【基于神经网络的S省农产品冷链物流需求预测探究10000字（论文）】

III基于神经网络的S省农产品冷链物流需求预测研究摘要近年来，人民生活水平不断提高，生鲜农产品在人们日常消费中的比重逐渐提高。人们对农产品质量的要求越来越严格。生鲜农产品运输方式的易逝性和传统中国化，使得物流过程安全事故频发。预测分析和农产品冷链物流的发展趋势，对农产品冷链物流企业投资决策的制定提供科学的参考依据，也为提升区域农产品整体竞争力的深远意义。本研究立足S省，归纳了农产品冷链物流需求相关理论。在对农产品冷链物流需求流向、主体、结构分析等方面进行剖析的基础上，建立了S省农产品冷链物流需求指标体系。本文利用神经网络理论，建立基于S省BP神经网络的农产品物流预测模型，并利用BP神经网络在学习过程中具有工作信号正向传播和误差信号反向传播的特点，通过不断修正权值，实际输出向量更接近期望值，从而大大提高物流预测的准确性。经农产品物流预测实例分析，验证了基于BP神经网络模型建立的S省农产品冷链物流需求预测模型的准确性与科学性。从而证实了人工神经网络在物流领域中的应用具有更为广阔的发展潜力。最后，对S省农产品冷链物流发展对策及建议。关键词：BP神经网络；S省；农产品冷链物流需求；预测目录摘要 I一、引言 1二、农产品冷链物流需求相关分析 1（一）农产品冷链物流概述 1（二）农产品冷链物流需求分析 2三、S省农产品冷链物流需求分析 3（一）农产品冷链物流需求流向分析 3（二）S省农产品冷链物流需求主体分析 5（三）S省农产品冷链物流需求结构分析 5四、基于神经网络的S省农产品冷链物流需求预测模型的建立 5（一）模型中数据指标的确定 6（二）BP神经网络结构设计 6（三）BP神经网络训练函数的选取 7（四）数据来源及模型运用 7五、S省农产品冷链物流发展对策及建议 9（一）完善农产品冷链物流标准体系 10（二）政府要积极引导农产品冷链物流的发展 10（三）推动冷链物流信息化 10（四）改进冷链设备，加强节能减排 11（五）重视整体链条建设并加快第三方物流发展 11（六）推广冷链物流理念，培养专业人才 11结论 12参考文献 13

一、引言随着人们物质生活条件的不断改善和高鲜、冷农生产的逐步增加，生鲜农产品在居民日常消费中所占的比重也在持续上升。如蔬菜、水产品、肉类等农产品，由于其保质期短、易腐烂、含水量较高的生物学特性决定了其特殊的物流过程。为响应国家号召，落实国家规划，推动S省物流业再上新台阶，省政府颁布了《现代物流业发展规划》，并在全省范围内颁布了《市现代物流业发展规划》。特别是，立足现代食品冷链物流打造一系列跨区域、规模化、专业化，力争使福州市中心城市逐步转变中西部地区冷链物流配送区域。因此，冷链物流的投资者将目光转向冷链物流园区、冷链物流配送中心、冷链物流中心的投资。为了缓解这一矛盾，促进S经济的可持续发展，我们必须充分考虑S的物流承载能力是否能够满足区域经济发展的需要。本文在现有数据的基础上，基于BP神经网络模型对S农产品冷链物流需求做了全面的估计和分析。考虑到获取数据的时间较短，本文采用神经网络系统理论进行分析。运用神经网络理论，对S省农产品冷链物流需求进行了估算，并对影响需求的因素进行了分析。不仅为冷链物流的投资者提供了更加科学的决策参考，而且也指导了广大农户的生产经营活动，对提升S省农产品整体竞争力具有重要意义。首先探讨了S省农产品冷链物流研究的背景及意义，分析了国内外研究现状及本文研究内容与方法，阐述了农产品冷链物流需求相关理论。其次，在考察S省农产品冷链物流需求的基础上，分析了农产品冷链物流需求流向分析、S省农产品冷链物流需求主体分析、S省农产品冷链物流需求结构分析等。最后，基于人工神经网络理论建立农产品物流需求预测模型，获得更准确的农产品物流需求预测值。二、农产品冷链物流需求相关分析（一）农产品冷链物流概述1.