设备寿命，实现了冷链运输的全方位优化；

总的来说，本发明冷链运输的温度控制方法代表了一种先进的、集成的和自适应的解决方案，能够实现冷链运输的智能化、高效化和可持续化。其原理和效果的结合体现了现代物流和人工智能技术的完美融合。

优选的，所述环境数据包括：温度、湿度、天气情况、交通情况、季节、地理位置及设备状态；

环境数据：

温度、湿度：温度和湿度是直接影响货物质量的关键因素，它们必须始终保持在适当范围内以确保货物的完整性。

天气情况：天气(如暴雨、雪、高温等)会影响交通和运输速度，也会对温度和湿度产生影响。

交通情况：交通堵塞或流畅会影响运输时间，从而影响控制策略的调整。

季节、地理位置：季节和地理位置会影响外部温度和湿度，必须考虑在温度控制策略中。

设备状态：设备的健康状况和运行状态直接影响冷却效率和能源消耗。

环境数据：系统采集的环境数据包括温度、湿度、天气情况、交通情况、季节、地理位置和设备状态等。这些数据反映了货物运输过程中遇到的各种环境因素，对于预测货物的冷藏需求和冷链设备的能源消耗等有重要影响。

货物数据：

货物类型：不同类型的货物需要不同的温度和湿度条件。

保质期：货物的保质期会要求更严格的温度控制。

体积、重量：这些因素会影响冷却需求和能源消耗。

包装方式：不同的包装会对温度和湿度的保持有不同的要求。

温度敏感度：货物对温度的敏感度决定了温度控制的精度和重要性。

堆叠与布局情况：货物的堆叠和布局会影响冷气的流通，从而影响冷却效率。

以及货物数据包括：货物类型、保质期、体积、重量、包装方式、温度敏感度及堆叠与布局情况。

货物数据，这些数据反映了货物的特性和状态，对于预测货物的冷藏需求和冷链设备的运行状态等有重要影响。

上述这些数据都会经过预处理，例如清洗、标准化、归一化等，以便于深度学习模型的输入和分析。

采集和处理这些环境数据和货物数据，使得系统能够在各种不同的环境和货物条件下，做出精准的冷藏需求预测和冷机运行参数设置。这将极大地提高冷链运输的效率和质量，降低能源消耗，延长设备使用寿命，最终实现优质的冷链运输效果。

在一个实施例中，对于一批需要在2-8℃下运输的生鲜产品(货物类型)，假设它们的保质期为3天，体积为1立方米，重量为1000kg，采用冷藏包装(包装方式)，对温度极度敏感(温度敏感度)，并且按照规定的方式堆叠在冷藏箱内(堆叠与布局情况)。现在，这批货物需要从北京(地理位置，季节)运往上海，当前北京的温度是30℃，湿度是50％，天气晴朗，预计运输过程中无重大交通拥堵(交通情况)，冷链设备处于良好状态(设备状态)。那么，系统会根据这些环境和货物数据，预测出最合适的冷机运行参数，从而保证货物在运输过程中的新鲜度，同时也考虑到能源消耗和设备寿命。

优选的，所述深度学习模型通过历史运输记录进行训练，所述历史运输记录包括：环境数据、货物数据以及对应的能源消耗数据和设备使用寿命数据；

深度学习模型将预处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据进行训练，通过反向传播和梯度下降优化深度学习模型的权重；在训练过程中，通过验证集监控深度学习模型的泛化性能，检测过拟合以及调整超参数；测试集用于最终评估深度学习模型性能，确保深度学习模型在未见过的数据上的表现。

历史运输记录：历史运输记录是模型训练的基础。它们包括环境数据、货物数据以及对应的能源消耗数据和设备使用寿命数据，为模型提供了丰富的样本来学习和模拟实际运输过程中出现的各种情况。

训练集、验证集和测试集：预处理后的数据被分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型；验证集用于在训练过程中监控模型的泛化性能，检测过拟合以及调整超参数；测试集则在模型训练结束后用于评估模型在未见过的数据上的性能。

