农业食品供应链的可持续性指标衡量和分析

随着全球动荡和自然环境的持续恶化,农业产品供应链(Agriculture Food Supply Chain, AFSC)的可持续性成为消费者、企业、政府组织和学术界更感兴趣的主题.当前,大多数农业产品供应链可持续性的研究主要采用可持续性三重底线(Triple Bottom Line, TBL)相关关键绩效指标,但是现代AFSC具有非线性和可循环特征,需要关注废物管理、回收利用和再循环等指标.该文通过将循环经济的相关绩效指标引入TBL指标体系中,提出了一种基于环境、社会、经济和循环4维度的可持续性绩效指标模型,用于评估AFSC的可持续性.该模型首先基于三角模糊数-层次分析法(TFN-AHP)确定框架中维度和关键绩效指标的权重;然后使用改进TOPSIS方法评估备选方案的可持续发展绩效,并对其进行排序.通过实证结果分析验证了该文方法的可行性和有效性,能够为农业产品供应链的可持续性发展提供借鉴.     

一种用于农产品供应链风险预测评估的贝叶斯决策树算法模型

农产品供应链稳定对保障市场供应、稳定需求、扩大居民消费需求具有重要意义.新兴技术的应用可以提高农产品供应链的价值,降低传统供应链的风险.因此,本文在机器学习算法的基础上,将贝叶斯算法融入决策树模型,建立了一种用于农产品供应链风险评估预测的模型.首先,基于贝叶斯算法设计了用于风险划分的决策树模型.然后,使用随机变量的权重构建决策树模型用于风险预测评估.最后,将决策树模型应用于农产品供应链(APSC),提出了APSC管理框架,帮助决策者进行评估分析,以降低农产品供应链风险.实验结果表明,对比模型预测风险的性能达到90%左右,而本文提出的模型可以达到95%左右,证明其具有较高的预测准确性.敏感性分析证实,该模型对市场变化具有较高的灵敏度,可以帮助决策者更好地评估农产品供应链风险并及时调整供应链机制.