西安财经大学管理学院;
随着物流需求预测在农业供应链中的重要性日益增加，传统单一预测模型常因无法全面捕捉数据中的复杂信息而导致预测精度不足。因此，文章提出了一种基于GM(1,1)灰色预测模型、ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型的多元组合预测方法，旨在充分发挥各单一模型的优点。通过方差倒数法计算各模型的权重，并进行加权组合，从而优化预测效果。实证分析结果表明，变权组合预测模型的平均拟合误差率为1.54%,明显低于单一模型(ARIMA:2.60%,GM:1.70%,BP:1.92%)以及定权组合模型(1.79%)。这一结果表明，变权组合模型在提高预测精度方面具有显著优势，能够更加有效地整合各个单一模型的优势，相较于传统定权组合方法，表现出了更强的预测能力，提高了整体预测精度。其预测结果为宁夏回族自治区(以下简称“宁夏”)冷链物流的规划和发展提供了重要的参考。
| 299 | 0 | 14 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
[1]HAN J W,ZUO M,ZHU W Y,et al.A comprehensive review of cold chain logistics for fresh agricultural products:current status,challenges,and future trends[J].Trends in food science & technology,2021,109:536-551.
[2]蔡宁.我国冷链产业发展现状及对策研究[J].商业经济，2019(7):30-32,62.
[3]文先明，肖锦.基于灰色GM(1,N)模型的湖南省农产品冷链物流需求预测[J].全国流通经济，2021(6):15-19.
[4]周慧，曾一洲.数字化转型背景下九江市生鲜农产品冷链物流需求预测及发展建议[J].物流科技，2023,46(15):132-137.
[5]彭虹.中国食用菌出口影响因素主成分分析与变化趋势预测[J].中国农机化学报，2020,41(10):125-131.
[6]李芫梦，王钟秀，赵卫星，等.“一带一路”倡议中的中欧班列对碳减排贡献的分析[J].气候与环境研究，2024,29(3):353-364.
[7]孙杨，王维成，郎颖，等.基于灰色预测模型的宁夏居民健康素养水平发展趋势分析[J].中国健康教育，2023,39(4):315-317,341.
[8]原云霄，王宝海.基于ARIMA模型对我国公路物流运价指数的预测[J].数学的实践与认识，2017,47(23):52-57.
[9]张巨峰.基于ARIMA模型的甘肃省碳排放预测分析[J].山西大同大学学报(自然科学版),2024,40(4):31-36.
[10]蔡承智，黄军结，梁颖.基于ARIMA模型的世界大豆总产预测分析[J].大豆科学，2019,38(2):298-303.
[11]王丽丽，王振龙，索梅芹，等.基于神经网络的冬小麦生育期日土壤水分预测模型研究[J].节水灌溉，2020(11):64-67.
[12]夏才初，周开方，程怡，等.基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型[J].同济大学学报(自然科学版),2017,45(5):714-720.
[13]赵慧，王增辉，李健，等.基于BP神经网络的鲜食玉米速冻时间预测模型[J].吉林农业大学学报，2015,37(5):622-626.
[14]曾庆扬，丁楚衡，谷战英，等.基于BP神经网络的油茶产量预测模型构建[J].经济林研究，2022,40(3):87-95.
[15]HUANG L,XIE G,ZHAO W.Regional logistics demand forecasting:a BP neural network approach[J].Complex & intelligent systems,2023,9:2297-2312.
[16]李思聪，叶静.基于灰色回归模型的农产品冷链物流需求分析及预测[J].公路交通科技，2022,39(5):166-174.
[17]王秀梅.基于权重分配组合法的农产品冷链物流需求趋势预测[J].统计与决策，2018,34(9):55-58.
[18]徐超毅，胡望敏.高质量背景下长三角地区生鲜农产品冷链物流需求预测[J].枣庄学院学报，2024,41(5):25-32.
基本信息:
DOI：10.19868/j.cnki.gylgl.2025.04.008
中图分类号:F323.7;F326.6;F259.27;N941.5
引用信息:
[1]周艳春,谭佳信.基于变权组合预测模型的生鲜农产品冷链物流预测优化——以宁夏回族自治区为例[J].供应链管理,2025,6(04):85-96.DOI:10.19868/j.cnki.gylgl.2025.04.008.
基金信息:
西安财经大学研究生创新基金项目“能源安全背景下化石能源供应链的风险识别与测度研究”(24YCZ04)