基于遷移學(xué)習(xí)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)

摘 要：我國(guó)是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以幫助企業(yè)和政府形成有效益的供應(yīng)鏈條。在對(duì)現(xiàn)有的農(nóng)產(chǎn)品物流預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析后，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)模型，結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展特點(diǎn)，引入遷移學(xué)習(xí)技術(shù)提高模型預(yù)測(cè)精度，并以北京市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求作為實(shí)例驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明，優(yōu)化后的模型在平均絕對(duì)百分比誤差和其他誤差指標(biāo)上明顯優(yōu)于未改良的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，此外優(yōu)化模型展示出更佳的泛化表現(xiàn)。研究成果不僅顯著提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，還為相關(guān)企業(yè)和部門提供了決策支持，有助于促進(jìn)冷鏈物流的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：冷鏈物流；需求預(yù)測(cè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遷移學(xué)習(xí)；灰色關(guān)聯(lián)分析；正則化

我國(guó)是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)大國(guó)，更是農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)大國(guó)。消費(fèi)者對(duì)農(nóng)產(chǎn)品多樣化、個(gè)性化、新鮮化、無害化、及時(shí)化的要求，一直是北京市農(nóng)產(chǎn)品流通亟待解決的重要問題。無論是從農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量來看，還是從農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)發(fā)展空間來看，都給冷鏈物流發(fā)展帶來了巨大機(jī)遇和壓力。相比普通產(chǎn)品，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流對(duì)環(huán)境的要求更復(fù)雜和嚴(yán)苛，需要提前對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進(jìn)行規(guī)劃，進(jìn)而形成有效率、有效益的冷鏈條。冷鏈物流需求預(yù)測(cè)在現(xiàn)代供應(yīng)鏈管理中占據(jù)核心地位，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)直接關(guān)系到資源的合理配置、成本的有效控制以及服務(wù)質(zhì)量的顯著提升。但由于多種不確定性因素，共同增加了冷鏈物流需求預(yù)測(cè)任務(wù)的復(fù)雜性，如市場(chǎng)波動(dòng)、政策變化和季節(jié)性因素等。

有關(guān)提升冷鏈物流水平的需求預(yù)測(cè)方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者都做了許多相關(guān)研究。學(xué)者Jiang Hua和Liang Qi-hong（2009）提出，使用灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行冷鏈物流需求預(yù)測(cè)。該方法簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理模式，但由于物流數(shù)據(jù)環(huán)境復(fù)雜和變量多的特性，灰色預(yù)測(cè)模型的局限性變得尤為明顯。Zhong Pu等學(xué)者（2011）提出，將遺傳算法與支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合，增強(qiáng)物流需求預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。該方法能夠有效避免局部最優(yōu)問題提高預(yù)測(cè)模型性能，但其計(jì)算成本較高且在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)表現(xiàn)出一定的局限性。Xu Zhaoyuan和Lu Shan（2021）提出了基于 GM（1，1）模型的冷鏈物流需求預(yù)測(cè)方法，但該模型在面對(duì)復(fù)雜和多變的物流環(huán)境時(shí)，難以保持高效性和準(zhǔn)確性。Li Tian等學(xué)者（2021）在研究中提出了代謝 GM（1，1）模型，旨在解決農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確性不足問題。雖然實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，但在應(yīng)對(duì)新信息時(shí)的反應(yīng)速度仍有待提升。劉艷等（2024）提出了 GRA-WHO-TCN 組合模型，通過結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析和時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)，在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中展示了較高的準(zhǔn)確性和可靠性，但其模型的計(jì)算成本和復(fù)雜性仍需進(jìn)一步優(yōu)化。

當(dāng)前，物流需求預(yù)測(cè)主要依賴傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些研究雖然在提高預(yù)測(cè)精度和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面取得了一定進(jìn)展，但由于該領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集頻率較低，樣本規(guī)模有限，導(dǎo)致在預(yù)測(cè)過程中面臨高計(jì)算成本和模型泛化能力不足的問題。因此，本研究提出在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中引入遷移學(xué)習(xí)作為輔助，利用在相關(guān)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)環(huán)境下預(yù)訓(xùn)練的模型知識(shí)，在數(shù)據(jù)稀缺或非均勻分布的情況下，增強(qiáng)模型對(duì)新領(lǐng)域的適應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度，提升了模型的泛化能力和預(yù)測(cè)精度。最后，通過與傳統(tǒng)BP模型和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行誤差分析，表明嵌入遷移學(xué)習(xí)的模型表現(xiàn)出明顯更優(yōu)的結(jié)果，顯著減少了預(yù)測(cè)誤差。通過該模型，能夠在數(shù)據(jù)稀缺或分布不均的情況下，利用遷移學(xué)習(xí)模型的知識(shí)遷移特性，有效提升預(yù)測(cè)性能。這為冷鏈物流需求預(yù)測(cè)提供了全新的解決思路。

