岳偉　袁媛

摘 要：為提高區(qū)域冷鏈物流水平，對區(qū)域冷鏈物流需求量的合理預測成為進行資源合理配置的前提條件。由于傳統(tǒng)的單一預測模型存在線性擬合程度較差和預測精度不高等缺點，為提高其預測結(jié)果的準確性，本文提出了一種基于無偏GM（1，1）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合模型對山西省未來五年的冷鏈物流需求量進行合理預測。首先根據(jù)灰色關聯(lián)分析選取出與山西省冷鏈物流需求量關聯(lián)度最大的十個經(jīng)濟指標，并依據(jù)其建立BP神經(jīng)訓練網(wǎng)絡；其次對傳統(tǒng)的GM（1，1）預測模型進行無偏優(yōu)化，然后在原有數(shù)據(jù)經(jīng)過滑動處理的基礎上，通過Shapley值法進行邊際貢獻分析，構建出無偏GM-BP組合預測模型；最后經(jīng)過對比分析得出結(jié)論，該組合模型在預測結(jié)果上具有更加明顯的預測優(yōu)勢。

關鍵詞：無偏GM（1，1）；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；灰色關聯(lián)分析；組合模型；物流需求量

中圖分類號：N949；F326.6? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2023）08-0027-07

我國是一個人口大國，由于人口基數(shù)大，使得我國對農(nóng)副產(chǎn)品的需求量一直居高不下。而冷鏈物流作為以生鮮產(chǎn)品為主要對象的運輸形式，使其一直處于高速發(fā)展階段。由于我國對冷鏈物流的研究和應用起步較晚，導致冷鏈物流設施相對落后、冷鏈流通速率也相對較低。為了保障冷鏈物流行業(yè)的穩(wěn)步進行，在一定規(guī)模內(nèi)對區(qū)域冷鏈物流內(nèi)容進行科學的布局可以使區(qū)域內(nèi)的冷鏈物流資源得到更加合理的分配。其中對區(qū)域內(nèi)冷鏈物流需求量的合理預測成為進行冷鏈物流系統(tǒng)規(guī)劃的必要前提。在一定條件下，對區(qū)域內(nèi)的冷鏈物流需求量進行合理預測，可以提前對物流資源進行合理配置、優(yōu)化自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構、提高物流效率、促進物流行業(yè)的進步和社會經(jīng)濟的增長。

有關提升冷鏈物流水平的需求預測方面，國內(nèi)外學者都做了許多相關研究。為了提高預測的全面性和準確性，在方法和主體上選擇不同的模型進行研究。呂靖，陳宇姝采用改進背景值的組合預測方式對特定區(qū)域的冷鏈物流需求進行了仿真預測[1]。李義華，王沖等用滑動無偏灰色模型對湖南省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行預測[2]。王曉平等分別建立了多種類型的預測模型來對市場的農(nóng)產(chǎn)品物流需求進行預測工作，并通過進行分析比較，從結(jié)果上得到遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡用于冷鏈物流需求分析有更強的優(yōu)越性[3]。戎陸慶等則采用傳統(tǒng)的GM（1，1）模型對當?shù)剞r(nóng)副產(chǎn)品的市場需求變化進行探究和預測[4]。李攜波等以我國海鮮市場的冷鏈物流需求作為參考標準，運用應用多元線性回歸分析法對冷鏈物流建立特有的需求闡述模型[5]。陸芳等通過建立基于一元回歸預測模型、趨勢外預測模型等方式，預測本省的農(nóng)產(chǎn)品所附帶的物流需求[6]。張喜才和李海玲采用灰色-馬爾可夫鏈組合模型的方法來預測京津冀地區(qū)市場的冷鏈物流需求[7]。Qi Fang，Dazho Tig通過多維灰色模型對道路運輸體系進行了貨運量以及車流量的預測[8]。Joseph Berechunan利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對物流需求進行預測[9]。Terry Moore運用基于定量分析的量子粒子群優(yōu)化（QPSOCM）算法對區(qū)域物流進行預測[10]。Ludvik Bogataj研究了時效產(chǎn)品在冷鏈物流運輸中所具有的不確定性，為之后研究具有時效性等農(nóng)產(chǎn)品的物流量需求給出了合理的方式[11]。

上述國內(nèi)外學者的研究內(nèi)容多為某特定模型在精度以及技術手段上的不斷探討。但是在面對特定區(qū)域，例如以山西省的冷鏈物流需求量為主體時，考慮到山西省地理環(huán)境錯綜復雜且冷鏈物流受干擾因素種類繁多，因此不能選擇某特定模型進行預測。此時就需要尋找合適的方法來解決此類問題。

