廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求分析及預(yù)測

徐超毅 胡望敏

摘要：為預(yù)測廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流的市場需求，從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場供需水平、交通運(yùn)輸水平、冷鏈技術(shù)水平4個(gè)方面構(gòu)建水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法研究影響水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求變化的主要因素，分別采用灰色模型（grey model，GM）中的一階一元微分方程GM（1，1）與長短時(shí)記憶（long short-term memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比分析2015—2021年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求。結(jié)果表明：影響廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求發(fā)展的主要影響因素為貨物周轉(zhuǎn)量和冷鏈冷藏水平；GM（1，1）、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的平均相對(duì)誤差分別為2.68%、0.22%，后者的預(yù)測準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于前者；采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2022—2024年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜需求呈上升趨勢，預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到509.09 萬t。廣東省應(yīng)立足冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，確保貯藏、運(yùn)輸過程中水產(chǎn)預(yù)制菜溫度穩(wěn)定，加強(qiáng)水產(chǎn)預(yù)制菜食品監(jiān)督，保證食品質(zhì)量安全，不斷促進(jìn)水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：水產(chǎn)預(yù)制菜；冷鏈物流需求；GM（1，1）；LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；灰色關(guān)聯(lián)分析

中圖分類號(hào)：U16;F326.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-0032（2024）02-0082-07

引用格式：徐超毅，胡望敏.廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求分析及預(yù)測［J］.山東交通學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，32（2）：82-88.

XU Chaoyi， HU Wangmin. Analysis and forecast of cold chain logistics demand for aquatic pre-made dishes in Guangdong Province［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2024，32（2）：82-88.

0?引言

預(yù)制菜是指采用現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)化流水作業(yè)，對(duì)菜品原料進(jìn)行前期加工，經(jīng)衛(wèi)生、科學(xué)的封裝后售賣的半成品菜，消費(fèi)者只需通過簡單加熱或蒸炒等方式可直接食用[1]。預(yù)制菜的主要原材料之一是水產(chǎn)品[2]。廣東省是全國水產(chǎn)養(yǎng)殖大省，海產(chǎn)品產(chǎn)量和水產(chǎn)品產(chǎn)量位居全國前列，廣東省制定了一系列保障預(yù)制菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的措施，積極推動(dòng)預(yù)制菜市場發(fā)展[3]。消費(fèi)者比較關(guān)注水產(chǎn)預(yù)制菜的新鮮度、口感及營養(yǎng)成分保留，但在運(yùn)輸過程中需保鮮、防止腐變、管理技術(shù)密集等特點(diǎn)阻礙水產(chǎn)預(yù)制菜跨地域流通發(fā)展。因此，研究廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求及影響因素有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來，學(xué)者采用多種模型預(yù)測物流需求。朱夢琳[4]采用灰色模型（grey model，GM）中的一階一元微分方程GM（1，1）預(yù)測內(nèi)江市物流需求，預(yù)測結(jié)果的平滑性較好，可有效反映內(nèi)江市物流需求的整體變化趨勢；盧爾賽等[5]將GM（1，1）和自回歸移動(dòng)平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型組合，預(yù)測浙江省砂石骨料的物流需求，預(yù)測結(jié)果表明組合預(yù)測模型的預(yù)測精度比單一GM（1，1）高；Xu等[6]采用有雙層結(jié)構(gòu)的新型灰色預(yù)測模型分析2021—2025年我國冷鏈物流需求的變化趨勢；Zeng等[7]采用有弱化緩沖算子的GM（1，1）預(yù)測廣東省農(nóng)村物流需求，匹配性和預(yù)測精度較好；黃永福[8]采用GM（1，N）預(yù)測廣東省貨運(yùn)量，通過殘差檢驗(yàn)及后驗(yàn)差檢驗(yàn)表明模型的預(yù)測精度為I級(jí)（優(yōu)）；陳一村等[9]提出基于灰色關(guān)聯(lián)理論、遺傳算法和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（grey relational analysis-genetic algorithm-back propagation，GRT-GA-BP）算法的貨運(yùn)需求預(yù)測模型，識(shí)別影響城市地下物流系統(tǒng)貨運(yùn)需求的關(guān)鍵因素，以北京市某新區(qū)為例進(jìn)行仿真計(jì)算，為城市地下物流系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；Ya[10]設(shè)計(jì)并應(yīng)用基于系統(tǒng)序參量的多元回歸和自適應(yīng)權(quán)重反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（adaptive weight-back propagation，AW-BP）預(yù)測方法，最大限度地減少數(shù)據(jù)缺失對(duì)預(yù)測結(jié)果的負(fù)面影響；Liu等[11]建立二次指數(shù)平滑模型預(yù)測京津冀區(qū)域一體化下鮮活農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求；Ren等[12]分析冷鏈需求潛在因素與區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，建立分?jǐn)?shù)階累加GM（1，N），預(yù)測京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求，預(yù)測精度較高；李雋波等[13]采用多元線性回歸分析法預(yù)測我國水產(chǎn)品冷鏈物流需求；李敏杰等[14]采用徑向基函數(shù)（radial basis function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸模型和GM（1，1）預(yù)測我國水產(chǎn)品冷鏈物流需求，結(jié)果表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水產(chǎn)品冷鏈物流需求的預(yù)測精度顯著優(yōu)于其他預(yù)測方法；王曉平等[15]通過遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測北京城鎮(zhèn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求；李義華等[16]以冷鏈流通量作為度量指標(biāo)，構(gòu)建滑動(dòng)無偏灰色預(yù)測模型預(yù)測相關(guān)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的冷鏈物流需求。已有研究多采用GM（1，1）預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品或水產(chǎn)品的冷鏈物流需求，對(duì)目前冷鏈物流市場新興且需求量較大的預(yù)制菜需求預(yù)測較少。長短時(shí)記憶（long short-term memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種改進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN），通過門控機(jī)制丟棄或增加信息，實(shí)現(xiàn)遺忘或記憶功能，能有效解決RNN的梯度爆炸和梯度消失問題，多用于計(jì)算機(jī)、工業(yè)信息等領(lǐng)域，在冷鏈物流需求預(yù)測中使用較少。

