基于人工神经网络的农产品冷链物流需求预测研究

摘要 IAbstrac 1 1 11.1.2研究目的与意义 3 31.2.1农产品冷链物流发展现状 31.2.2冷链物流需求预测发展现状 51.2.3人工神经网络在物流需求预测中的应用研究 7 8 81.3.1研究内容 8 1.4研究技术路线图 第2章相关理论基础 2.1农产品冷链物流的相关理论 2.1.1农产品的含义 2.1.2农产品冷链物流的含义 2.1.3农产品冷链物流的特点 2.2物流需求预测的相关理论 2.2.1物流需求预测的定义 2.2.2物流需求预测的步骤 2.2.3常用预测方法介绍 2.3人工神经网络的相关理论 2.3.1人工神经网络的基本原理 V2.3.2人工神经网络的学习机制 2.3.3人工神经网络的应用 2.4本章小结 第3章山东省农产品冷链物流需求预测指标体系 3.1山东省农产品冷链物流需求影响因素PEST分析 3.1.1政治因素 3.1.2经济因素 3.1.3社会因素 213.1.4技术因素 3.2山东省农产品冷链物流未来发展情景分析 243.3山东省农产品冷链物流需求预测指标体系构建 3.3.1指标选取原则 3.3.2预测指标体系构建 3.4山东省农产品冷链物流需求预测指标体系关联度分析 3.4.1数据的搜集与整理 3.4.2灰色关联度模型构建 3.4.3灰色关联度分析 第4章物流需求预测模型的构建 4.1预测思路和步骤 4.2BP神经网络预测模型 4.2.1工作原理 4.2.2预测步骤 4.3LSTM长短期记忆网络模型 414.3.1工作原理 424.3.2预测步骤 4.4GRU门控循环单元网络模型 454.4.1工作原理 464.4.2预测步骤 474.5本章小结 第5章山东省农产品冷链物流需求预测实证与评估 5.1BP神经网络模型预测结果 5.2LSTM长短期记忆网络模型预测结果 5.3GRU门控循环单元模型预测结果 5.4模型结果对比 5.5实证预测 5.6建议与对策 5.6.1加强政策支持，促进产业协同发展 5.6.2提升基础设施设备，促进冷链物流效率 5.6.3推进信息化建设，注重人才培养 5.7本章小结 68 参考文献 在学研究成果 致谢 7近年来，我国高度重视“三农”问题的发展并大力推进冷链物流的建设。2014年9月基于发布的《物流业发展中长期规划(2014-2020)》,明确表示将农产品物流的发展当作未来重点工程来投入建设[1,这是首次将农产品物流作为重点研2021年12月，国务院办公厅发布了《“十四五”冷链物流发展规划》明确表明要重视发现代化五年规划，其中提到建设农村物流体系[2]。2022年10月16日，党的二十大提出发是农业发展现代化和农村发展建设的基础组成部分，政府的支持与引导不仅是农产品冷链物流的发展过程中“照亮前行的路灯”,也是发展进步中的重要保障。随着我国特色社会主义进入新时代，我国农产品市场和冷链物流行业呈现持续稳定增长的形势。根据中国物流采购联合会的统计，2017年我国冷链物流规模达到了4万亿元，较去年同期增长了17.6%,其在中国物流业总值的252.8万亿元中所占的比例为1.58%³]。2021年，我国人均生鲜农产品消费量为257.8千克，农产品进出口额3041.7亿美元，其中出口额843.54亿美元，进口2198.2亿美元，贸易逆差13不完善，使得货物损失率并不低。据统计，我国每年新鲜农产品因腐败变质损失高达10亿吨，而仅有约10%通过冷链物流运输[5。《2013-2017年中国冷链物流行业市场调研与投资预测分析报告》指出我国水产品、果蔬、肉类冷链流通率分别仅为23%、5%、15%,每年大约有2500万吨的农产品在运输过程中损失，但在一些西方国家农产品的损失率已经控制在10%以下6。我国每人能够占有冷库容量为0.13立方米，而日本、美国的人均冷库容量分别达到我国人均冷库容量的1.8倍、3.8倍。我国每辆冷藏车能需要为5000人所用，而在美国，每辆冷藏车仅需要为500人所用，美国冷藏车的服务效率远高于我国。2因此，我国作为农业生产大国，生鲜农产品冷链物流市场仍有巨大的发展潜力等待挖掘。