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基于灰色回歸模型的農產品冷鏈物流需求分析及預測

2022-06-17 02:35:44李思聰
公路交通科技 2022年5期
關鍵詞:物流模型

李思聰,葉 靜

(交通運輸部公路科學研究院,北京 100088)

0 引言

生鮮農產品是我國冷鏈物流服務對象的主要品類。目前,國內外關于冷鏈物流領域的研究多集中在影響因素、供應鏈優化、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神經網絡、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產品冷鏈物流需求;李雋波等[2]采用多元線性回歸模型預測了我國水產品冷鏈物流市場需求;王新娥等[3]以新疆農產品冷鏈物流為對象,利用多元線性規模模型開展了預測;梁艷等[4]采用多元線性回歸對天津市農產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產品冷鏈物流需求進行了預測;楊箏等[6]以廣西農產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)模型對湖南省農產品冷鏈物流需求進行了預測。在BP神經網絡的模型方面,王新利等[9]構建了基于BP神經網絡的預測模型,對農產品冷鏈物流需求進行了預測;……

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