反向传播和梯度下降：反向传播和梯度下降是训练深度学习模型的关键算法。反向传播用于计算模型参数的梯度，而梯度下降则用于根据这些梯度更新模型的权重。

通过深度学习模型可以实现以下效果：

高效预测：通过训练，深度学习模型能够学习到数据之间的复杂关系，并利用这些关系进行高效的预测。

防止过拟合：通过使用验证集监控模型的泛化性能，可以及时发现并防止过拟合现象，保证模型在新的数据上也能有良好的表现。

模型评估：通过测试集，可以评估模型在未见过的数据上的性能，确保模型的预测效果。

在一个实施例中，如果模型在训练过程中在训练集上的性能不断提升，但在验证集上的性能开始下降，那么是出现了过拟合现象。这时，可以通过早停等策略防止过拟合；在模型训练结束后，可以用测试集来评估模型的最终性能。如果模型在测试集上的性能也很好，那么可以认为模型的泛化性能良好，可以用于实际的温度控制任务。

本发明中深度学习模型及其训练过程是实现智能温度控制的核心部分。它能够通过学习历史运输记录，模拟并预测实际运输过程中的各种复杂情况，为冷链运输提供精确和高效的温度控制方案。

优选的，所述多目标优化解集为包括温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的一组具体数值解，多目标优化解集用于揭示温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据之间的相互关系。

多目标优化解集：在优化问题中，往往会遇到多个目标。例如，在本例中，需要考虑温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据。这些目标之间存在竞争或者冲突，例如，为了更好地保持货物的新鲜度，需要更低的温度，但这会增加能源消耗。因此，需要找到一组解，这些解在满足所有目标的同时，尽地实现目标之间的平衡。这组解就构成了多目标优化解集。

揭示相互关系：通过多目标优化解集，可以揭示温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据之间的相互关系。例如，可以看到，如果希望更低的能源消耗，需要接受较高的温度；如果希望设备的使用寿命更长，需要接受较高的能源消耗等。通过这些关系，可以更好地理解和权衡这些目标。

通过多目标优化解集，可以更好地进行决策。可以看到各种的决策结果，以及这些结果对各个目标的影响，从而可以做出更好的决策。

通过揭示各个目标之间的关系，可以更好地理解这些目标，以及它们之间的相互影响。这对于理解和改进冷链运输过程非常有帮助。

在一个实施例中，在保持货物新鲜度的同时，降低温度会导致能源消耗显著增加，而设备寿命则没有太大影响。这可以帮助做出决策，例如，会选择接受稍高的温度，以节省能源，特别是在能源价格高或者能源供应紧张的情况下。

多目标优化解集是一个非常重要的工具，它可以帮助理解和权衡多个冲突的目标，从而在满足所有目标的同时，做出最好的决策。

在另一个实施例中，设定冷藏车内部的目标温度为4℃。这个温度可能是针对某种特定的货物，如某种生鲜食品。

能源消耗数据:为了保持上述4℃的目标温度，可能需要消耗每小时0.5千瓦时(kWh)的电能。这个消耗可能因为冷却设备的效率、外界温度等因素而有所不同。

设备寿命损耗数据:每小时运行冷却设备可能会减少设备总寿命的0.02％。这个数值可能与设备的质量、运行温度、维护情况等因素有关。

因此，一组具体数值解是：

温度控制参数：4℃

能源消耗数据：0.5kWh/小时

设备寿命损耗数据：0.02％寿命减少/小时

这一组解可能只是在特定的情境下适用，例如某个特定的货物类型、外界温度等。在不同的情境下，可能需要不同的温度控制参数、能源消耗数据和设备寿命损耗数据，因此解集中可能包括多组这样的解，以适应不同的运输需求和条件。

