基于多参数预测的样品完整性智能监控与温控方法

本申请涉及与冷链物流及物联网相关的数据处理技术领域，公开了一种基于多参数预测的样品完整性智能监控与温控方法。该方法包括：周期性采集温度、光照、振动、开箱状态、电池剩余电量和相变材料状态等多维参数；将温度、光照、振动和开箱状态通过加权融合计算得到样品完整性指数SII(t)，其中温度累积偏离度通过时间加权积分得到；基于SII(t)变化趋势、电池剩余电量和相变材料状态，通过最小瓶颈原则预测剩余安全运输时间RSTT；根据RSTT与预计运输时长的比较结果智能调节温控功率并触发预警。本申请实现了从"记录‑响应"到"评估‑预测‑优化"的技术升级，显著提高了样品完整性评估准确性、温控续航能力和预警时效性。