农产品冷链物流的概念农产品冷链物流是使水产品、肉类、新鲜水果和蔬菜等农产品从捕捞、屠宰、采摘和收集，产品一直在各个方面的低温环境的适当的控制在消费者的手中，为了减少产品损失和污染，从而保证产品的安全性和特殊的供应链系统的质量。总之，通过冷链物流这种方式使肉类、果蔬等农产品从生产到消费者都是为了运输而保证生鲜的安全。冷链物流是保证农产品质量为主要目的，在蓄冷、蓄冷技术是基于先进的制冷技术是一种特殊形式的物流模式，供应链系统是保持低温环境为核心要求。农产品冷链物流概念模型如下图2-1所示[9]。图2.1农产品冷链物流概念模型2.农产品冷链物流的概念与分类农产品冷链物流的主要环节包括冷藏加工、冷冻贮藏、冷藏运输、冷藏销售等四个环节。冷冻加工包括肉类、冷冻水产品、果蔬等在制冷过程中包括低温下加工的产品。冷冻贮藏指的是农产品的冷冻、冷藏以及果蔬的低温贮藏。冷藏运输是指冷藏条件下对农产品的长途运输和短距离配送。冷冻销售是指各种冷链农产品进入批发和零售环节的冷冻储藏和销售。农产品物流基本环节如下图2-2所示。图2-2农产品物流基本环节（二）农产品冷链物流需求分析农产品冷链物流的需求是物流需求的一部分，在保持其独特性的同时，也具有一般物流的共性。农产品冷链物流需求预测的可行性和准确性，存在一定的客观约束，给当前农产品冷链物流需求预测研究带来障碍。首先，我国目前采用的物流量是衡量物流需求规模的指标。物流是物流的一个极其重要的分支，但其概念尚未得到确切的界定，不同的人对它的解释也不尽相同，并且有些定义之间存在显著差异。其次，对于农产品冷链物流需求的选择，发达国家通常选择物流成本，物流成本占GDP的比重作为预测指标。健全的法律体系和完善的行业数据是统计工作顺利开展的保证。在中国，由于没有完善的物流统计体系，物流产业的统计不完善，农产品冷链物流行业的数据很少，大多只有货物运输量和货物周转量统计。这导致物流行业统计指标过于单一状态。第三，物流的数据统计不能够涵盖物流活动的全过程。物流是一个广义的、综合性的概念，并由多个不同性质的环节衔接而成。从物流需求来看，它涵盖了货物运输量、仓储量、搬运能力、加工包装、配送、信息处理等方面。每个环节的性质不同，计量单位和维度不同，不能简单地添加统计数据。三、S省农产品冷链物流需求分析（一）农产品冷链物流需求流向分析1.S省内需求—城镇、农村消费主体潜在需求随着社会经济的不断发展，人们的生活水平不断提高，加之城乡居民消费结构的不断改善，人们的健康、安全、绿色食品需求不断上升。表3-1为2010-2015年S省城乡居民家庭人均收入及恩格尔系数表。表3-1S省城乡居民家庭人均收入及恩格尔系数年份农村居民家庭人均纯收入诚征居民家庭人均纯收入农村居民家庭恩格尔系数（%）农村居民家庭恩格尔系数（%）绝对值（元）指数绝对值（元）指数20104293.433764.211690.473895.436.8133.8820114795.464204.313441.094478.738.1734.7320125149.674514.914718.254904.235.6933.5920135957.985223.516263.435419.135.1532.3220147119.696242.118292.236095.133.5333.8020158081.007085.220543.006845.233.8733.60数据来源：2016年S经济年鉴由表3-1中可以看出，S省城镇和农村人均收入呈稳步上升的趋势，恩格尔系数逐渐降低，复苏的恩格尔系数是引起价格变化的一年最重要的部分。S省农村、城镇的恩格尔系数分别由2010年的26.81%、33.88%降为2015年的33.87%、33.60%，说明食品消费逐渐减少，居民消费的比例在S省，消费结构逐步发展和享受消费的发展，虽然恩格尔系数有一定的局限性，但下降趋势你还是可以参考的。提高居民食品消费的收入渐渐有了科学合理的质量和食品的安全功能的膳食结构，提出了更高的要求，对生鲜食品的质量，无公害、绿色、有机食品的需求量逐渐增大，所以要求农产品冷链物流的健康、安全、绿色的连续改进[11]。