一种基于图神经网络的多式联运货物到达时间预测方法

本发明涉及物流管理技术领域，公开了一种基于图神经网络的多式联运货物到达时间预测方法，包括：接收针对目标货物的到达时间预测请求；根据到达时间预测请求规划候选运输路径，并从全局多式联运网络中动态抽取子图；为每个节点和每条有向边赋予特征向量，为子图赋予全局特征向量，将特征初始化后的子图输入图神经网络模型；通过图神经网络模型执行：为每个节点生成初始状态向量；通过多层消息传递机制迭代更新节点的状态向量，模拟运输事件在路径网络上的级联传播效应；基于目的地节点经迭代更新后的最终状态向量，回归得到到达时间的概率分布参数。本发明可模拟运输延误在网络中的级联传播，输出包含不确定性度量的概率化预测，提高了预测精度。