一、模型構(gòu)建

本研究旨在應(yīng)對(duì)北京市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中面臨的挑戰(zhàn)。物流行業(yè)受到政策調(diào)控和經(jīng)濟(jì)周期的顯著影響，導(dǎo)致相關(guān)數(shù)據(jù)通常以年度為采集單位，這一現(xiàn)象使物流需求的影響因素呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)特征。在數(shù)據(jù)量有限的情況下，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型難以實(shí)現(xiàn)理想的擬合效果。為此，本研究將采用遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效利用已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，提高模型對(duì)新數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。這種方法有望顯著改善預(yù)測(cè)結(jié)果，更有效地應(yīng)對(duì)物流需求的復(fù)雜性和波動(dòng)性。

遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的整體流程如圖1所示。首先，對(duì)收集到的北京農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析確定影響冷鏈物流需求的關(guān)鍵因素，并以這些因素作為后續(xù)預(yù)測(cè)模型的學(xué)習(xí)特征；其次，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行物流需求預(yù)測(cè)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，收集相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)，對(duì)遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以及模型微調(diào)，并將訓(xùn)練權(quán)重遷移到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，通過驗(yàn)證集計(jì)算模型MAPE評(píng)估兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)性能；最后，對(duì)比兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的性能，使用性能更好的模型應(yīng)用于實(shí)際的需求預(yù)測(cè)中。同時(shí)，本研究對(duì)線性回歸預(yù)測(cè)模型、ARIMA模型和GM（1，1）模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)北京農(nóng)產(chǎn)品2021—2025年的冷鏈物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，為相關(guān)部門和企業(yè)提供決策支持。

1.灰色關(guān)聯(lián)分析

在數(shù)據(jù)集中，多樣的指標(biāo)固然可以增添樣本多樣性，使預(yù)測(cè)的結(jié)果更健壯，更具有魯棒性。但數(shù)據(jù)集中多樣指標(biāo)，也增加了負(fù)樣本的比例，而冷鏈物流需求是由多種因素共同作用決定。在這些因素中，需要確定哪些因素對(duì)冷鏈物流起推動(dòng)強(qiáng)化作用，哪些因素起阻礙作用。起推動(dòng)強(qiáng)化作用的指標(biāo)，即為正樣本，起阻礙作用的指標(biāo)，即為負(fù)樣本，期望能夠使用正樣本增強(qiáng)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可行性。因此，在本節(jié)中，將主要介紹如何進(jìn)行指標(biāo)篩選，篩選出數(shù)據(jù)集中的正樣本作為預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

灰色關(guān)聯(lián)分析的主要過程是，首先將所有備選方案的性能轉(zhuǎn)化為可比序列，這一步稱為灰色關(guān)聯(lián)生成，根據(jù)這些序列，定義參考序列。其次，計(jì)算所有可比序列與參考序列之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。最后，根據(jù)這些灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，計(jì)算參考序列與各可比序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度。在系統(tǒng)變化的過程中，若兩個(gè)因素的變化趨勢(shì)具有一致性，即說明他們的關(guān)聯(lián)度高；反之，則關(guān)聯(lián)度低。

當(dāng)不同屬性衡量績(jī)效的單位不同時(shí)，會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不正確。需要在類似標(biāo)準(zhǔn)化的過程中將每個(gè)替代方案的所有性能值處理成可比序列。這種處理被稱為灰色關(guān)聯(lián)生成，或稱為去量綱化，如公式（1） 所示：

為X0與Xj之間的灰色關(guān)聯(lián)度。它表示參考序列和可比序列之間的相關(guān)程度。wj是屬性j的權(quán)重，通常取決于決策者的判斷或所提出問題的結(jié)構(gòu)。本文取wj=1/n。如上所述，在每個(gè)屬性上，參考序列代表可比序列中任何一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)的最佳性能。因此，如果備選方案的可比序列與參考序列的灰色關(guān)聯(lián)度最高，則意味著該可比序列與參考序列最相似，該備選方案將是最佳選擇。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是根據(jù)誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)可以用來學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)大量輸入輸出模型的映射關(guān)系，并且不需要預(yù)先公開描述這些映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。其學(xué)習(xí)規(guī)則是采用最速下降法，利用反向傳播調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值和閾值，以達(dá)到誤差平方和最小。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有n個(gè)輸入和m個(gè)輸出，隱藏層有s個(gè)神經(jīng)元，隱藏層的輸出為bj，隱藏層的閾值為θj，輸出層的閾值為θk，隱藏層的傳遞函數(shù)為fj，輸出層的傳遞函數(shù)為f2，輸入層到隱藏層的權(quán)重為wij，隱藏層到輸出層的權(quán)重為wjk。那么可以得到網(wǎng)絡(luò)yk的輸出，期望的輸出為tk，隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出如公式（4） 所示：

3.正則化

在機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，正則化可以用于提高模型的泛化能力和魯棒性，防止模型過擬合，從而確保模型在未見樣本上的良好表現(xiàn)。

在本研究中，數(shù)據(jù)預(yù)處理后，為了避免數(shù)據(jù)噪聲過大的影響；通過灰色關(guān)聯(lián)度分析選取與預(yù)測(cè)的目標(biāo)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度最高的10個(gè)指標(biāo)作為最終的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，避免了特征過多對(duì)模型產(chǎn)生的影響。為了有效防止過擬合，本文選用了L2正則化方法，通過損失函數(shù)中引入權(quán)重平方和的懲罰項(xiàng)減少模型參數(shù)的絕對(duì)值，降低模型的復(fù)雜性。同時(shí)L2正則化如公式（7） 所示：

