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为有效解决当前高铁冷链物流网络在站点规划与功能定位方面缺乏科学系统指导等问题，提出一种基于深度学习的高铁冷链站点识别方法，以提升冷链物流枢纽设置的科学性与准确性。从宏观、中观和微观3个层面系统选取了11项影响高铁冷链站点选址的关键因素，引入注意力机制增强模型对不同特征维度的识别能力。在建模过程中，系统分析数据特征与模型结构等对预测性能的影响。设置多维度评价指标，通过对比不同损失函数在F1-分数与AUC指标下的表现，确定加权交叉熵为最优损失函数，并利用SHAP方法对特征重要度进行排序，识别出主导冷链站点识别决策的关键因子。此外，结合网格搜索与贝叶斯优化方法对超参数联合调优，进一步提高模型的鲁棒性与泛化能力。模型训练完成后，利用超网络理论中的节点中心性指标，选取在全国冷链物流网络中具有代表性的辽宁省作为实证区域，验证模型的适应性与预测能力。研究结果显示，该模型在高铁冷链站点预测任务中表现优异，预测准确率接近100%，但实践应用过程中可能还要结合当地高铁站点实际运营情况和未来发展规划。研究结论表明，该深度学习识别框架不仅能够提升高铁冷链站点布局的科学合理性，还可为我国高铁冷链物流系统的优化提供可靠的技术支撑与策略依据。