我国农产品腐败率与发达国家相比肉类水产品图1.1我国农产品腐败率与发达国家相比(%)Fig.1.1Comparisonofcoldchaintransportationratebe图片来源：中国物流与采购联合会冷链委中国与发达国家冷链运输率比较果蔬肉类水产品图1.2中国与发达国家冷链运输率比较(%)Fig.1.2ComparisonofcoldchaintransportationratebetweenChi图片来源：中国物流与采购联合会冷链委农产品与其他产品不同的是，农产品大多属于区域性物流产业，其问题复杂多样。例如，一是农产品与其他产品不同的是有新鲜度的局限性，导致其不能长久储存，即使放在低温环境下，其本身价值与低温储存成本也并非正比例；二是农产品生产大多受到市场行情、环境、人口、经济的影响，这就导致很容易形成农产品价格或需求在短期内的暴涨，或者由于没有进行科学规划、信息受阻导致生产导致的滞销，造成大量浪费和经济损失。因此，为满足人们对农产品冷链物流的需求和发展，需要把握每年农产品冷链物流需求预测总量，使得政府可以制定出台相应的农产品冷链物流的相关政策、物流企业可以对其进行精确的需求预测，从而对其进行合理的运输与调度，并且对于生产种植商户来说，科学3的需求预测可以对下一年的种植生产给予客观的参考。本文采用人工神经网络方法，构建基于深度学习的农产品冷链物流需求预测与分析模型，为社会各界对于农产品冷链物流的发展指明了方向。1.1.2研究目的与意义(1)理论意义农产品方向的冷链物流需求预测在以往的研究中较少，且由于农产品冷链物流影响因素较多，采用传统的时间序列模型相对来说预测的结果可能会存在偏差、缺乏准确度。人工神经网络具有良好的适应性，能够根据新的数据进行自我调整和学习，高效处理复杂数据关系以及灵活应对市场需求的变化。因此，本文选择在人工神经网络算法中适合预测农产品冷链物流需求的BP神经网络算法、LSTM长短期记忆网络算法和GRU门控循环单元算法进行预测分析。对三个模型对比分析其精确度，确保误差率较小，从而显著提高农产品冷链物流需求预测的精准度。这样不仅能够弥补冷链物流需求预测方法选取方面的不足，还能够丰富人工神经网络算法冷链物流需求的相关研究，为冷链物流需求提供新的研究思路以及增强本文的可靠性。(2)现实意义想要更长远、可靠的发展农产品冷链物流的前提和基本保障是科学精准的预测农产品冷链物流的需求。在国家和政府层面，农产品的稳定供应是保障人民生活的基本条件，科学合理的进行农产品冷链物流的需求预测，可以更好的统筹管理制定生鲜农产品冷链物流产业管理制度文件，推动和支持农产品冷链物流的发展。在物流业市场层面，根据农产品冷链物流的需求预测的指导，可以避免牛鞭效应带来的误差、对于资源可以更好的调度与分配，更好地进行生鲜农产品冷链物流体系的建立与完善；进行高效的设施布局与前景规划，实现资源利用最大化；均衡调控市场流入与流出量，实现现有市场下的供需平衡。在农户种植商层面，科学的进行农产品物流需求方面的预测，有助于提前做出规划，保证产销平衡的同时，提高产品质量，增加人们对于农产品的满意度。对于冷链的定义，是美国学者佐尔、阿萨德分别提出了“3T”、“3P”和“3C”三个概念。“3T”是指时间、冷藏温度、耐藏性，“3P”加工工艺、包装、加工过程，“3C”是指冷却、清洁、谨慎处理。国外对农产品冷链物流的研究主要集中在冷链物流配送、冷4链物流的信息追溯、冷链物流战略管理等几个领域。在冷链物流配送方面，KalaitzisP等人认为，由于农业冷链物流环节的不完善导致农生鲜农产品在收获后可以采取预制冷处理以保证其新鲜度，这会在配送环节中较少农产在冷链物流信息追踪方面，LiuC等人通过一系列实验证明，通在冷链物流战略管理方面，RakeshD等人提出，想要减少果蔬农产品在运输环节的特别缺乏精通冷链物流的专门技术人员进行冷链物流策略的研究，并举例说明如何获取从上个世纪50年代起，随着我国肉类产品出口的迅猛发展，我国对农产品冷链物流运输技术，冷链物流成本控制，冷链物流运作模式与风险控制等。5构造出了一种基于最小二乘法的荔枝冷链线最优目标函数[16]。