优选的，如图2所示，所述基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数包括：

S310、确定温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的优先级；

在任何多目标决策过程中，不同的目标有不同的重要性或优先级。在这个冷链运输的温度控制方法中，需要确定温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的优先级。这些优先级可以基于业务需求、成本考虑、设备状态、运输条件等因素来确定。

S320、根据优先级从多目标优化解集中选择最终用于执行的运行参数；

根据确定的优先级，从多目标优化解集中选择最终用于执行的运行参数。在这个过程中，需要找到一个最优解，该解满足所有目标的优先级要求。

S330、根据运输过程中的实时数据和运行效果，对运行参数进行微调。

这允许在面对运输过程中的不确定性和变化时，能够实时地调整和优化运行参数。

基于优先级的决策制定能够在满足所有目标的同时，灵活地权衡和调整不同的目标。这可以帮助在面对复杂和动态的运输过程时，做出最优的决策。

通过实时数据和运行效果的微调，可以实时地优化运行参数，以应对运输过程中的任何变化。这可以提高运输效率和质量。

在一个实施例中，假设在某次运输中，由于能源价格上涨，会提高能源消耗的优先级。在这种情况下，会从多目标优化解集中选择一个能源消耗较低的运行参数。然后，在运输过程中，如果发现货物的温度开始上升，会微调运行参数，提高冷机的工作频率，以保证货物的新鲜度。

优选的，如图3所示，所述S310包括：

S311、分析货物需求：通过识别货物的温度敏感度、保质期及价值，确定保鲜需求的优先级；

根据货物的特性来确定保鲜需求的优先级。例如，如果货物的温度敏感度高，保质期短，且价值高，那么保鲜需求的优先级就会很高。这是因为这种货物需要严格的温度控制，以确保其在运输过程中的新鲜度和质量。

S312、分析能源因素：通过分析能源价格和可用性，确定能源效率的优先级；

根据能源的价格和可用性来确定能源效率的优先级。例如，如果能源价格高或者能源供应紧张，那么能源效率的优先级就会提高。这是因为在这种情况下，需要通过优化能源使用来降低运输成本。

S313、评估设备状态：检查相关设备的状态和寿命，确定设备寿命的优先级。

通过检查相关设备的状态和寿命，来确定设备寿命的优先级。例如，如果设备已经使用了很长时间，或者出现了故障或损耗，那么设备寿命的优先级就会提高。这是因为在这种情况下，需要考虑设备的维护和更换成本。

通过对货物需求、能源因素和设备状态的分析，可以根据实际情况设定优先级。这使能够更好地满足各种需求，并优化运输过程。

优先级不是固定不变的，而是根据货物、能源和设备的实际情况进行动态调整的。这使能够灵活应对运输过程中的变化。

在一个实施例中，假设正在运输一批高价值的鲜花。这些鲜花对温度非常敏感，需要在特定的温度范围内进行运输。同时，由于鲜花的保质期短，所以保鲜需求的优先级非常高。此外，假设当前的能源价格较低，设备状态良好，那么能源效率和设备寿命的优先级就相对较低。在这种情况下，会选择一个能够确保鲜花新鲜度的运行参数，即使这会导致能源消耗稍微增加一些。

优选的，如图4所示，所述S320包括：

S321、应用优先级设定：根据确定后的优先级，对多目标优化解集中的每个解进行评估和排序；

系统将根据之前确定的优先级(保鲜需求、能源效率、设备寿命等)对多目标优化解集中的每个解进行评估和排序。每个解都是一个的运行参数，包括温度设定、能源消耗等，这些参数将影响货物的保鲜效果、能源的使用效率和设备的使用寿命。

评估的方式是将各个目标函数(例如，保鲜效果、能源消耗、设备寿命等)的值进行加权平均，权重就是各个目标的优先级。例如，如果保鲜需求的优先级最高，那么保鲜效果的权重就会最大。

S322、选择最佳解：根据评估结果，选择最符合优先级的解作为运行参数。

根据评估结果，系统将选择最符合优先级的解作为运行参数。如果有多个解的评估结果相同，系统可以选择其中任意一个作为运行参数。此运行参数将用于控制冷机的运行，以达到优化冷链运输的目的。