本文以廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求為研究對(duì)象，構(gòu)建水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過灰色關(guān)聯(lián)度分析影響水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的主要因素，分別采用GM（1，1）和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，為廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。

1?水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求影響因素

1.1?評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

冷鏈物流需求受產(chǎn)品供給水平、區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境、冷鏈物流發(fā)展水平、社會(huì)人文環(huán)境等多種因素影響[17]。考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng)性、可操作性和重要性，選取區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場供需水平、交通運(yùn)輸水平、冷鏈技術(shù)水平4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，在一級(jí)指標(biāo)下細(xì)分14個(gè)二級(jí)指標(biāo)建立廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的評(píng)價(jià)指標(biāo)[18]。水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求評(píng)價(jià)指標(biāo)如圖1所示。

1.2?灰色關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)系統(tǒng)中各要素間發(fā)展趨勢的類似程度，采用灰色關(guān)聯(lián)分析衡量各要素間的關(guān)聯(lián)度[19]。通過比較參考序列和比較序列的變化趨勢判定二者間的關(guān)系，二者變化形狀越相似，關(guān)聯(lián)度越大。

1）確定分析數(shù)列。反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列為參考數(shù)列

Y={y（k）|k=1，2，…，n}，

式中：y（k）為第k個(gè)參考數(shù)據(jù)，n為參考數(shù)據(jù)序列長度。

影響系統(tǒng)行為的因素?cái)?shù)據(jù)序列為比較數(shù)列，第i個(gè)比較數(shù)列

Xi={xi（k）|k=1，2，…，n}，i=1，2，…，m，

式中：xi（k）為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)序列中第k個(gè)比較數(shù)據(jù)，m為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)。

2）數(shù)據(jù)無量綱化處理。系統(tǒng)中各因素的物理意義不同，數(shù)據(jù)的量綱不同，為方便進(jìn)行分析和比較，需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，xik無量綱化值

x′i（k）=［xi（k）－min xi（k）］/［max xi（k）－min xi（k）］。

3）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。計(jì)算比較數(shù)列與參考數(shù)列對(duì)應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)

ξi（k）=miniminky′（k）－x′i（k）+ρmaximaxky′（k）－x′i（k）y′（k）－x′i（k）+ρmaximaxky′（k）－x′i（k），