苏春梅等人通过系统动力学原理分析，实现冷链物流环节全过程的优化，它能够将绿色食品冷链物流的费用降到最低，同时还能控制二氧化碳的排放量，延长食物的保质期，确保食物的新鲜度，从而扩大在冷链物流运作模式方面，陆芳认为在产能过剩或者短缺的情况下，良好的冷链物流运营模式可以帮助决策者科学合理的调度基础冷链设施设备的使用，使现有的设施设备利用率达到最大化[18]。叶伟媛等人提出从物流主体、物流平台、功能性物流业务和外部环境四个方面，建设一个系统性的农产品物流需求机制[19]。在风险控制方面，胡建淼指出冷链物流覆盖情况直接影响我国生鲜农产品在国际市场上的竞争力，认为可以从政府政策制定、基础冷链物流设施建设等多方面的改善冷链物流风险机制，保障冷链物流在国际市场中的发展[20]。谢泗薪对于冷链物流的研究在国内和国外两个层面对比分析，在此基础上深入分析了我国冷链物流的发展情况，从储存、分拣、运输的整体作业流程三个方面分析了我国生鲜农产品冷链物流的发展现状，并找到运作过程中存在的风险因素，最后提出了生鲜农产品冷链物流具体环节的风险控制措施以及1.2.2冷链物流需求预测发展现状在国外，涉及到的物流需求预测的文献主要是针对预测指标和预测方法，并引入组合预测的方法。在预测影响指标方面，MolinaIR等人在对猪肉季度性价格分析时采用时间序列与回考虑到样本量小和非线性历史数据，提出基于PSO-SVR的煤炭物流需求预测模型[23]。NuzzoloA等表示通过地区的冷链物流需求预测可以在一定程度上解决城市内和城市间的交通冷链运输问题，并提出在进行冷链物流需求预测之前应该充分考虑运输服务类型、交货时间段和车辆类型等指标，并针对冷链冷链物流需求预测特性提出了O-D矩阵的建模方法[24]。在预测方法方面，ErwinV等人对非洲救援行动中的药物需求进行预测，综合考虑市场需求波动、药价上涨等因素，提出了一种新的基于时间序列的药物需求预测模型，并对其进行了改进以解决该问题[25]。ShahrzadGharabaghi提出对需水量和冰块量进行预测可以采用一种非线性模型，以加拿大Guelph的需水量为例进行合理预测，经过不断的实验迭代得出预测值验证模型的有效性[26]。KIMJ,AHNI等人训练了一个关于历史模拟的卷积神经网络(CNN),验证了CNN模型指数的全季节相关能力远高于目前最先进的动态预沈阳工业大学硕士学位论文6在组合预测方面，最早提出需求预测组合模型的是BatesJM和GrangerCEJ,他们通过实例研究，证明组合预测方式的结果明显优于单个预测方式的预测。BaochaiDu建立了基于灰色GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型，通过实验案例验证了该组合模型在物流需求预测中拟合效果好、精度高[28]。EksozC等人运用神经网络模型与灰色模型相结合的方法，对影响食物链的冷链需求预测的各种因素进行了综合分析，并通过模拟试验验证了其稳定性，对短期冷链物流需求进行了科学的预测[29]。21世纪以来，随着我国经济的飞速发展，物流领域越来越得到重视。进而对物流需求预测的研究日益增多。主要从物流需求预测指标、单一和改进的需求预测方法，以及组合预测模型等方面。在物流需求预测指标方面，程广燕等人结合人均年收入，人口总数量，城镇化率等多个指标影响数据，实现了对城乡居民肉类消费趋势的冷链物流需求预测[30]。李夏培通过指标鉴别力分析法和Pearson相关系数法，筛选出具有较高关联度的能够反映预测对象需求影响因素，并建立物流需求预测指标体系[31]。尹婉秋针对青岛市水产品冷链物流发展状况，先通过PEST从政策、经济、社会环境和技术设施四个方面定性分析其影响因素，后再通过灰色关联度分别分析了物流费用占GDP比重、水产品产量等10个指标对青岛市水产品冷链物流需求量的影响程度[32]。在单一和改进的需求预测方法方面，周倩倩利首先利用灰色模型对研究对象进行预测，然后用马尔科夫矩阵对所预测的结果进行优化处理，得到需求预测的范围进而提高冷链物流需求预测数据的预测精度[33]。