食用菌產量預測模型構建*

張 瑩

（武漢交通職業學院，湖北 武漢 430065）

要想對一個事物進行客觀評價，必需要通過多個渠道或感官獲取信息，并將這些信息進行整合，通過大腦的綜合處理才能得到完整的事物認識。這一過程實際上就是多源信息融合的過程，多源信息融合對來自多個信息源的信息進行多層次、分級別的綜合處理，以得到某種需要的信息[1]。“多源”就是指信息的來源多樣化，從工業應用領域來說就是通過多傳感器來獲取信息。傳感器不僅包括多種傳感器硬件，也包括各種信息系統軟件，甚至包括人或動物的感官。“信息融合”是指信息的多層次、多方面、多級別的處理過程，信息的檢測、預測和估算，知識的歸納、推理等都是信息融合的具體方法。

2018年我國食用菌年產量已達3 600萬噸，在全球總產量中占到70%以上[2]。無論是野生菌還是人工栽培食用菌，產量近年來呈現出穩步增長的態勢。食用菌產量的預測對食用菌產業發展規律的探索和產業穩定發展具有重要的意義。基于多源信息融合技術，對食用菌產量相關信息獲取的多種方法進行研究。并通過匯總、歸納、推理等多種信息融合手段，對食用菌產量的預測模型進行研究，為更加準確預測我國食用菌產量提供科學依據。

1 食用菌產量信息的多源獲取

在食用菌信息的獲取上，基于多源的食用菌信息獲取渠道是進行食用菌產量預測的基礎。對食用菌產量進行預測，并不是說只有食用菌產量的信息，還包括有菌種、栽培、物流、市場營銷等多方面的信息。只有獲得了多方面的信息，才能為多源信息融合提供基礎數據。以食用菌銷售信息為例，在食用菌的市場營銷活動中，消費者是處于相對信息劣勢地位的。為了克服這種信息劣勢帶來的不利影響，減少這種不確定性帶來的購買風險，消費者在做出購買決策前往往會通過各種途徑搜集和甄別信息。再對這些信息加以比較和評價，最后再做出購買決策。

首先，消費者需要進行信息搜尋，以便做出正確的購買決策而采取的行動。第一種行為是在消費者自身的記憶中搜尋產品的相關信息，也就是消費者收集信息的經驗渠道；第二種是在外部信息源中獲取產品相關信息，也就是消費者收集信息的商業渠道、公共渠道和個人渠道。一般而言，消費者的信息搜尋行為都是由內部搜尋開始。即當消費者想要購買某種食用菌產品時，首先會從自身記憶里搜索有關該產品的信息。例如是否是自己已經購買過的、食用后的味道如何、烹飪時有什么經驗體會等。當消費者自身記憶中的相關信息缺乏時，就會進行外部信息源收集行為。為了做出正確的購買決策，消費者在大多數情況下都會進行外部信息搜尋。

其次，為了減小購買風險，人們在做出消費決策時還往往會有從眾心理，也就是隨大流。將別人對某些產品的看法加入自己的考慮之中，也就是消費者的個人渠道來源。這種某個人或某群人的消費需求取決于另一個人或另一群人的消費需求的現象，稱之為連帶外部性。連帶外部性有正負之分，在正外部性的情況下，某個消費者對產品的需求量會隨著其他消費者對該產品的購買數量的增加而增加。在負外部性的情況下，某個消費者對產品的需求量會隨著其他消費者對該產品的購買數量的增加而減少。

這些銷售信息的獲取，直接影響了未來食用菌種植量的多少，銷售價格高、生產成本低的食用菌自然會得到人們的青睞，對未來的食用菌產量會產生很大的影響。在產量預測模型建立時一定要考慮這些信息的影響和作用。

2 食用菌信息的多源傳遞

在獲得了食用菌信息的多個獲取渠道和方法后，并不一定能夠得到真實有效的信息。因為信息總是要通過一定的傳遞方式才能最終到達進行信息融合的地方，在信息的傳遞過程中，還有有一些信息的偏差和失真。因此，必須了解信息的傳遞渠道，即通過什么樣的信息傳遞才能保障信息的真實性，減少信息的偏差。以食用菌銷售信息為例，食用菌生產者為了將自己的產品賣出，會不遺余力地將食用菌產品的美味營養、綠色健康等信息傳遞給消費者。這其中還有產品的售后服務、質保、物流運輸等信息。在傳統的食用菌銷售中，這些信息是通過實體商店的產品和銷售人員的口口相傳進行信息的傳遞的。還有就是比較流行的電子商務銷售，但無論是食用菌生產商自建的電商平臺還是第三方電商平臺，在這些信息的上網上傳或產品“上架”時，都會有一些失真或偏差[3]。如夸大食用菌營養元素的含量、保健功效，用修過圖的食用菌圖片代替原始拍攝圖片、用過度的包裝來增加產品的吸引力等。這些信息傳遞的方式方法，有的是廠家刻意而為，有的是為了廣告宣傳的效果。但這都會讓消費者在網上瀏覽到這些失真的信息后，對食用菌產品產生錯誤的判斷和認識。當購買行為發生并拿到真實的產品時，消費者就會發現問題。繼而會產生對廠家宣傳內容嚴重的不信任，再進行購買時這種不信任感就會加強。從而產生對生產廠家的不信任。這實際上是廠家自己將這種不信任的信號傳遞給了消費者，在食用菌產品信息的傳遞過程中將“信任機制”也進行了傳遞。更為可怕的是這個不信任的信號會通過消費者之間相互的交流進行再傳遞，形成更多的不信任信號傳遞。