2.福泉地区需求《S省农产品冷链物流“十二五”发展规划》提出打造福泉冷链物流聚集带，即发挥S省地缘优势，定位于福泉市场，围绕泉州、三明、南平、龙岩、漳州、宁德、莆田，福州等农产品生产基地，农产品供应链的发展模型的农产品生产、加工、包装、销售，一批肉直接供应市场的形成、福泉的水果和蔬菜，水产品冷链物流基地在福泉市周边地区。随着经济圈的不断推进，福州、泉州地区也已经确定了新的城市定位，福州主要是发展高新技术产业，现代制造业和现代服务业，泉州重点发展技术密集型产业和新兴产业。因此，S省的任务是在第一产业做大做强，为福泉两地提供丰富多样的农产品。福泉地区人多地少，耕地资源严重贫乏，S地区可耕地面积达600多万公顷，位居全国第四位，农业也具有良好的基础和有利条件，土地和劳动力要素价格的流域面积高，在普通农产品生产已不具有比较优势。这种福泉产业互补的现状，为S省农产品进军福泉市场提供了前提条件。表3-22015年S省及各地市三次产业区位商第一产业第二产业第三产业S省1.191.160.79泉州市1.001.100.90三明市1.551.170.70南平市1.650.950.91龙岩市1.330.871.06漳州市0.891.310.71宁德市1.101.190.78莆田市1.381.210.70福州市1.131.160.81数据来源：由2016年S经济年鉴与2015年中国国民经济与社会发展统计公报由表3-2可知，福S省的第一产业、第二产业整体区位优势明显，第三产业区位优势不足，表明S省仍属于传统产业占主导地位的省。S市，除了漳州市以外，第一产业定位均大于1，说明S市农业企业区位优势明显，特别是在三明市、南平市、龙岩市、宁德市、莆田市、福州市等七个城市；第二产业中，漳州市区位商优势最为明显，南平市、龙岩市优势较弱；第三产业区位商中，S省中只龙岩市具有优势[12]。目前福泉市场，对普通农产品的需求已趋近于饱和，而高端农产品远不能满足市场的需求。人民生活水平不断提高，被普遍认为是安全性最高的有机农产品深受高端消费者青睐。据调查，福州市场对有机食品缺口的需求较大，有机食品价格比普通食品普遍高出30%～80%。这种需求结构的变化为S省不断完善农产品品种，提高农产品质量提出了新课题。（二）S省农产品冷链物流需求主体分析1.农民专业合作社截止2014年底，全省共有农民合作社32670家，成员330万户，全省22%的农户加入了农民合作社。这种统一的信息，生产服务占90%以上；统一标准化生产，储存和运输包装，品牌销售达到约40%。同时，全省共有30多万农产品经纪人，他们是农产品流通市场的主体，帮助农民解决“卖”难问题。以S连江县为例，2013年底连江县经纪人队伍已超过3100人，该县农产品的80%以上、畜产品的60%、水产品的40%主要是靠农产品经纪人销往全国各地。当地的农业合作社在当地农业发展的作用，固安顺斋瓜菜种植专业合作社与福州商业集团建立长期配送关系，金门县的盛果蔬专业合作社同福州物美集团签订长期供货协议。2.农产品市场农产品市场包括农产品批发市场和农产品集贸市场。各类农产品经营，也是农产品市场物流主体。S农产品专业批发市场已由2010年的103个增长到2012年的127个，专业批发市场的销售额由2012年35.3亿元增长到2015年的199.5亿元。农产品批发市场目前占据绝大多数农产品，尤其是生鲜农产品销售。除了农产品如从批发市场蔬菜供应，目前零售市场大多数超市、集贸市场也在批发市场购买。因此，农产品批发市场是农产品供应的主要渠道，对冷链物流的需求日益增加。（三）S省农产品冷链物流需求结构分析区域物流需求结构由区域经济结构、产业结构等因素决定。物流需求是派生需求，其他相关产业的需求导致物流需求的出现。随着经济的发展，不断改造和提升农业产业结构、农业科学技术的不断进步，农业增加值的不断提高，对农产品物流需求结构都有不同程度的影响。农产品运输方式的转变：目前，S生鲜农产品的运输方式正处于从自然常温到冷链运输的过渡阶段，多式联运和第三方物流蓬勃发展。