集成改進AHP與XGBoost算法的食品安全風險預測模型：以大米為例

王小藝， 王姿懿， 趙峙堯,*， 張 新， 陳 謙， 李 飛

(1.北京工商大學 人工智能學院， 北京 100048；2.北京工商大學 國家環境保護食品鏈污染防治重點實驗室， 北京 100048；3.北京服裝學院， 北京 100029)

隨著我國經濟社會的快速發展，人民生活水平不斷提高，老百姓對食品安全的關注程度日漸提高[1]。在食品安全風險管理中，食品安全風險評估是以數據為基礎，在食源處分析與解決食品安全問題強有力的手段。2009年我國頒布實施的《中華人民共和國食品安全法》規定：“國家建立食品安全風險監測制度，由國務院衛生行政部門會同國務院食品安全監督管理等部門，制定、實施國家食品安全風險監測計劃，成立由醫學、農業、食品、營養、生物、環境等方面的專家組成的食品安全風險評估專家委員會進行食品安全風險評估。”[2]該規定突出強調了開展食品安全風險評估與預測具有極強的現實意義。

當前，風險評價方法主要包括主觀賦權評價法、客觀賦權評價法，以及綜合主客觀賦權評價法三大類。主觀賦權評價法中層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)和德爾菲(Delphi)法是目前比較成熟的風險評估方法。AHP通過構建目標層、準則層、方案層的三層結構來處理復雜的多目標決策問題[3]，但仍存在結構復雜，易受權威人士影響等不足[4]；Delphi法是一種依賴于眾多專家意見的反饋匿名函詢法[5]，通過不斷整合、歸納、統計，匿名反饋最終得到一致的意見，但收集匯總專家意見的過程相對復雜，花費時間較長[6]?？陀^賦權評價法中多層前饋(back propagation，BP)、隨機森林(random forest，RF)、支持向量機(support vector machine，SVM)等算法應用較為廣泛?！?br>