1 需求影響因素的選取與分析

1.1 影響因素選取

冷鏈物流需求系統(tǒng)是一個由多種因素所構成的繁冗系統(tǒng)，其中包括了特定區(qū)域的多種相關條件。本文充分考慮了因素的特性和相互作用關系之后，結(jié)合山西省的實際情況，總結(jié)出了五個方面對特定區(qū)域的冷鏈物流需求進行影響因素的分析，即產(chǎn)品供給水平影響因素、區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境影響因素、冷鏈物流發(fā)展水平影響因素、社會人文影響因素以及物流需求影響因素。在這五個因素中，根據(jù)區(qū)域特性，選取區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境、產(chǎn)品供給水平和冷鏈物流發(fā)展水平三個主要影響因素對山西省生鮮產(chǎn)品冷鏈物流需求進行分析。

（1）區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境

一個區(qū)域的經(jīng)濟環(huán)境主要分為兩個方面：區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構。其中，區(qū)域經(jīng)濟的水平及其發(fā)展規(guī)模決定了該區(qū)域的物流發(fā)展水平，這與該區(qū)域的物流需求有著直接的聯(lián)系。而區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)的布局結(jié)構，對區(qū)域經(jīng)濟實現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展有著正向的促進作用。在影響區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的因素中，選取地區(qū)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)增值、第三產(chǎn)業(yè)增值、社會固定資產(chǎn)投入增速、社會消費品零售總額和產(chǎn)品進出口貿(mào)易總額作為影響山西省冷鏈物流需求的經(jīng)濟因素。

（2）產(chǎn)品供給水平

消費者的需求保障要通過產(chǎn)品的供給來實現(xiàn)，而產(chǎn)品的供求則是由產(chǎn)品的產(chǎn)量所決定的。依托于各種物流活動形式實現(xiàn)產(chǎn)品的供給，是影響生鮮產(chǎn)品冷鏈物流需求量的一個重要因素。因此，選取農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值以及貨運周轉(zhuǎn)量作為影響山西省冷鏈物流需求的產(chǎn)品供給因素。

（3）冷鏈物流發(fā)展水平

冷鏈物流的發(fā)展水平包含冷鏈物流的服務質(zhì)量水平和冷鏈運輸設施設備等眾多因素。在這些因素中冷鏈流通速率和冷鏈物流損失率最直接地影響生鮮產(chǎn)品的冷鏈物流需求量。所以，以生鮮產(chǎn)品的冷鏈流通速率和冷鏈物流損失率作為影響區(qū)域冷鏈物流需求量的物流發(fā)展水平因素。

1.2 灰色關聯(lián)度分析

根據(jù)這十個影響因素近五年的數(shù)據(jù)變化，運用Matlab計算這些因素與山西省生鮮產(chǎn)品冷鏈物流需求量的灰色關聯(lián)度值，并按照大小進行排序，得到表1。

根據(jù)表中數(shù)據(jù)來看，各項關聯(lián)度均大于0.6，表明所選取的影響因素指標對山西省冷鏈物流需求量的影響都非常顯著。按照排名順序來看，生鮮產(chǎn)品的冷鏈物流流通速率和物流損失率排名第一和第二，說明區(qū)域的冷鏈物流發(fā)展水平對冷鏈物流需求量的影響最大。代表著區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境因素的六個指標中，進出口貿(mào)易總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會商品零售總額及社會消費品零售總額這四個指標排名都相對靠前，這表明了提供穩(wěn)步增長的區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境是冷鏈物流需求量逐步增加的重要保障。而在產(chǎn)品的供給水平方面，農(nóng)林牧漁產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構相對單調(diào)、物流成本高導致貨運周轉(zhuǎn)率低等因素，影響了冷鏈物流需求量的增長。

2 需求預測模型構建

2.1 滑動無偏GM（1，1）模型構建

2.1.1 傳統(tǒng)灰色GM（1，1）模型

灰色預測法可以對系統(tǒng)中的不確定因素進行篩查，并通過灰色預測系統(tǒng)中不同因素之間的發(fā)展趨勢來進行預測判斷。依據(jù)原始數(shù)據(jù)所反映的整體變化形式，得到具有一定規(guī)律性且能夠反應此種變化的特定數(shù)據(jù)序列，最后以此建立一元一階的微分方程，對預測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢進行合理判別。

2.1.2 無偏灰色GM（1，1）模型

2.1.3 數(shù)據(jù)的滑動處理

為保證預測結(jié)果的精確與可靠性，滑動無偏GM（1，1）模型將先對原始數(shù)據(jù)進行滑動處理，并將經(jīng)過滑動處理后的結(jié)果作為模型的基礎數(shù)據(jù)進行預測，滑動處理過程如下。