通过S320系统可以根据实际需求和环境条件，动态地选择最优的运行参数，实现冷链运输过程的智能化和优化。这将大大提高冷链运输的效率和质量，降低能源消耗和设备损耗，从而降低运输成本，提高运输服务的质量。

在一个实施例中，假设正在运输一批草莓，这是一种对温度非常敏感的货物。在S321步骤中，系统会得到多个运行参数的解，每个解都有不同的温度设定、能源消耗等。然后，系统将根据设定的优先级(例如，保鲜需求最高，能源效率其次，设备寿命最低)，对每个解进行评估和排序。在S322步骤中，系统将选择评估结果最优(即最符合优先级)的解作为运行参数，用于控制冷机的运行。这样，即使能源消耗稍微增加一些，也能确保草莓的新鲜度，满足运输的需求。

优选的，所述训练样本包括：

实时的环境数据及货物数据；

实时的环境数据和货物数据是深度学习模型的输入。环境数据包括温度、湿度、天气情况、交通情况、季节、地理位置及设备状态等。货物数据包括货物类型、保质期、体积、重量、包装方式、温度敏感度及堆叠与布局情况等。

这些数据一起反映了运输过程中的具体环境和货物的特点，是冷链运输温度控制的关键因素。

在运输过程中执行的运行参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据。

运行参数包括了实时控制冷机的具体设定，例如设定温度、湿度等。与运行参数对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据则反映了这些运行参数的效果和成本。

通过将实时的环境数据、货物数据、运行参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据作为训练样本，深度学习模型能够更准确地理解和学习冷链运输过程中的动态变化和相互关系。

这不仅使模型能够更精确地预测温度需求、能源消耗和设备寿命损耗，还使其能够更灵活地适应不同的运输环境和货物需求，从而实现更优化的温度控制。

在一个实施例中，在运输一批对温度极为敏感的生鲜食品时，环境突然发生变化，导致外部温度急剧升高。这时，系统会立即收集实时的环境温度、湿度、货物类型等数据，并结合之前的运行参数和能源消耗数据，通过深度学习模型预测新的运行参数。

系统将这些新的运行参数应用到冷机的控制上，以确保货物的保鲜需求得到满足，同时也考虑到能源效率和设备寿命的平衡。

通过实时调整运行参数并不断优化深度学习模型，系统能够更好地应对运输过程中的各种不确定因素和变化，从而大大提高了冷链运输的效率和质量。

如图5所示，一种用于冷链运输的温度控制系统，包括：

采集模块，所述采集模块用于采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；

采集模块负责实时监测和获取运输过程中的环境数据和货物数据。这些数据包括温度、湿度、天气情况、交通情况、设备状态以及货物的类型、保质期、体积、重量等。采集模块还需要对这些数据进行预处理，例如去噪、归一化和填补缺失值等，从而确保数据的质量和一致性。

数据处理模块，所述数据处理模块用于将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；

数据处理模块主要负责将采集模块预处理后的数据输入到预训练好的深度学习模型中。通过深度学习技术，数据处理模块分析数据之间的非线性关系，并基于此预测未来的温度需求、能源消耗和设备寿命损耗等。这些预测结果将被组合成一个多目标优化解集，用于后续的决策。

执行模块，所述执行模块基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；

执行模块基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最适合的运行参数。这个选择过程涉及对温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的优先级设定和综合评估。选择后的运行参数将通过冷机进行实际执行，以实现温度的精确控制。

优化模块，所述优化模块将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化。

优化模块负责监控整个过程，并将所有相关数据作为训练样本对深度学习模型进行不断优化和调整。这种持续学习和优化确保了系统能够适应不断变化的环境和需求，提高了系统的智能和灵活性。