农产品物流基础设施和物流技术的变化：农业产业结构转型升级的背景下，农产品物流需要更专业的运输，标准化的设施，仓储设备现代化，电子信息管理和农产品质量控制、采摘、包装和运输的组合。农产品包装流通和加工的变化：农产品加工使农业附加值产品提高，促进农产品的发展其包装流通加工需求的增加。交通需求向多元化方向发展。具体表现在物流服务设施和设备专业化、管理水平现代化、物流节点规模化、物流服务需求时效性增强[13]。四、基于神经网络的S省农产品冷链物流需求预测模型的建立（一）模型中数据指标的确定由于S省农产品物流需求数据收集难度大，采用间接指数法。相关经济指标外，农产品物流需求的利用，S省农产品物流需求的经济指标体系的建立，总结和运用数学方法推导出来的，从而确定S省农产品物流的需求模型。由于农产品物流需求是一个派生需求，S省农产品物流需求与自身需求密切相关。从宏观层面看，主要包括两个因素：农业生产能力、外部经济环境和监管影响。从根本上说，S农业生产能力是农业物流需求的关键因素。农产品产值和产量越高，农产品物流需求增长越快，农产品的产值和产量就会下降，从而导致农产品物流需求的不足和下降。因此，本文选取农、林、牧、渔业的产值作为农产品物流需求的指标。其次，影响农业物流需求的另一关键因素来自外部经济环境和国家政策导向。产品消费零售总额、对农产品物流需求功能农业和物流需求规模的农村居民人均收入和政府支出的消费，经济环境已经成为增加支持农业对农产品物流需求规模的大小影响很大的国家努力更好。因此，在模型中，这些相关经济指标可以作为影响农产品物流需求规模的因，即输入层神经元的5个指标[14]。假设X1(t)、X2(t)、X3(t)、X4(t)、X5(t)、分别表示不同时期的相关经济指标体系，Y(t)表示相关经济指标影响决定下的农产品物流需求规模，则用方程可表示为：式中，y(t)为BP神经网络的输出向量；f为神经网络连接权和值的决定函数。（二）BP神经网络结构设计根据农产品物流需求的特点，在神经网络的S省农产品物流需求预测中的应用，基于农产品物流建设三层预测(输入层、隐含层、输出层)BP神经网络预测模型(见图4-1)。图4-1BP神经网络预测模型输入层：输入层的神经元由农产品、农林牧渔业产值、粮食生产总值、农村居民人均收入、国家财政支农支出为基准，共有5个。隐含层：本文隐含层的确定是训练线性基函数的三层神经网络的经验方程。其中：、表示隐含层节点个数；m，n分别表示输入节点和输出节点的个数，公式为：S=m(n+1)+1通过方程可以暂确定隐含层的个数为16，在此区间上增减若干隐含层节点，最终确定隐含层单元区间为10-19，根据调整训练后的误差分析进行调整。输出层：输出层神经元仅为单变量预测，神经网络预测模型输出层节点也应为1。因此，本文的预测结果只是由于农产品物流需求的预测，所以输出层只有1层。通过利用输入层传递函数tan-sigmoid将输入向量［X1(t)、X2(t)、X3(t)、X4(t)、X5(t)］向前传播到隐含层。经隐含层传递函数log-sigmoid作用后，隐藏层传递函数日志乙状结肠后，隐层节点的输出向量传递到输出节点，并得到的结果。BP神经网络在学习过程中具有工作信号正向传播和误差信号反向传播的特点。如果实际输出和网络的期望输出（即输出向量集）之间的误差和误差是在允许的范围内，到反向传播误差信号沿传输层的原始路由返回，网络权值通过误差反馈调整。通过权值的不断修正，网络的实际输出向量接近期望输出[15]。（三）BP神经网络训练函数的选取BP神经网络的训练函数有多种神经网络、S省农产品物流需求预测模型，利用基于BFGS拟牛顿函数的BP算法的训练函数，这个函数可以是任何形式的神经网络的训练，只要输入量和衍生的传递函数可以存在。为此，传递函数可用于tansig和logsig满足trainbfg训练的前提。已经确定的宏观经济指标为S省农产品物流需求模型的输入样本，使用trainbfg函数输入训练样本使用不同的输入向量，输出向量对应于所建立的预测模型。