2.2 模型擬合程度及精度檢驗

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡中最為經(jīng)典的算法模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種進行單向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其中每一層都由若干個神經(jīng)元構成，上下層的神經(jīng)元之間實現(xiàn)全連接。數(shù)據(jù)按照標準的上下層構成，由輸入層輸入，隱含層進行配比和重新預算，最后到輸出層輸出結(jié)果，給出最終預測值，如圖1。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理是通過學習已有的數(shù)據(jù)樣本，利用網(wǎng)絡的實際輸出和期望輸出之間的誤差最小值，按照誤差進行逆向的傳播算法訓練，以達到層與層之間連接的權值和閾值由后向前進行不斷修正的目的，從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡對輸入模式響應的正確率也不斷提高。

2.4 利用Shapley值法構造無偏GM-BP組合模型

由于冷鏈物流的需求量預測既包含線性時間序列分量，又包含非線性的影響因素和非線性時間序列分量，因此傳統(tǒng)的模型預測模型無法對區(qū)域內(nèi)的冷鏈物流需求量進行有效的預測。使用滑動無偏GM-BP組合模型對需求量進行合理分析，可以使各部分預測優(yōu)勢充分發(fā)揮，盡量減小各自預測模型缺點對預測結(jié)果的影響，提高預測準確度?；疑珶o偏預測模型構成結(jié)構并不復雜，但其擁有較高的預測精度。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有并處理性、魯棒性、非線性和自適應性等一系列優(yōu)點，非常適合非線性函數(shù)的預測工作，一定程度上彌補了灰色預測模型的不足。

Shapley值法多用于解決分析擁有多方主體的合作模式下出現(xiàn)的權益再分配及重新組合等問題。Shapley值法能夠有效地結(jié)合各部分主體對整體所造成的邊際貢獻率大小，并因此進行權益的重新分配及提取。

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源及確定

應用以上方法對山西省未來五年生鮮產(chǎn)品冷鏈物流需求量進行分析預測，本文所選取數(shù)據(jù)來源自《山西省統(tǒng)計年鑒》《山西省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》以及相關網(wǎng)站數(shù)據(jù)直接或間接得出。

經(jīng)調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，影響區(qū)域內(nèi)生鮮產(chǎn)品需求量的因素有很多。為更加直觀地獲得特定區(qū)域內(nèi)的冷鏈物流需求總量，本文將特定區(qū)域內(nèi)需要進行低溫冷藏的主要生鮮產(chǎn)品的產(chǎn)出總量作為影響區(qū)域內(nèi)冷鏈物流需求總量的因素，將其應用于預測模型中。注重因素的可操作性，考慮到數(shù)據(jù)的可得性原則，選取了2013-2020年山西省各主要生鮮產(chǎn)品的總產(chǎn)量作為原始數(shù)據(jù)，對未來5年的山西省冷鏈物流需求量進行預測，詳情見表3。

3.2 滑動無偏灰色GM（1，1）模型預測分析

為保證模型預測結(jié)果的精確性以及減少隨機誤差對預測結(jié)果所產(chǎn)生的負面影響，因此選擇先將表3中各類生鮮產(chǎn)品的總量原始數(shù)據(jù)進行滑動處理，通過公式（9）～（11）進行兩次加權平均計算，將滑動處理后的數(shù)據(jù)作為無偏灰色GM（1，1）模型的基礎數(shù)據(jù)進行預測工作，得到的數(shù)據(jù)如表4。通過對原始數(shù)據(jù)進行滑動處理，并不會改變其原始數(shù)據(jù)所擁有的發(fā)展趨勢，反而有利于進行后續(xù)的預測工作。

為便于進行研究和預測，本文在以山西省為主體的特定區(qū)域內(nèi)以生鮮產(chǎn)品總產(chǎn)量為冷鏈物流需求量的主要影響因素，并以滑動處理后的2013-2020年山西省主要生鮮產(chǎn)品總量為預測數(shù)據(jù)的基礎，使用Matlab對生鮮產(chǎn)品總量采用無偏灰色GM（1，1）模型進行預測，最后分析得到的預測值和與實際需求量的殘差值如表5。

對上述預測結(jié)果進行檢驗，對于小概率誤差p精度檢驗結(jié)果為p=1，精度等級為一級，而對于經(jīng)過滑動處理后的數(shù)據(jù)均方差比值C=0.42614≤0.5，可靠性等級在一級與二級之間。根據(jù)表2可知，該預測模型對與主體部分的預測具有較好的擬合效果，在預測結(jié)果上也具有較高的精度，其結(jié)果可以用來作為無偏GM-BP組合預測模型的線性主體部分，預測主體值如表6。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測分析

