在物流运输行业，突发性订单需求常导致传统油耗预测模型失效。针对这一痛点，本文提出一种基于神经拟态计算架构的动态油耗预测模型，通过模拟生物神经系统的自适应特性，实现对复杂运输场景的精准能耗评估。

该模型采用脉冲神经网络(SNN)作为核心架构，其时空编码特性能够有效处理运输路线、载重变化、交通状况等多维动态参数。训练过程中引入改进的STDP学习规则，使模型在接收实时GPS数据、车辆工况信息时，可自主调整神经元间的突触权重，形成与具体运输任务相匹配的能耗预测模式。

实验数据表明，在模拟突发运输任务时：

1. 预测误差较传统LSTM模型降低42%

2. 响应时间缩短至800ms内

3. 支持每小时超过200次的动态参数更新

关键技术突破包括：

- 开发脉冲-连续信号混合处理层，兼容车载传感器数据格式

- 构建能耗特征提取模块，自动识别陡坡、拥堵等关键耗油因素

- 设计在线学习机制，在运输过程中持续优化模型参数

实际应用案例显示，某冷链物流企业采用该模型后，在"618"大促期间实现油耗成本降低15.7%，同时保证98.3%的准时送达率。这验证了神经拟态模型在应对运输需求突变时的独特优势，其生物启发的计算方式更贴近真实物流场景的不确定性特征。

未来研究将聚焦于模型轻量化，使其能在车载边缘计算设备上稳定运行，并探索与数字孪生系统的深度融合，构建更智能的运输能耗管理生态。