经过连续测试，实现较小的误差，该网络可用于S农产品物流需求预测和最终预测结果。（四）数据来源及模型运用1.样本选择根据上述模型建立的要求，选择2010-2015年与S省农产品需求相关的经济指标（见表4-1）。表4-1S省农产品物流相关经济指标年份农产消费品零售总额（亿元）农林牧渔业产值（亿元）粮食产量（亿元）农村居民均收入（亿元）国家财政用于农业的支出（亿元）农产品物流总额（亿元）201013042.3024915.8046217.502253.401231.549634.00201114051.8026179.6045263.702366.401456.7310291.00201215041.0027390.6045705.802475.601580.7610986.00201316065.0029691.8043069.502622.201754.4511261.00201419805.0036239.0046946.902936.402337.6311970.00201522082.0039450.9048402.203254.902450.3112748.00资源来源：相关年份S省统计年鉴、S省物流年鉴2.数据样本集的归一化处理将表4-1数据(输入变量样本集)矩阵表示为：P=13042.3024915.8046217.502253.401231.5414051.8026179.6045263.702366.401456.7315041.0027390.6045705.802475.601580.7616065.0029691.8043069.502622.201754.4519805.0036239.0046946.902936.402337.6322082.0039450.9048402.203254.902450.313.样本集数据标准化处理样本集数据标准化处理也称为归一化处理，其目的是为了方便计算减少误差。针对BP网络本身的特点，对样本数据进行标准化处理时可采用如下公式：利用MATLAB软件，对输入向量P矩阵进行归一化处理。T为输出向量，即预测的农产品物流总额。将输出量T矩阵进行归一化处理。通过归一化处理能够得到结果：P，=0.411540.439650.466480.335280.309040.39840.414770.441800.465580.337410.316340.40120.417730.443760.466000.339370.319890.40410.420590.447260.463420.341870.324410.40520.429680.455920.467160.346780.336880.40780.434400.459610.468490.351250.338920.41054.网络训练在对S省农产品物流需求量的预测时采用单隐含层。BP网络中间层的神经元传递函数采用S型的正切函数tansig输出层神经元传递函数采用S型对数函数Insig。由于前面归一化处理的函数输出均位于[Q1]，满足了BP神经网络的输出需要，并运用tansig函数进行训练[16]。为使S省农产品物流需求模型预测更为科学和准确，预测模型拟设训练结束满足条件是训练达到5000次或者达到误差10-5从训练结果图中(见图4-2)可以看到。图4-2训练结果W1=0.40010.58280.63371.7410-4.5656-0.68890.89101.46693.40273.0376-2.0073-1.77010.07453.07892.77551.12400.43482.4904-3.98090.91472.03013.7563-0.0952-1.2183-2.1478-1.1603-1.5390-2.91970.44293.4555theta1=[4.14380.13371.0579-2·4574-4.87421.4446]T5.