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中國(guó)冷鏈物流網(wǎng)

用于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)的GRA-WHO-TCN組合模型(《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》2024年第3期)

時(shí)間:2024-12-28 06:05:11來(lái)源:food欄目:冷鏈新聞 閱讀:

 

  引用格式:

  劉艷, 季俊成. 用于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)的GRA-WHO-TCN組合模型[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2024, 6(3): 148-158. DOI:10.12133/j.smartag.SA202310006

  Citation:LIU Yan, JI Juncheng. GRA-WHO-TCN Combination Model for Forecasting Cold Chain Logistics Demand of Agricultural Products[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(3): 148-158.

  DOI:10.12133/j.smartag.SA202310006

  用于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)的GRA-WHO-TCN組合模型

  劉艷1*, 季俊成2

  (1.深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 財(cái)經(jīng)學(xué)院,廣東深圳 518000,中國(guó);2.澳門(mén)理工大學(xué) 應(yīng)用科學(xué)院,澳門(mén)特別行政區(qū) 999078,中國(guó))

  摘要:[目的/意義]為了解決冷鏈物流需求預(yù)測(cè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在特征提取不充分、數(shù)據(jù)非線(xiàn)性程度高和算法易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,提出一種結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析(Grey Relational Analysis, GRA)、野馬優(yōu)化算法(Wild Horse Optimizer, WHO)和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)(Temporal Convolutional Networks, TCN)的組合預(yù)測(cè)模型,旨在解決需求預(yù)測(cè)精度不高的問(wèn)題,以實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈智能化管理。

 ?。鄯椒ǎ菔紫冗\(yùn)用GRA對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度篩選;其次采用TCN充分考慮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)及物流信息中的時(shí)序性特征,并使用WHO對(duì)TCN模型超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu);最后運(yùn)用優(yōu)化的GRA-WHO-TCN模型對(duì)浙江省冷鏈物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

 ?。劢Y(jié)果和討論]采用WHO的時(shí)序算法TCN模型能夠有效提取多維度數(shù)據(jù)的時(shí)序特征和空間特征,具備較好的擬合效果。與GRA-LSTM、GRA-TCN和GRA-WHO-LSTM模型相比,GRA-WHO-TCN冷鏈物流需求預(yù)測(cè)模型具有較低的均方根誤差值(11.3)和有效的相關(guān)系數(shù)(0.95),且預(yù)測(cè)2016—2020年浙江省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量分別為2 980、3 046、2 487、2 645和2 799萬(wàn)噸,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)冷鏈物流需求較高的預(yù)測(cè)精度。

  [結(jié)論]提出的GRA-WHO-TCN模型具備良好的優(yōu)化和預(yù)測(cè)能力,能夠?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)背景下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈物資流、信息流發(fā)展提供科學(xué)預(yù)測(cè)依據(jù)和實(shí)際參考價(jià)值。

  關(guān)鍵詞: 數(shù)字化轉(zhuǎn)型;農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈;冷鏈物流;灰色關(guān)聯(lián)分析;野馬優(yōu)化算法;時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)

  文章圖片

圖1 時(shí)序卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

  Fig. 1  Structure of temporal convolutional networks

圖2 冷鏈物流需求量影響指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度

  Fig. 2  Grey correlation degree of impact indicators on cold chain logistics demand

圖3 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流數(shù)據(jù)滑動(dòng)窗口劃分

  Fig. 3  Sliding window division of agricultural products cold chain logistics data

圖4 LSTM網(wǎng)絡(luò)和TCN參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

  Fig 4  Optimization results of LSTM net and TCN parameters

圖5 GRA-WHO-LSTM和GRA-WHO-TCN模型適應(yīng)度變化

  Fig. 5  Changes in fitness of GRA-WHO-LSTM and GRA-WHO-TCN models

  通訊作者簡(jiǎn)介

  劉艷    博士

  劉艷,哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與工程博士,深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院財(cái)經(jīng)學(xué)院講師,目前受聘為區(qū)政協(xié)咨詢(xún)委員會(huì)咨詢(xún)委員,主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)政策、供應(yīng)鏈管理、金融科技等領(lǐng)域研究,有多年從事商業(yè)銀行產(chǎn)品研發(fā)業(yè)務(wù)的工作經(jīng)驗(yàn),擁有行業(yè)相關(guān)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利和軟件著作權(quán)多項(xiàng),先后發(fā)表多篇論文,承擔(dān)省市級(jí)及企業(yè)橫向委托研究課題多項(xiàng)。

  來(lái)源:《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》2024年第3期

 ?。ㄞD(zhuǎn)自:智慧農(nóng)業(yè)期刊)

冷鏈服務(wù)業(yè)務(wù)聯(lián)系電話(huà):19937817614

華鼎冷鏈?zhǔn)且患覍?zhuān)注于為餐飲連鎖品牌、工廠商貿(mào)客戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)高效的冷鏈物流服務(wù)企業(yè),已經(jīng)打造成集冷鏈倉(cāng)儲(chǔ)、冷鏈零擔(dān)、冷鏈到店、信息化服務(wù)、金融為一體的全國(guó)化食品凍品餐飲火鍋食材供應(yīng)鏈冷鏈物流服務(wù)平臺(tái)。

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