基于灰色回歸模型的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求分析及預測

李思聰，葉 靜

(交通運輸部公路科學研究院，北京 100088)

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生鮮農(nóng)產(chǎn)品是我國冷鏈物流服務對象的主要品類。目前，國內(nèi)外關于冷鏈物流領域的研究多集中在影響因素、供應鏈優(yōu)化、服務評價、信息化建設等方面。在冷鏈物流需求預測方面，定性預測的方法一般包括頭腦風暴法、專家意見法、德爾菲法。為了提升冷鏈物流需求預測精確程度，大多研究采用定量預測方法，比較常見的模型包括多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、灰色預測模型、支持向量機以及各類組合模型等方法開展預測。

在多元線性回歸模型方面，Hsieh等[1]采用回歸預測的方法預測了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求；李雋波等[2]采用多元線性回歸模型預測了我國水產(chǎn)品冷鏈物流市場需求；王新娥等[3]以新疆農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流為對象，利用多元線性規(guī)模模型開展了預測；梁艷等[4]采用多元線性回歸對天津市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行了預測。在灰色預測模型方面，李夏培[5]以灰色GM(1，1)模型為基礎，借助蟻群算法對北京市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行了預測；楊箏等[6]以廣西農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求為研究對象，利用灰色預測GM(1，1)模型開展了預測；李曄等[7]利用GM(1，1)模型對河南省果蔬冷鏈需求進行影響因素分析，并開展了需求預測；文先明等[8]考慮需求影響因素，建立GM(1，N)模型對湖南省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行了預測。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型方面，王新利等[9]構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型，對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行了預測；……