使用Matlab對樣本中的數(shù)據(jù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測分析。根據(jù)上述區(qū)域冷鏈物流需求量的灰色關聯(lián)度大小排序，選取對冷鏈物流需求影響明顯的十個因素，將其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層神經(jīng)元，輸出層神經(jīng)元選取為冷鏈物流需求量，網(wǎng)絡激活函數(shù)選取S型函數(shù)（Sigmoid），然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)驗公式kolmogorov定理確定其隱含層神經(jīng)元個數(shù)。由公式（12）可知，其隱層神經(jīng)元應在4～13之間，經(jīng)訓練集訓練檢驗后，確定其隱含層神經(jīng)元數(shù)量為8時，其回歸預測結(jié)果最好。訓練集數(shù)據(jù)為影響冷鏈物流需求量的十個因素在2013-2020年的數(shù)據(jù)，將其建模并通過測試集對模型的回歸預測性能進行檢驗，設置訓練次數(shù)為3000次，最小誤差為0.000001。

經(jīng)過上述過程的BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練之后，得到其BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練結(jié)果。其中測試集的預測值與期望值對比結(jié)果如圖3，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測結(jié)果的具體數(shù)據(jù)如表7。

從預測結(jié)果來看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果的平均百分比誤差為1.9506%，總體R=1，擁有較好的擬合程度。經(jīng)過絕對百分誤差對比發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在其他年份的預測結(jié)果上相對無偏GM預測模型的預測結(jié)果更加精確。但在2020年的預測結(jié)果上存在著較大的誤差，其絕對百分誤差達到了4.65%。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測特性，使其受數(shù)值突變反應的靈敏性較差，但對穩(wěn)定數(shù)值的預測結(jié)果更加精確，所以使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對無偏GM（1，1）預測結(jié)果主體值的殘差部分在原有的訓練集之上進行預測，再將兩種預測結(jié)果進行加和從而使最終預測結(jié)果更為精準。

3.4 無偏GM-BP組合模型預測分析及對比

得到完善的BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模型之后，再次對無偏灰色GM（1，1）模型預測結(jié)果中得到的殘差項進行預測。將兩種預測方法根據(jù)Shapley值法按照貢獻率權重進行結(jié)合，建立起無偏GM-BP組合模型，根據(jù)無偏灰色GM（1，1）模型預測出的主體部分，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對其殘差項的預測結(jié)果進行計算，以此方式得到山西省冷鏈物流需求量的最終預測結(jié)果。將四種預測方式分別得到的預測結(jié)果進行對比，通過比較每種模型在所有年份預測結(jié)果的平均相對誤差，從而體現(xiàn)出無偏GM-BP組合模型對于預測結(jié)果的優(yōu)勢，對比結(jié)果以最近五年的需求量總和為例，如表8。

經(jīng)過對比分析后發(fā)現(xiàn)，無偏GM（1，1）模型預測結(jié)果的平均相對誤差為0.372%<0.564%，說明對傳統(tǒng)GM模型進行無偏優(yōu)化可以有效提高其預測精度，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結(jié)果所得到的平均相對誤差為0.252%，僅高于組合模型的預測相對誤差，所以GM-BP組合模型的平均相對誤差最低且預測精度最高。其次從幾種模型的預測結(jié)果來看，對其他年份的預測結(jié)果也相對穩(wěn)定，而組合模型可以在一定程度上避免由特殊情況所產(chǎn)生的偶然性差異。因此將GM和BP模型進行組合得到的預測結(jié)果可以有效提高預測精度，從而實現(xiàn)預測結(jié)果與實際情況的最佳吻合。最后使用無偏GM-BP模型對山西省未來五年的冷鏈物流需求量進行組合預測，其結(jié)果如表9。

4 結(jié)論

本文首先將影響區(qū)域內(nèi)冷鏈物流需求量的因素進行劃分和選取，再根據(jù)灰色關聯(lián)分析得到具體指標并進行重要性排序。其次在無偏GM（1，1）模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基礎上，提出將二者結(jié)合成為新的無偏GM-BP組合模型。通過對比分析各種預測方法的結(jié)果可知，該組合模型具有相對較高的預測精度，最后以此模型對山西省未來五年冷鏈物流需求量進行合理預測。從預測結(jié)果來看，山西省未來五年冷鏈物流需求量呈現(xiàn)增長態(tài)勢，這與山西省經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模大致相同。但近些年來由于受到疫情的影響，使區(qū)域內(nèi)物流行業(yè)的發(fā)展速度放緩。對生鮮產(chǎn)品進行生物活性檢測的必要性，也使冷鏈物流業(yè)受到極大沖擊。這無疑是當前冷鏈物流行業(yè)面對的一次挑戰(zhàn)，同樣也是一種機遇。對此本文提出以下建議，建議政府出臺及完善相關制度和政策，加強冷鏈物流行業(yè)的基礎建設，確保生鮮類貨物能夠及時周轉(zhuǎn)并減少過程損失。鼓勵支持制冷及運輸?shù)认嚓P技術領域的人才建設和科學研究，為冷鏈物流行業(yè)新發(fā)展提供有力保障。

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