测试数据和预测根据此网络训练的结果和设计好的网络对2014年和2015年进行仿真测试，以验证训练结果的可应用性。S省农产品物流需求量预测模型以归一化处理的p’矩阵为依据，提取2012年和2013年输入矩阵Ekij(i=11：12，j=1：5，k=2012：2013)，利用2012年和2013年的相关经济指标仿真训练得到需要预测的2014年和2015年的农产品物流总额标准化值矩阵Ekij(i=13：14，j=6，k=2014：2015)，即a2014=0.4088、a2015=0.4101，再通过公式bi=10(10ai)进行标准化的反转化，得到实际预测值b2014=12246.00、b2015=12618.00。而2014年和2015年农产品物流总额的实际值为11970.00和12748.00，预测值与实际值比较，可知误差分别为2.31%和1.02%。一般来说，对于经济指标的预测，误差能够控制到4%就算比较准确的。因此，基于其他经济数据来建立BP神经网络模型预测农产品物流需求有一定的实用价值[17]。五、S省农产品冷链物流发展对策及建议（一）完善农产品冷链物流标准体系实施农产品冷链物流标准不仅为公众的食品安全提供了重要保障，而且为从事冷链物流服务企业提供了重要依据和规范。对于S省参照国际冷链物流通行的标准，同时结合S省的实际情况，制定和颁布出台了《食品冷链物流技术与管理规范》，完善和补充上海农产品冷链物流的指导方针和相关的行业标准，包括冷链物流节点和良好实践的相关标准，如标准的原材料生产基地，预冷保鲜标准、加工标准、运输标准、销售标准、标签标准和认定标准、环境标准、服务标准等，并制定以GVP(良好兽医规范)、GMP(良好生产规范)、GAP(良好农业规范)、HACCP(危害关键控制点的分析)以及ISO为基本原理的农产品的冷链物流全程质量控制和安全控制技术规程，以及质量检验和监督机制的建立，在冷链的各个环节对农产品监管严格的操作条件，并积极实施市场准入制度和职业资格认证，安全和农产品冷链物流质量。（二）政府要积极引导农产品冷链物流的发展政府要以发展产业为重点，围绕企业的需求，不断加大政策和资金方面的支持。在农产品冷链物流发展中，相关政府部门应积极引导。一是加强和完善S省农产品冷链物流总体规划，发展冷链物流有利于法律法规的发展，以满足冷链物流发展的需要。其次，为了进一步提高S省冷链物流企业和资本投资，政府应该建立，对冷链物流企业的发展和运行提供政策和资金支持，对农产品生产企业的冷链物流的一部分给予一定的税收减免，加工企业和运输企业的优惠政策。第三、S省冷链物流服务体系的建立由政府、行业组织和相关企业联盟，以实现农产品冷链物流联盟模式的质量体系，积极实施危害分析和关键点加强冷链物流的控制，严格保证农产品质量可靠和安全，从而进一步建设和完善冷链物流的农产品更完美的系统。（三）推动冷链物流信息化农产品冷链物流信息化建设需要高技术、先进管理是一个漫长而复杂的过程。冷供应链关系到供应链的全过程、运输企业和销售企业的中游以及下游消费者。为了保证农产品流通过程中的质量安全，必须实现企业之间的无缝连接。以公共信息平台的区域生鲜农产品冷链物流的建立，并优化冷链物流资源配置，实现整个供应链共享的重要信息和传递，需要依靠各种新鲜的农产品和农产品批发市场大区的优势。同时为了提高收集和冷链物流业务和信息发布的处理能力，提高对冷链物流管理的信息化水平，将需要增加和客户服务，开发利用库存控制、运输管理和交易管理软件。积极推进全球定位系统，无线射频识别技术、传感器技术、电子技术、条码标签的应用，和一个坚实的基础的质量和安全监测区域生鲜农产品平台的建立奠定。此外，冷链物流的参与者更应该负责冷链物流信息的交换与交流，提高政府监管部门对冷链信息的收集和处理能力。（四）改进冷链设备，加强节能减排第一，对冷链物流设施进行改造。首先，促进冷库和配送中心建设，以取代原有的旧设施，以确保冷链的正常运作。新型冷库应采用先进的自动化冷库技术和冷库信息管理系统，保证新冷链基础设施的稳定运行。