劉艷博士團(tuán)隊(duì)：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：2025-03-24 14:50:25來(lái)源：food欄目：冷鏈新聞閱讀：

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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

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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.澳門理工大學(xué) 應(yīng)用科學(xué)院，澳門特別行政區(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。

［方法］首先運(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)。

［結(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)

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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)咨詢委員會(huì)咨詢委員，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

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