通过这四个模块的协同工作，该温度控制系统能够实现对冷链运输过程中温度的精确、智能和自适应控制。不仅可以确保货物的质量和保鲜需求得到满足，还可以实现能源和设备的有效利用，从而提高整个冷链运输的效率和可靠性。

在一个实施例中，假设在运输一批高温敏感的疫苗时，突然遇到严重的交通拥堵。采集模块立即捕获了这一变化，并预测出交通拥堵导致运输时间的延长。数据处理模块分析了这一变化对温度需求的影响，并生成了新的多目标优化解集。执行模块根据当前的能源储备和设备状态，从解集中选择了新的运行参数，并通过冷机进行了实时调整。优化模块则将这一过程的所有数据记录下来，用于后续深度学习模型的进一步优化。

通过这一系列的智能处理，系统成功避免了由于交通拥堵导致的温度控制失效，确保了疫苗的安全运输，同时也展示了该温度控制系统的强大智能和灵活性。

一种电子设备，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行至少一个指令以实现用于冷链运输的温度控制方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(trans itory med ia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于冷链运输的温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；

S2、将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；

S3、基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；

S4、将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化，并循环执行步骤S1-S4。

2.根据权利要求1所述的温度控制方法，其特征在于，所述环境数据包括：温度、湿度、天气情况、交通情况、季节、地理位置及设备状态；以及

货物数据包括：货物类型、保质期、体积、重量、包装方式、温度敏感度及堆叠与布局情况。

3.根据权利要求1所述的温度控制方法，其特征在于，所述深度学习模型通过历史运输记录进行训练，所述历史运输记录包括：环境数据、货物数据以及对应的能源消耗数据和设备使用寿命数据；

深度学习模型将预处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据进行训练，通过反向传播和梯度下降优化深度学习模型的权重；在训练过程中，通过验证集监控深度学习模型的泛化性能，检测过拟合以及调整超参数；测试集用于最终评估深度学习模型性能，确保深度学习模型在未见过的数据上的表现。

4.根据权利要求1所述的温度控制方法，其特征在于，所述多目标优化解集为包括温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的一组具体数值解，多目标优化解集用于揭示温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据之间的相互关系。

5.根据权利要求1所述的温度控制方法，其特征在于，所述基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数包括：

S310、确定温度控制参数、能源消耗数据及设备寿命损耗数据的优先级；

S320、根据优先级从多目标优化解集中选择最终用于执行的运行参数；

S330、根据运输过程中的实时数据和运行效果，对运行参数进行微调。

6.根据权利要求5所述的温度控制方法，其特征在于，所述S310包括：

S311、分析货物需求：通过识别货物的温度敏感度、保质期及价值，确定保鲜需求的优先级；

S312、分析能源因素：通过分析能源价格和可用性，确定能源效率的优先级；

S313、评估设备状态：检查相关设备的状态和寿命，确定设备寿命的优先级。

7.根据权利要求5所述的温度控制方法，其特征在于，所述S320包括：

S321、应用优先级设定：根据确定后的优先级，对多目标优化解集中的每个解进行评估和排序；

S322、选择最佳解：根据评估结果，选择最符合优先级的解作为运行参数。

8.根据权利要求1所述的温度控制方法，其特征在于，所述训练样本包括：

实时的环境数据及货物数据；

在运输过程中执行的运行参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据。

9.一种用于冷链运输的温度控制系统，其特征在于，包括：

采集模块，所述采集模块用于采集实时的环境数据及货物数据并进行预处理；

数据处理模块，所述数据处理模块用于将预处理后的数据输入到预训练的深度学习模型中，分析数据之间的非线性关系，预测温度控制参数及其对应的能源消耗数据和设备寿命损耗数据，生成多目标优化解集；

执行模块，所述执行模块基于温度控制策略从多目标优化解集中选择最终的运行参数，并通过冷机进行执行；

优化模块，所述优化模块将整个过程的数据作为训练样本对深度学习模型进行优化。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行至少一个指令以实现如权利要求1至8中任一项用于冷链运输的温度控制方法。