式中：y′（k）為y（k）的無量綱化值；ρ為分辨系數(shù)，一般ρ=0～1，本文取ρ=0.5。

4）計(jì)算關(guān)聯(lián)度。計(jì)算比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度

ri=1n∑nk=1ξi（k）。

5）關(guān)聯(lián)度排序。根據(jù)關(guān)聯(lián)度，對(duì)比較序列進(jìn)行排序，關(guān)聯(lián)度越大，說明比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)程度越高。

本文通過文獻(xiàn)[20]獲取2015—2021年14個(gè)二級(jí)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，將水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求設(shè)為參考數(shù)列，14個(gè)二級(jí)指標(biāo)為比較數(shù)列。對(duì)二級(jí)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理后，計(jì)算其灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如表1所示。二級(jí)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度越接近于1，與水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的相關(guān)性越大。

由表1可知：C10和C12的灰色關(guān)聯(lián)度均大于0.800，二者對(duì)水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的影響最大；C4、C2、C1、C8、C3、C9、C7等評(píng)價(jià)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度均大于0.700，表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及區(qū)域物流能力是冷鏈物流發(fā)展的重要影響因素；C13、C6、C5、C11、C14的灰色關(guān)聯(lián)度較小，對(duì)水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的影響較小。

2?預(yù)測模型構(gòu)建

2.1?GM（1，1）預(yù)測模型

采用GM（1，1）對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行累加得到新的時(shí)間序列規(guī)律，并據(jù)此預(yù)測未來一段時(shí)間事物的發(fā)展趨勢。原始時(shí)間序列有明顯指數(shù)規(guī)律時(shí)，GM（1，1）的預(yù)測較準(zhǔn)確[21-22]。

假設(shè)原始時(shí)間序列內(nèi)有n個(gè)原始值，原始序列

x（0）=x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n），x（0）（k）≥0，k=1，2，…，n。

對(duì)x（0）進(jìn)行一次累加求和生成一次累加數(shù)列

x（1）=x（1）（1），x（1）（2），…，x（1）（n），x（1）（k）=∑ki=1x（0）（i），k=1，2，…，n。

x（1）的緊鄰均值序列

z（1）=z（1）（2），z（1）（3），…，z（1）（n），z（1）（k）=12［x（1）（k）+x（1）（k－1）］，k=2，3，…，n。

建立GM（1，1）預(yù)測模型為：

x（0）（k）+αz（1）（k）=μ，

式中：α為預(yù)測模型發(fā)展系數(shù)，μ為灰作用量。

建立白微分方程

dx（1）dt+αx（1）=μ，

式中t為單位時(shí)間。

令（α?μ）T=A，采用最小二乘法對(duì)A進(jìn)行估計(jì)求解，則

A=（BTB）－1BTY，

式中：B為設(shè)計(jì)矩陣，用于最小二乘法的參數(shù)估計(jì)，B=－12x（1）（2）+x（1）（1）1－12x（1）（3）+x（1）（2）1－12x（1）（n）+x（1）（n－1）1；Y為原始數(shù)據(jù)累加生成序列的向量形式，Y=（x（0）（2）x（0）（3）…x（0）（n））T。

將α、 μ代入微分方程，可得預(yù)測時(shí)間響應(yīng)函數(shù)：

x^（1）（k+1）=x（0）（1）－μ/αexp（－αk）+μ/α，k=1，2，…，n。

經(jīng)過累減還原后計(jì)算x（0）的預(yù)測值

x^（0）（k+1）=x^（1）（k+1）－x^（1）（k）=x（0）（1）－μ/α（1－exp α）exp（-αk）。

2.2?LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RNN相比，增加了用于記錄前一時(shí)間步隱藏狀態(tài)ht-1、當(dāng)前時(shí)間步隱藏狀態(tài)ht和下一時(shí)間步隱藏狀態(tài)ht+1的狀態(tài)通道，可解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題，適用于捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系；LSTM增加了輸入門、輸出門和遺忘門3個(gè)門控機(jī)制，可在每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上更新信息，能適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和任務(wù)[23]。

