生活节奏的加快使冷链食品的需求量正在不断的增长,同时人们对食品的追求从量转变到质的关注,但是现阶段我国冷链物流的发展还处于相对落后的水平,因此,为了直观的表达出物流企业提供的物流活动能保证达到客户满意的程度,食品冷链物流服务质量的评价显得尤为重要,因为冷链物流是一个系统,所以食品冷链物流服务质量会受到很多因素影响,因此,需要结合食品自身特性对冷链物流活动进行详细的分析。基于此,本文的研究内容为构建食品冷链物流服务质量评价指标体系并运用方法对其进行评价。本文首先分析食品冷链物流的特点,从冷链物流服务质量的内涵出发,把SERVQUAL模型和LSQ模型中的维度调整为质量、时间性、可靠性和有形性四个维度并和食品(酸奶)冷链物流过程结合起来确定影响服务质量的因素,建立了共包含14个影响因素的食品冷链物流服务质量评价指标体系,并对指标取值进行阐述,接着以广东省某企业的服务数据为例构建BP神经网络进行评价,发现评价结果不理想,通过文献发现当输入层指标间的相关性高时会对网络效果产生影响,因此采用统计方法中的主成分分析来降低指标之间的相关性从而提高网络效果,于是在SPSS中运用主成分分析的方法对原始数据进行降维处理得到7个主成分,通过计算确定主成分得分公式并计算出各个主成分的具体得分,以主成分得分作为BP神经网络的输入标量,把数据样本中的一部分作为训练数据,另外一部分作为预测数据,构建出新的BP神经网络模型,并在MATLAB中实现网络的训练,用训练好的网络对预测数据样本进行预测,得到相关的预测误差,把新得出的评价结果和之前的评价结果进行对比分析可以得出,经过PCA降维处理后再运用BP神经网络进行评价的效果更佳。本文对食品冷链物流服务质量进行评价研究丰富了冷链物流领域的研究内容和对物流服务质量的评价方法。