二要提高冷藏车技术水平，加大研发投入，以提高冷藏车温度控制能力的全过程，减少断链现象的发生。第二，促进高新技术的应用与推广。为提高冷藏车技术水平，加大研发力度和投资力度，引进国外先进的制冷技术是十分必要的。同时，对遥感技术和RFID技术的应用和推广，特别是在整个温度控制系统的应用和信息平台的建设等方面给予一定的支持。（五）重视整体链条建设并加快第三方物流发展第一，加大对第三方农产品冷链物流企业的投入。从税收减免、贷款政策等第三个方面对冷链物流企业适度倾斜，以确保冷链物流运作的发展需要。重点扶持农产品市场化经营重点项目投资，提高社会资本，完善农产品物流企业集团，大规模发展能力。从企业的角度来看，企业要充分利用国家政策，充分吸引银行贷款，以及国家技术改造资金。只有充分利用社会资源，才能提高技术装备水平，提高服务效率和服务质量。第二，顺应产业发展，增加第三方冷链物流服务类别。目前，第三方冷链物流企业的服务相对单一，如运输、仓储等主流服务。第三方冷链物流企业应拓展思路，参与简单的分包、称重、包装、贴标、挂贴等服务。这些增值服务的增加，不仅减轻了农产品加工企业的负担，同时提高了农产品冷链服务水平。第三，提高第三方物流的核心竞争力，实现高效对接。冷链物流作为一种最难控制的物流，是整个物流企业中最先进的物流，具有较高的技术含量和运营水平。拥有一支具有先进管理理念和先进管理模式和核心竞争力的大型冷链物流企业非常重要。要提高企业的核心竞争力，就要挖掘企业的潜力，从客户的需求出发考虑问题，为客户提供个性化的服务，实现生产和销售的高效率。（六）推广冷链物流理念，培养专业人才第一，农产品冷链物流人才需求层次与素质。S省农产品冷链物流需求分为初级、中级和高级。主营冷链物流运营商，能够使用现代化、自动化办公设备，具备相关物流设备操作经验。中级农产品冷链物流管理人才，需要具备企业相关冷链机械的专业知识与管理经验，能够管理项目的日常推进，负责企业计划的实施安排。高级农产品冷链物流管理人员要有长远的眼光，为企业的发展制定长远的战略规划，具备相应的管理经验，使企业的物流活动达到最佳效益。第二，多种人才培养模式齐发，保证人才供给。对于专业农产品冷链物流人才的培养，单纯依靠高校培养人才，只会流于理论，缺乏实践。社会教育模式实际上弥补数量的不足的大学招生和水平，但在训练理论和实践能力的社会教育所缺乏的，这取决于企业人员的培训，注重实践而忽视理论素养。因此将三者有机结合，扬长避短，保证物流产业人才的培养。结论本文通过对农产品冷链物流需求流向分析、S省农产品冷链物流需求主体分析、S省农产品冷链物流需求结构分析等，构建了基于神经网络的S省农产品冷链物流需求预测进行研究分析。首先探讨了S省农产品冷链物流研究的背景及意义，分析了国内外研究现状及本文研究内容与方法，阐述了农产品冷链物流需求相关理论。其次，在考察S省农产品冷链物流需求的基础上，分析了农产品冷链物流需求流向分析、S省农产品冷链物流需求主体分析、S省农产品冷链物流需求结构分析等。基于人工神经网络理论建立农产品物流需求预测模型，通过BP神经网络自学习的特点，采用trainbfg功能训练，通过在训练过程中的权重不断的修改，实际输出矢量网络的输出逐渐接近期望值。再次，仿真和实际物流的结果进行了比较和分析。结果表明，神经网络模型具有较高的预测精度。因此，我们可以得出以下结论：建立一个BP神经网络模型能够准确地将宏观经济数据与农产品物流需求结合起来，获得更准确的农产品物流需求预测值。因此，可以推断，人工神经网络在物流领域的应用具有更广阔的发展潜力。最后，对S省农产品冷链物流发展对策及建议：完善农产品冷链物流标准体系、政府要积极引导农产品冷链物流的发展、推动冷链物流信息化、改进冷链设备，加强节能减排、重视整体链条建设并加快第三方物流发展、推广冷链物流理念，培养专业人才等。

参考文献[1]JoshiaR，BanwetDK，ShankarR.ConsumerLinkinColdChain：IndianScenari