基于神经网络分析的北京城镇农产品冷链物流需求预测

为了预测由居民消费所引起的农产品冷链物流需求,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文发展、物流需求规模5个角度构建影响指标体系,利用BP神经网络和RBF神经网络在需求预测中的优势,建立基于主成分分析和神经网络组合模型的需求预测模型,并以北京为例,对两种模型的预测结果进行对比分析。结果表明:通过灰色关联度分析各个影响指标,发现北京市城镇人口数量、第一产业增加值、第三产业占GDP比重等因素对农产品冷链物流需求量的影响最大;预测到2020年北京城镇居民农产品冷链物流需求将达到642.27万t;所建立的模型对冷链物流需求及其影响因素的非线性关系方面有较高的精度和应用价值,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量决策依据。     

京津冀农产品冷链物流需求影响因素及预测模型研究

采用定性分析和定量统计相结合的方法研究农产品冷链物流需求的影响因素,并在此基础上分别建立基于灰色模型、支持向量机、BP神经网络、RBF神经网络、遗传神经网络的农产品冷链物流需求预测模型。通过研究模型对变量之间相关关系的刻画能力及预测精度两方面因素,发现五类模型分析农产品冷链物流需求问题的能力排序为:遗传神经网络模型RBF神经网络模型BP神经网络模型支持向量机模型灰色模型,这一结果表明遗传神经网络用于农产品冷链物流需求分析具有优越性。     

基于WSID和WebGIS的农产品冷链监控追踪系统

针对目前我国农产品冷链物流监测环节不协调、监测指标单一化、监测信息不透明、获取信息不及时的现象,融合WSN(wireless sensor networks)和RFID(radio frequency identification)2种技术优势,提出一种基于WSID(wireless sensor identification)融合网络和WebGIS的冷链运输监控追踪系统,实现农产品冷藏管理和冷链运输过程中环境温湿度、CO_2浓度、C2H4气体含量及智能节点电量的采集,农产品自身信息的获取与身份识别判断,最后基于WebGIS技术实现冷链运输环节监控信息的动态展示。结果证明,系统性能可靠,硬件成本较低,能够满足实时透明的冷链环境监测和产品身份追溯需求,具有较好的应用前景。     

基于区块链的生鲜农产品冷链物流集成化服务平台研究

随着电子商务的快速发展,人们对高质量生鲜农产品的需求不断增大,我国生鲜农产品冷链物流产业虽发展迅速,但仍存在交互环节冗余、信息不对称、缺乏信任、服务质量差等问题,导致其运行的高成本和低效率.将区块链技术融入到生鲜农产品冷链物流中,对其集成化服务平台进行研究,分析此平台构建的合理性和必要性,以实现生鲜农产品冷链物流的智能信息化和经营主体之间的精准对接,达到简化交易流程、提升信息时效性和准确性、保证交易安全、提升物流效率、降低物流成本的目标;同时,非对称加密的交易方式,缓解了信任机制缺乏的问题.通过区块链实现对供应链的整合优化,推动生鲜农产品冷链物流往智能化高质量的方向发展,以顺应数字经济时代的发展要求.     

基于PCA-RBF神经网络模型的果蔬冷链物流需求预测

为了提高果蔬冷链物流需求预测的准确性,在分析果蔬冷链物流需求的影响因素后,应用PCA提取影响果蔬冷链物流需求的主要因子,将主要因子输入PCA-RBF神经网络模型进行模拟计算。研究结果表明:与RBF神经模型比较,PCA-RBF神经网络模型具有网络结构更为简单、需求预测精度更高的优点。     

基于PCA-RBF神经网络模型的果蔬冷链物流需求预测

为了提高果蔬冷链物流需求预测的准确性,在分析果蔬冷链物流需求的影响因素后,应用PCA提取影响果蔬冷链物流需求的主要因子,将主要因子输入PCA-RBF神经网络模型进行模拟计算。研究结果表明:与RBF神经模型比较,PCA-RBF神经网络模型具有网络结构更为简单、需求预测精度更高的优点。     

基于支持向量机模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测

农产品冷链物流需求系统具有非线性、历史数据少、影响因素众多等复杂特征,而支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题等方面具有突出优势。引入支持向量机模型,以北京城镇为例,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文、物流需求规模五个角度构建其指标体系,对其2000-2014年的农产品冷链物流需求进行建模,进而对2015-2020年城镇农产品冷链物流需求量进行预测。结果表明,建立的模型对冷链物流需求与其影响因素的非线性关系方面有较高的精度和应用价值,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量的决策依据。     

农产品冷链物流供给侧结构性改革的思考

【目的/意义】农产品消费需求的增长,促进了农产品冷链物流行业的发展。在国家提出供给侧结构性改革的背景下,探讨农产品冷链物流供给侧结构性改革具有重要意义。【方法/过程】采用文献回顾、数据分析相结合的研究方法,分析农产品冷链物流领域的研究短板,并提出该问题的对策建议。【结果/结论】我国农产品冷链物流发展还有很大的空间,我国农产品冷链物流的发展需要实现产业的跨界融合,加大冷链物流的基础配套设施,加强冷链标准的执行,扩大智能冷链的应用,坚持绿色发展的理念。农产品冷链物流是食品质量安全的保证,农产品冷链物流会朝着冷链物流产业化、冷链环节衔接化、冷链设施智能化、社区冷链智慧化的方向发展。     