香菇品質上的差別帶來的口感千差萬別。消費者實際體驗后接收的產品信息當然也不同。這就是不少消費所體會到的，為什么現在吃的食用菌產品沒有了以前那種濃郁的自然味道。特別是在電商網購的低價營銷策略下，再也找不到從前鮮香的蘑菇老味道。除了產品本身外，產品的質量信息保證還體現在產品的質量承諾書、產品的包裝和產品的售后服務。對于一些食用方式復雜、泡發有一定技巧的食用菌，特別是干制品的食用菌，消費者不可能都掌握食用相關信息。這類食用菌產品的售后服務就顯得尤為重要。可以通過一些泡發技巧、烹飪方式的視頻講解、售后服務電話等方式傳遞廠家對消費者的服務。良好的售后服務會打消消費者對食用菌美食烹飪、后續加工制作的顧慮，同時也在一定程度上傳達了產品自身的良好品質。

通過這些信息傳遞渠道，能夠從多角度、多方面來保障食用菌信息傳遞的真實性，最大限度地減少信息傳遞過程中的偏差和歧義，為食用菌產量預測提供真實的信息。

3 基于多源信息融合的食用菌產量預測模型

3.1 灰色關聯分析食用菌產量預測模型

灰色關聯分析是灰色系統理論的一種直觀分析方法，用于對一些動態發展態勢模型的分析。通過直觀觀察網線的幾何形態相似程度，來判斷預測模型未來的發展[4]。直觀關聯分析通過觀察曲線幾何形狀接近程度，來判斷未來食用菌的產量情況。通過歷史經濟數據統計食用菌各個時期的經濟發展曲線，比較幾個經濟發展曲線的相似程度來直觀判斷其關聯性。如果曲線相似則表示關聯程度較大，反之則關聯性較小。食用菌關聯分析實際上是動態的食用菌經濟發展態勢的量化比較分析，即歷史經濟數據的幾何關系的比較。

3.2 食用菌產量的DEA模型

為了更科學地評估預測食用菌產量未來的發展趨勢，對影響食用菌產量的各種影響因素進行評價，采用DEA模型（data envelopment analysis,DEA） 來對食用菌產量進行預測[6]。DEA模型是一種數據包絡分析方法，適用于對多輸入和多輸出的復雜系統進行綜合評價。主要采用的線性規劃工具，其輸入輸出的內容只需要進行量化處理，無需進行權重系數的設定，也不需要給出輸入輸出指標的關系。DEA對一個復雜的系統進行評價時，只需要考慮輸入和輸入指標的量化表示方法，就可以利用DEA直接計算出輸出與輸入之間的關系。從食用菌產量預測模型來看，實際上就是將食用菌的投入與產出進行比較，即產出的輸出指標“產量”和投入輸入指標的比率。對于食用菌產量預測模型來說，我們需要關心各種食用菌信息與最終食用菌產量情況之間的關系，即哪些食用菌信息能夠使食用菌產量增長或減少，及其影響程度，從而評價這些食用菌信息的實際影響效果和價值，即食用菌產量預測模型的有效性。

根據DEA模型建立的要求，確定食用菌產量預測的DEA模型指標，首先應確定預測系統的輸入和輸出指標。選擇通過多渠道獲取和多渠道傳遞最終得到的各方面食用菌信息，即多源食用菌信息作為輸入指標；將食用菌的產量作為輸出指標，建立食用菌產量預測模型，對食用菌產量的影響因素進行客觀評價。

食用菌產量預測模型，還應該包含以下幾個方面的信息，并將這些信息與前期獲得的食用菌信息進行融合。1）調整優化食用菌產業結構，加快食用菌產業融合和產業升級，構建生態農業、綠色農業、循環農業等現代農業的發展理念；2） 轉變政府職能，加強食用菌產量的統一規劃引導和政策扶持，引導食用菌企業向大健康、工業化生產的方向發展；3）堅持創新驅動，加大技術研發和科技成果產業轉化力度，引導食用菌行業向精深加工方面轉型；4）完善市場機制，優化食用菌市場的資本配置和投融資渠道。發展對外貿易，拓展食用菌品牌和國際市場建設，實施食用菌市場“多元化”戰略。將食用菌產量進行合理有效地通過市場進行“消化”。

4 結論

食用菌產量預測模型中，涉及到食用菌的多方面的信息。這些信息有食用菌產業的組織、結構、關聯、布局、發展、政策等上層問題；也有食用菌生產、物流、銷售等層面的問題。還涉及食用菌菌種培育、馴化等基礎層面的問題。這也是多源信息的多層次信息融合。食用菌產量預測模型受影響因素眾多，預測模型的建模方法也有很多。如組合預測模型、神經網絡預測等。但無論何種預測模型，都需要考慮更多的信息來源，并通過可靠信息的融合來最終得到正確的結果。預測工作本身的復雜性也說明，忽視任何一個信息源都是不可取的，也是有缺陷的預測模型。多源信息融合已經成為了各種預測模型提高準確度的重要手段。