輸入門主要控制是否將當(dāng)前時(shí)間步的數(shù)據(jù)并入單元狀態(tài)，輸入門輸出

it=σ（Wi（ht－1xt）+bi），

式中：σ為激活函數(shù)，通常是sigmoid函數(shù)；Wi和bi分別為輸入門的權(quán)重和偏置；xt為當(dāng)前時(shí)間步的輸入。

同一信息在不同時(shí)刻的重要程度不同，部分信息可能會(huì)隨時(shí)間流逝而“過時(shí)”，需遺忘門過濾這類信息，減少對(duì)結(jié)果的影響。遺忘門將前一時(shí)間步數(shù)據(jù)和當(dāng)前時(shí)間步數(shù)據(jù)共同輸入到sigmoid函數(shù)，輸出為0～1，表示信息的記憶程度，越接近0表示越應(yīng)該被忘記，越接近1表示越應(yīng)該記住。遺忘門輸出

ft=σ（Wf（ht－1xt）+bf），

式中Wf和bf分別為遺忘門的權(quán)重和偏置。

臨時(shí)記憶單元更新后的有效信息

Ct=tanh（WC（ht－1xt）+bC），

式中WC和bC分別為臨時(shí)記憶單元的權(quán)重和偏置。

輸出門用來衡量隱藏狀態(tài)應(yīng)包含的當(dāng)前單元狀態(tài)的信息，輸出門輸出

Ot=σ（WO（ht－1xt）+bO），

式中WO和bO分別為輸出門的權(quán)重和偏置。

當(dāng)前時(shí)間步的單元狀態(tài)Ct通過遺忘門和輸入門的輸出加權(quán)求和更新，即

Ct=ftCt－1+itCt，

式中Ct-1為前一時(shí)間步的單元狀態(tài)。

當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)

ht=Ottanh Ct 。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。

注：xt－1、xt+1分別為前一時(shí)間步和下一時(shí)間步的輸入。

3?實(shí)證分析

3.1?冷鏈物流需求

冷鏈物流流通率

R=（Tp+Tf）/（Qa+Qf），（1）

式中：Tp為水產(chǎn)品加工總量，Tf為冷凍水產(chǎn)品總量，Qa海水養(yǎng)殖產(chǎn)量，Qf為海洋捕撈產(chǎn)量。

水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求

D=QR，

式中Q為水產(chǎn)品產(chǎn)量。

通過文獻(xiàn)[20，24]獲取2015—2021年廣東省的水產(chǎn)品加工總量、冷凍水產(chǎn)品總量、海水養(yǎng)殖量、海洋捕撈量，根據(jù)式（1）計(jì)算2015—2021年廣東省水產(chǎn)冷鏈物流流通率，結(jié)合2015—2021年廣東省水產(chǎn)品產(chǎn)量，計(jì)算2015—2021年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，結(jié)果如表2所示。

3.2?模型預(yù)測

采用GM（1，1）進(jìn)行預(yù)測時(shí)，首先對(duì)數(shù)據(jù)建模進(jìn)行可行性分析，經(jīng)檢驗(yàn)2015—2021年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求序列的級(jí)比檢驗(yàn)均在標(biāo)準(zhǔn)范圍[0.779，1.284]內(nèi)，模型發(fā)展系數(shù)|α|=0.012<0.300，模型適合中長期預(yù)測。建立廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的GM（1，1）預(yù)測模型，求解水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求預(yù)測時(shí)間響應(yīng)函數(shù)為：

x^（1）（k+1）=37 240.136 31exp（0.012 360 792k）－36 822.206 31。

設(shè)定LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有10個(gè)輸入層，32個(gè)隱藏層，1個(gè)模型輸出，學(xué)習(xí)率為0.001，丟棄率為0.05。模型以概率1%將某些神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）置0，即臨時(shí)關(guān)閉某些神經(jīng)元連接，防止過擬合。通過0～200次迭代對(duì)比損失可知，0～40次迭代損失不斷減小，40次后損失趨于穩(wěn)定，波動(dòng)變化小。

注：δ=（D^-D）/D×100%。

分別采用GM（1，1）和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2016—2021年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，模型預(yù)測結(jié)果及相對(duì)誤差如表3所示。