江苏农产品冷链物流服务网络向乡村下沉的问题与对策研究

农产品冷链物流服务网络向乡村下沉是满足消费者对高品质农产品需求、确保农产品质量、增加农民收入和推动乡村产业振兴的必然要求和有效途径。为促进江苏农产品冷链物流服务向乡村下沉的可持续发展,推动江苏农村经济和农产品质量的提升,以江苏农产品冷链物流服务网络下沉的必要性为切入点,提出农产品冷链物流服务网络下沉基于政策钩沉、中间层组织理论和时代诉求,分析江苏农产品冷链物流服务网络下沉乡村存在的问题。研究结果显示,江苏冷链物流服务网络下沉乡村的痛点是物流断链,短板是信息孤立,障碍是标准不一。研究结论表明,优化农产品冷链物流服务设施设备,搭建农产品冷链物流信息服务平台,建设冷链物流服务网络标准化,才能推动江苏农产品冷链物流往高质量方向发展,促进农业现代化和农民增收,助力乡村振兴。     

生鲜农产品冷链运输问题研究——以河南省为例

生鲜农产品因易损坏、易腐败等特点,对温湿度等客观运输条件要求较高,多采用冷链运输。我国生鲜农产品运输环节存在成本高、时效差、破损率高等诸多问题,严重制约了生鲜电商企业的快速发展。本文以河南省为例,对生鲜农产品冷链运输过程中存在的问题及原因进行深入探讨,并从打造一体化多式联运综合运输体系、加强多主体协同冷链技术研发、提高供应链整体信息共享程度、建立全过程冷链运输监管机制等方面提出对策建议。     

农产品冷链资源流集成平台设计研究

我国的农产品冷链物流相关技术研究起步较晚,现有的农产品冷链物流服务体系存在诸多问题,无法很好地实现对全产业链的资源流集成管理。因此,本文利用泛在网络和普适计算技术,从冷链资源流集成平台物理层集成、冷链资源流集成平台应用层和冷链资源流集成平台表现层三个方面展开研究,利用基于Socket双向数据确认的透明传输服务模型、基于HMM的温度预警模型和基于SOA的农产品冷链资源流服务总线技术实现了农产品冷链资源流集成平台。本平台通过集成冷链质量溯源系统、冷链实时监控系统和冷链仓储管理系统,可以简单轻松地解决食品流通过程中的质量监控问题,助力农产品冷链物流监督水平跃上一个新台阶。     

乡村振兴背景下我国生鲜农产品冷链物流的优化策略

生鲜农产品是易腐、一般需冷藏或冷冻保存、未经加工过的初级农产品,是提高农民、农村经济收入的重要来源,为了解决当前我国生鲜农产品冷链存在的流通率低、腐损率高等问题,以共享经济等理论为依据,提出应科学合理地设置始末两端的集配点等角度优化冷链物流网络、构建冷链物流共享信息平台并促进参与主体主动上传和反馈物流信息,以及普及应用物联网、“智能+”等现代技术实时监控生鲜农产品在物流过程中的温度、湿度等关键数据。为了解决生鲜农产品冷链物流优化策略实施过程中产生的技术技能人才供需矛盾,以政产学研用一体化为基础,吸引出身于农村的高校毕业生回乡就业创业,提高针对农民的职业技能培训的普及率、针对性,解决冷链物流运行、升级中遇到的问题。     

农村一二三产业融合发展背景下农产品冷链物流系统构建

产业融合已成为产业升级的重要途径,而冷链物流在农村一二三产业融合进程中有所作为,不仅可以缩小城乡冷链物流之间的差距,而且有助于冷链物流业的换挡提速.在农村一二三产业融合发展背景下,分析我国冷链物流业发展环境,阐述乡村振兴产业融合中农产品冷链物流系统架构必要性;其次,建立系统结构模型,并对系统结构模型展开分析,使系统结构更加清晰化;最后,对冷链物流系统的模型优化结果给出相关建议.     

国外农产品冷链物流行业的发展经验及对中国的启示

近年来我国农产品冷链物流发展迅速,农产品冷链物流不仅能够满足人们对新鲜农产品的需求,还能减少农产品在运输过程中的损失与浪费。该文以加拿大、荷兰、日本等地区为参照对象,研究其发展历程、行业技术、法规标准,总结了中国冷链物流行业值得借鉴的经验。     