姜金德通过基于区域经济指标的区域冷链物流需求的主成分回归(PCR)预测模型，以江苏省为例进行检验，为江苏省经济和物流发展提供有价值的数据参考[34]。于凯丽通过优化后的蚁群训练参数的支持向量机算法(SVM),得到优化后的支持向量机预测模型对区域冷链物流需求进行预测，得出蚁群优化的支持向量机模型预测结果精度更高、稳定性更强、误差率更小的结论[35]。李敏杰和王健基于我国水产品冷链物流的需求量比较分析了大多数学者在预测研究过程中经常使用的三种模型，即神经网络模型、多元线性回归预测以及灰色GM(1,1)模型，并对三个模型的预测结在组合预测模型方面，王圣昌等人为了提高预测的准确性和效率，将灰色GM(1,N)模型与BP神经网络模型相结合，形成了一个集成的灰色神经网络模型，并以北京市为例进行实证分析预测，结果表明灰色神经网络模型适用于该预测[37]。李捷等人通过支持向量机、遗传算法、粒子群算法和神经网络，提出两阶段组合预测模型，结果优于单阶段预测7[38]。陈云亮采用多变量线性回归、二次曲线预测和灰色GM(1,1)预测相结合的方法，针对单个预测方法存在的不足，建立Shapley值组合预测模型，其预测精度较高，为福建省模型完成对客流量残差的非线性拟合，建立了ARMA与SVR串联组合模型[40]。1.2.3人工神经网络在物流需求预测中的应用研究传统的预测方法具有计算简单、可靠性高等优点，但随着社会的不断进步与发展，影响因素的不断增多，传统的预测精度和预测使用范围始终有限，这就需要拟合效果更好、精度更高的人工神经网络的预测。国外研究者在这方面的研究，大多如下：OUShi-Qi采用了一种新颖的深度学习模型，对美国汽车汽油需求进行了深入的预测分析。工作成果显示出这种深度学习模型在处理汽车汽油需求的中心数据集方面展现出了卓越的性能，其预测准确度远超业界公认的最新基准标准[41]。KristjanPollerRW还将新的混合模型与神经网络相结合，使之能够更准确地预测到股票趋势[42]。Benkachcha等人建立了多元线性回归与人工神经网络预测模型，通过对比供应链物流需求的预测准确性，得出人工神经网络预测模型更能高效的预测供应链物流需求[43]。CarbonneauR等运用递归神经网络、支持向量机以人工神经网络等机器学习技术对物流需求开展预测，结果表明人工神经网络模型的预测更加精准、拟合更小[44]。HuangL本文运用GM(1,1)与BP神经网络相结合的方法，对物流需求进行了仿真分析，结果验证了与GM(1,1)模型相比，BP神经网络具有较低的预测精度且具有较好国内物流预测起步较晚，但最近几年国内的学者研究成果丰硕。后锐，张毕西等人建立了一个基于MLP神经网络的地区物流需求预测模型，并对其进行了实证研究验证模型的有效性[46]。王少然利用PSO-BP神经网络模型，对天津市农村和城市居民新鲜农产品的需求进行了预测和分析，并对其进行了实证研究[47]。冉茂亮等人根据短时物流需求数据特征，提出用于短时物流需求预测的EEMD—LMD—LSTM—LEC深度学习模型，最终实验结果表明，EEMD—LMD-LSTM—LEC模型在均方根误差、绝对误差均值等系数方面均优于其他11种对比模型[48]。李敏杰和王健建立了RBF神经网络、BP神经网络、多元线性回归模型和GM(1,1)模型四个模型，通过水产品的冷链物流需求进行模型的有效性分析和对比。结果显示四个模型有效性均，BP神经网络模型的拟合效果最好，最后采用BP神经网络模型进行实证预测[49]。王泽宇和张志清采用LSTM和GRU网络对湖北省物流需求量进行预测，根据误差对比发现，LSTM网络的性能显著优于GRU网络，拥有第2章相关理论基础本章节首先从农产品的含义、农产品冷链物流的含义以及农产品冷链物流的特点三个方面介绍了农产品冷链物流的相关理论。其次介绍了需求预测理论的相关定义和步骤，并罗列出常见的预测方法。最后介绍了人工神经网络的基本原理、学习机制和列举人工神经网络的应用，为后文的研究提供依据。农产品分为初级大宗农产品和生鲜农产品两类，初级大宗农产品即为米、面、粮、油等，而生鲜农产品则是与居民生活息息相关的新鲜肉类、蔬菜、水果、奶制品等，易损易腐坏是生鲜农产品的特点。