基于BiLSTM-Attention与PCA-BO特征选择的医疗物流GNSS信号完整性增强研究

为解决智能医疗供应链物流(SMSCL)中全球导航卫星系统(GNSS)信号易受干扰导致的药品配送精度问题，研究人员创新性地提出融合双向长短期记忆注意力模型(BiLSTM-Attention)与主成分分析-贝叶斯优化(PCA-BO)特征选择的深度学习框架。该模型通过精准检测信号异常，显著提升关键医疗场景下的药品运输可靠性，为智慧医疗物流提供了技术保障。

　　

在医疗物流的精密配送体系中，全球导航卫星系统(GNSS)信号如同生命线的脉搏监测仪，其稳定性直接关系到救命药品的准时投递。这项研究巧妙地将双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)与注意力机制联姻，构建出能捕捉信号时空特征的智能诊断系统。通过主成分分析(PCA)这把"特征筛子"和贝叶斯优化(BO)这台"参数调谐仪"，研究团队从纷繁的信号参数（如多普勒频移、信噪比等）中提炼出黄金特征组合。这套算法在对抗城市峡谷效应等复杂干扰场景时，展现出比传统方法更敏锐的异常嗅探能力，相当于为医疗物流卫星导航装上了AI增强滤镜。实验数据证实，该模型能有效降低冷链药品运输的定位漂移，让胰岛素这类温度敏感型药物准时精准抵达医院，犹如为急救生命通道安装了防抖云台。这项技术突破不仅提升了医疗物资调度效率，更在应对突发公共卫生事件时，为构建韧性医疗供应链提供了关键技术支撑。