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本申请公开了一种物流运输方案评估方法练后的深度学习模型；获取待评估物流运输方2Transformer层提取所述多维度特征向量中的长距离依赖关系，所述输出层采用全连接层输出考虑了所述局部模式和所述长距离依赖关系确定所述预测成本和与所述训练样本对应的真实成本之间的差值，根将所述关键信息输入训练后的所述深度学习模型，得到与每个所述选择所述估计成本最低的所述待评估物流运输方案为最优方案。中所述RNN/Transformer层后还具有注意力层，所述注意力层增强所述深度学习模型对感3模型输入模块，用于将所述多维度特征向量输入深度学习模型，出层采用全连接层输出考虑了所述局部模式和所述长距离依赖关系模型调整模块，用于确定所述预测成本和与所述训练样本对应的真实成本之间的差信息提取模块，用于利用LLM的语义理解模型提取所述待评估物流运输方案中的关键成本估计模块，用于将所述关键信息输入训练后的所述深4将多维度特征向量输入深度学习模型，深度学习模型包括依次连接的CNN循环神经网络）/Transformer层和输出层，CNN层提取多维度特征向量的局部模式，RNN/Transformer层提取多维度特征向量中的长距离依赖关系，输出层采用全连接层输出考虑了局部模式和长距离依赖关系后的预测成本；选择估计成本最低的待评估物流运输方案为最优方案。次连接的CNN层、RNN/Transformer层和输出层，CNN层提取多维度特征向量的局部模式，RNN/Transformer层提取多维度特征向量中的长距离依赖关系，输出层采用全连接层输出5信息提取模块，用于利用LLM的语义理解模型提取待评估物流运输方案中的关键[0007]2、降低运营成本与风险：本申请的方法通过引入深度学习、NLP（Natural6[0013]图1为本申请实施例提供的一种物流运输方案评估方法的流程图。本申请实施例因此需要统一解析成结构化数据。在解析过程中，首先使用Kafka或RabbitMQ（Rabbit格式，如JSON（JavaScriptObjectNotation，JavaScript对象表示法）、CSV（Comma_[0021]S120，将多维度特征向量输入深度学习模型，深度学习模型包括依次连接的CNN层、RNN/Transformer层和输出层，CNN层提取多维度特征向量的局部模式，RNN/Transformer层提取多维度特征向量中的长距离依赖关系，输出层采用全连接层输出考虑7[0035]循环计算损失：循环使用损失函数计算模型的预测成本与真实成本之间的差8法通常比网格搜索和随机搜索更快且更准确地找到次连接的CNN层、RNN/Transformer层和输出层，CNN层提取多维度特征向量的局部模式，RNN/Transformer层提取多维度特征向量中的长距离依赖关系，输出层采用全连接层输出

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