中央经济工作会议在2023年12月提出对2024年的国民经济发展工作进行了全面、全方位的统一战略层面的部署与规划，明确提出要树立大农业观、大食物观，把农业建成现代化的大产业[51]。目前，我国城市发展基本完善，科技进步在国际也享有盛誉，但农业农村的现代化还较为落后。因此，农产品的生产销售发展在一定程度上不仅是居民生活和社会基本运转的根本保障，也是实现农村发展、农业进步和共同富裕的根本路径。2.1.2农产品冷链物流的含义对于“物流”,在二十世纪七十年代西方国家发展在货物的生产与出售方面已经近乎于技术饱和，很难有很大的利润空间，因此他们将视线转移到非经济领域，即物流领域。而我国其实早在隋唐时期修建京杭大运河就是为了货物的运送，以及在改革开放时期我国对于货物的运输也是非常重视。随着物流行业的蓬勃发展，在二十一世纪初期其分支冷链物流也在悄然发展。冷链物流就是从仓储、运输、配送的全链条，整个环节都处于低温可控的状态下。在仓储环节就是冷库、冷藏；在运输环节就是采用冷藏车；在配送环节就是采用冷藏车或者采用保温箱，使得货物配送全程处于一个低温的环境下，有效的保护货物的新鲜度与防止货物腐败变生鲜农产品的供应保障是人们日常生活的根本，它区别于普通农产品，对运输和保鲜技术有更高的要求。在常温下，生鲜农产品容易发生腐败，所以需要控制在一定的温度下进行储藏和运输，以确保其品质和新鲜度。因此，农产品冷链物流是指在生鲜农产品从生产、储存、运输以及消费的整个过程中，通过冷藏、冷冻和控温等技术手段，保持产品在低温环境下运输和储存的一系列物流活动[52]。这种方式可以有效延长生鲜农产品的保鲜期，减少腐坏和损失，确保农产品的新鲜度和安全性。冷链物流可以在一定程度上保障并延长农产品的储存期，在储存和流通环节控制农产品的温度与湿度，降低微生物的生长繁殖从而减少腐败变质现象，降低生鲜农产品的损耗数量。但生鲜农产品冷链物流环节复杂，农产品从生产到消费的全过程需要多个环节的相互协调与运作，需要农户生产采摘或农民农产合作社组织生产，经过物流中间商送到产地批发市场、加工包装商、销地批发商、零售商直至最后消费者[53],在这些环节中不仅是冷链物流的运输、储存、加工等各环节，还需要各个环节之间不停的协作切换，同时信息流、资金流、物流也参与其中。为更好的描述农产品冷链物流运输的各个环节，绘制如下物流图2.1:物流冷链仓储信息流与资金流图2.1农产品生产到销售冷链物流运输流程Fig.2.1Thecoldchainlogisticsandtransportationprocessfromtheproducts根据农产品生产到销售冷链物流运输流程，总结了农产品的冷链物流特点如下：(1)运作成本高冷链冷库的建设投资是普通仓库的两到三倍，不仅如此还有后续的管理费用以及对于温度控制的电费、技术费用等，这是农产品的冷链物流运输主要成本。此外，不像货物运输，只需要点对点送达即可，农产品冷链物流运输新鲜食品和其他易腐货物需要某些特殊运输设备，例如温度控制设备，新鲜存储设备和存储，以及相应的人才对于全城在途的冷链物流运输的管控，这在一定程度上也增加了农产品冷链物流的成本。(2)技术要求高、过程复杂冷链物流的运输不是按照特定的运输模式运输就可以的，其受环境影响较为严重，使其在同地区的不同天气下、不同地区不同天气下都不同，因此无法使用一套完整统一的模式运营，而是需要在各个环节应用学科范围较广、技术复杂、设备多样性。此外，还要求运输人员必须全程跟踪运输的全过程，根据不同的生鲜农产品在不同地区、不同环境下做出不同的运输模式，这就需要提高运输人员的技术储备，因此农产品的冷链物流运输过程较为复杂。(3)各组织协调性高、管理难度大农产品冷链物流运输环节要严格把握温度与湿度并尽量减少物流运输时间，在存储时即使应用冷藏处理装备也要协调好生鲜农产品其特殊的新鲜行时效性，尽量减少货物储存时间保障农产品的新鲜程度；在配送环节往往会因为“最后一公里”的问题，大大加长了物流整个活动的时间，想要保障生鲜农产品的品质，提高消费者