基于神经网络分析的北京城镇农产品冷链物流需求预测

• 作者: 王晓平 闫飞
• 来源期刊: 广东农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 农产品冷链物流 需求量预测 灰色模型 神经网络模型 主成分分析
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 农业工程·信息技术
• 页码范围: 120-128
• 页数: 9页
• 分类号: S126
• 字数: 7372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16768/j.issn.1004-874X.2018.06.020

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓平	北京物资学院物流学院	31	113	5.0	9.0
2	闫飞	北京物资学院物流学院	10	21	3.0	4.0