由表3可知：GM（1，1）預(yù)測結(jié)果的平均相對(duì)誤差為2.68%，2017、2019年模型預(yù)測冷鏈物流需求與原始冷鏈物流需求的相對(duì)誤差較大；LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的平均相對(duì)誤差為0.22%，原始冷鏈物流需求與預(yù)測冷鏈物流需求較吻合，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于GM（1，1）。

采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2022—2024年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求量分別為498.15、505.65、509.09萬t，呈上升趨勢。水產(chǎn)預(yù)制菜需求不斷擴(kuò)大給廣東省冷鏈物流帶來一定挑戰(zhàn)，廣東省應(yīng)立足冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括冷庫、運(yùn)輸設(shè)備和溫度監(jiān)測系統(tǒng)，確保水產(chǎn)預(yù)制菜溫度穩(wěn)定；加強(qiáng)水產(chǎn)預(yù)制菜食品監(jiān)督，建立緊急響應(yīng)機(jī)制應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，如天氣災(zāi)害或供應(yīng)鏈中斷，減少運(yùn)輸中的食品損失，確保供應(yīng)鏈的連續(xù)性。

4?結(jié)束語

基于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場供需水平、交通運(yùn)輸水平、冷鏈技術(shù)水平建立水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度分析水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求的主要影響因素。分別采用GM（1，1）和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2016—2021年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，對(duì)比結(jié)果可知，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于GM（1，1）。采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2022—2024年廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，結(jié)果表明，廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求呈上升趨勢，預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到509.09 萬t。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好地預(yù)測廣東省水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求，但存在一些不足：冷鏈物流需求的數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏，通過水產(chǎn)品冷鏈物流流通率計(jì)算水產(chǎn)預(yù)制菜冷鏈物流需求與實(shí)際需求存在一定誤差；冷鏈物流需求受多種復(fù)雜因素影響，單一模型難以準(zhǔn)確預(yù)測，下一步可將LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他模型組合，克服模型本身的局限性，提升模型預(yù)測準(zhǔn)確度。

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Analysis and forecast of cold chain logistics demand for

aquatic pre-made dishes in Guangdong Province

XU Chaoyi， HU Wangmin

School of Economics and Management， Anhui University of Science and Technology， Anhui 232001，China

Abstract：In order to predict the market demand for aquatic pre-made dishes in Guangdong Province， an evaluation?index of cold chain logistics demand for aquatic pre-made dishes is constructed from four aspects： regional economic development level， market supply and demand level， transportation level， and cold chain technology level. The main factors affecting the change of cold chain logistics demand for aquatic pre-made dishes are studied by gray correlation analysis method. The first-order unitary differential equation GM（1，1） in the gray model （GM） and long short-term memory （LSTM） neural network are used to compare and analyze the cold chain logistics demand for aquatic pre-made dishes in Guangdong Province from 2015 to 2021. The results showed that the main influencing factors affecting the development of cold chain logistics demand for aquatic pre-made dishes in Guangdong Province are cargo turnover and cold chain refrigeration level. The average relative errors of GM（1，1） and LSTM neural network are 2.68% and 0.22%， respectively， and the prediction accuracy of the latter is significantly better than that of the former. Using LSTM neural network to predict the cold chain logistics demand forcargo in Guangdong Province from 2022 to 2024， the demand for cargo in Guangdong Province is on the rise， and it is expected to reach 509.09 million tons in 2024. Guangdong Province should focus on cold chain infrastructure building， ensure stable temperature of aquatic pre-made dishes during storage and transportation， strengthen food supervision of aquatic pre-made dishes， ensure food quality and safety， and continuously promote the development of the aquatic pre-made dishes cold chain industry.

Keywords：aquatic pre-made dish; cold chain logistics demand; GM （1，1）; LSTM neural network; grey relational analysis

（責(zé)任編輯：趙玉真）

收稿日期：2023-10-17

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71973001）；安徽理工大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目（2023CX2171）

第一作者簡介：徐超毅（1980—），男，河南駐馬店人，副教授，管理學(xué)博士，主要研究方向?yàn)榫G色物流、能源與環(huán)境評(píng)價(jià)，E-mail：3910379@qq.com。

DOI：10.3969/j.issn.1672-0032.2024.02.012