生鲜产品的多变量SVR需求预测——基于在线评论的顾客感知因素提取

为探索在线评论数据中蕴含的顾客感知产品信息对生鲜产品需求量预测准确度的影响，针对生鲜产品电商平台中大量评论数据，利用网络爬虫技术和Word2vec模型建立产品特征词库，提取主要需求预测影响因素，并基于产品特征词库对评论文本分类将影响因素量化，构建多变量SVR需求预测模型，同时运用粒子群算法对SVR模型中的主要参数进行优化，在此基础上进行实证分析。结果表明:1)Word2vec模型能挖掘在线评论数据中顾客关注的产品特征，有效提取顾客感知的需求预测影响因素；2)与单变量SVR模型相比，加入评论中顾客感知因素的多变量SVR在预测产品需求量时误差更小。利用在线评论中顾客感知因素建立多变量SVR需求预测模型能有效提高生鲜产品需求量预测准确度。     

农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展

农作物遥感识别是地理学和生态学研究的前沿和热点,多源数据在农作遥感识别中日益发挥重要作用。笔者从多源数据融合的角度,归纳了2000年后多源数据在农作物遥感识别中应用的总体概况,系统梳理并提炼了当前多源数据融合的主要融合技术和融合模式。围绕与多源数据融合和农作物遥感识别相关的关键词,在Google学术、ISI Web of Knowledge和中国知网中对2000-2014年间国内外发表的论文进行检索,并统计不同传感器的使用频率及结合方式。研究表明,以提高空间分辨率为目标的多源数据融合和以提高时间分辨率为目标的多源数据融合技术是当前的两种主要方式,可以在一定程度上实现时空尺度的扩展。前者的融合技术包括图像融合、正态模糊分布神经网络模型、成分替换、半经验数据模型融合及多分辨率小波分解等,可以提升遥感数据的空间分解力和清晰度,较好弱化混合像元产生的影响,但农作物光谱信息有一定程度的丢失或扭曲,农作物空间分布局部细节信息与纹理特征依然会缺失;后者的融合技术形式灵活多样,可分为同源数据联合扩展时序的时空优化技术和异源数据联合扩展时序的时空优化技术,其可以有效排除短时间段内农作物生育期交叉,但易受不同遥感数据源间光谱反射率或植被指数转换模型及光谱波段设置差异的影响。在融合模式方面,根据数据类型分为光学数据的融合、光学数据与微波数据的融合以及遥感与非遥感数据的融合,以实现卫星资源优势互补为宗旨,充分挖掘不同类型农作物在遥感数据上呈现的光谱、时间和空间特征差异信息。同样,农作物遥感识别研究中的多源遥感数据融合也存在诸多挑战,在未来一段时间内,完善不同传感器之间的合作、更深层次挖掘融合信息以及多尺度长时间序列的中高分辨率农作物空间分布数据集的需求是多源数据融合的农作物遥感识别研究的重点发展方向和亟待解决的问题。研究结果有助于更好地理解多源遥感数据融合的技术和模式,为摸清多源数据融合在农作物识别中总体进展提供支撑,同时也为其他多源数据融合研究提供借鉴。     

正向权重组合预测机制下的农产品冷链物流需求量预测

对农产品冷链物流进行需求预测能够避免冷链物流供应过剩或不足,并导向投资人员的投资方向。首先研究正向权重组合预测方法的最优权值和精确度结果,进而给出组合预测的实证探究,对采用延伸趋向、指数平滑、神经网络算法、回归方法和灰色预测方式进行的农产品冷链物流单向预测与正向权重组合预测的结果进行对比分析。结果表明,正向权重组合预测方法更接近真实值。基于此,给出结论和推动农产品冷链物流发展的建议。     

无公害农产品数据库的设计——以种植业为例

通过数据库技术对无公害农产品认证的产地、产品及相关信息进行管理是提高认证效率的一个重要手段。本文从我国无公害农产品认证的现状出发，针对认证过程中信息的多源性、时效性、连续性、关联性和多类性的数据特征，采用实体-联系的建模方法，分析认证过程中的产品、产地、标准等实体的属性及其关系，确立农产品认证分类信息、产地信息、产品信息等六类信息，并建立字段和表，构建了基于关系模型的无公害农产品信息数据库，旨在为我国无公害农产品信息的管理提供高效支持。     

具有模糊需求的农产品冷链物流车辆配送路径优化研究

农产品易变质、易腐蚀的特性,对农产品的冷链物流配送提出了更高的要求.该研究对农产品冷链物流的车辆配送路径进行优化,选择成本最低的配送路径,建立各零售点具有模糊需求情况下的优化模型,设计混合智能算法进行求解,并通过实例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

农产品冷链物流发展现状及对策研究文献综述

本文对于目前农产品冷链物流的概念、绩效评价和技术展开一定研究活动,为后续的深入研究提供借鉴。通过对比国内外农产品冷链物流发展现状及对策研究,结果表明,国外比国内较早的研讨农产品冷链物流的发展过程,我国农产品冷链物流还存在农产品冷链流通率低、物流设备设施欠缺、相关技术标准不健全等问题。研究农产品冷链物流的目的,是为了在现状中发现问题,以便采取措施来促进农产品冷链物流发展时,有针对、有先后地解决问题的关键点。能为冷链物流体系的发展提供一条新路径,对冷链物流的建设提供新的思路,推动农产品冷链物流的经济发展。