其中，Losstotal是加了正則化項(xiàng)的總損失函數(shù)。Lossdata是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的損失函數(shù)，通常是某個(gè)損失函數(shù)（如均方誤差或交叉熵）的值。λ是正則化參數(shù)，用于控制正則化項(xiàng)的重要程度，在本論文中取值為0.01，是一個(gè)非負(fù)實(shí)數(shù)。n是模型中的權(quán)重參數(shù)數(shù)量。ωi2是第i個(gè)權(quán)重參數(shù)。

本文通過交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行調(diào)優(yōu)，將正則化參數(shù)取值為0.01，以平衡模型復(fù)雜度與泛化能力。模型迭代次數(shù)設(shè)置為100個(gè)epoch循環(huán)迭代更新模型參數(shù)。

4.遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是指將已經(jīng)在一個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)或模型應(yīng)用到另一個(gè)任務(wù)中的過程，基本原理是通過利用源領(lǐng)域上學(xué)習(xí)到的知識(shí)，幫助目標(biāo)領(lǐng)域上的學(xué)習(xí)任務(wù)。遷移學(xué)習(xí)可以分為以下幾種類型，特征提?。簩⒃搭I(lǐng)域上訓(xùn)練好的模型中間層輸出作為特征提取器，然后在目標(biāo)領(lǐng)域上訓(xùn)練新的分類器。微調(diào)：將源領(lǐng)域上訓(xùn)練好的模型參數(shù)作為初始參數(shù)，在目標(biāo)領(lǐng)域上繼續(xù)訓(xùn)練模型。共享參數(shù)：將源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)同時(shí)輸入模型，共享部分參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

在遷移學(xué)習(xí)中，將源任務(wù)的模型參數(shù)遷移到目標(biāo)任務(wù)中，并進(jìn)行微調(diào)。關(guān)鍵步驟包括參數(shù)初始化和模型微調(diào)兩階段。其中，參數(shù)初始化是將源任務(wù)中訓(xùn)練好的模型參數(shù) ， ， ， 作為目標(biāo)任務(wù)模型的初始參數(shù)，如公式（8） 至（11）所示：

5.模型評(píng)估

為了有效判斷模型算法的性能，本文引入了四種常用的誤差評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（MSD）和平均絕對(duì)離差（MAD）。

MAPE主要衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的相對(duì)誤差，提供了誤差在實(shí)際值中的比例。在實(shí)際值波動(dòng)較大的情況下，能夠有效比較不同模型的相對(duì)表現(xiàn)。MAPE為0表示完美模型，MAPE大于1則表示劣質(zhì)模型。計(jì)算方式如公式（14）所示：

二、實(shí)例驗(yàn)證

本章節(jié)旨在深入探討嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在需求預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，通過模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、正則化處理、訓(xùn)練與預(yù)測(cè)等步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)2021—2025年的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。首先，將介紹本研究使用的數(shù)據(jù)來源及處理方法；其次，介紹基本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原理，包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量以及連接權(quán)重的初始化方法；最后，探討如何通過正則化技術(shù)有效降低模型的過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力。

1.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2000—2021年的《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京市冷鏈物流報(bào)告》《中國(guó)冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等，包括直接引用和間接計(jì)算所得。研究選取的影響因素涵蓋中國(guó)各產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、北京各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和增加值、人口數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如GDP、人均可支配收入、消費(fèi)水平及價(jià)格指數(shù)等，以及北京的貨運(yùn)量、冷庫(kù)容量和公路營(yíng)運(yùn)汽車數(shù)量等。

利用灰色關(guān)聯(lián)度分析，本文保存了關(guān)聯(lián)度前10的指標(biāo)作為影響因素，作為后續(xù)預(yù)測(cè)的依據(jù)。結(jié)果如表1所示。在完成對(duì)影響因素的篩選后，本文對(duì)訓(xùn)練集、驗(yàn)證集進(jìn)行了劃分。選取2000—2018年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，2019—2020年兩年的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集對(duì)模型訓(xùn)練情況進(jìn)行評(píng)估。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

本文將2021—2025年的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)集，并使用線性回歸的方法對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)需要的自變量進(jìn)行預(yù)測(cè)擴(kuò)展，以此作為預(yù)測(cè)模型的測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)北京冷鏈物流需求量。

第一層是一個(gè)全連接層（Dense層），包含64個(gè)神經(jīng)元。使用ReLU激活函數(shù)，有助于模型學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。應(yīng)用了L2正則化，正則化參數(shù)是0.01，有助于防止過擬合。第二層是第二個(gè)全連接層，包含32個(gè)神經(jīng)元。同樣使用ReLU激活函數(shù)和L2正則化，正則化參數(shù)也是0.01。第三層是模型的輸出層，只有一個(gè)神經(jīng)元，沒有指定激活函數(shù)，即輸出是線性的。使用Adam優(yōu)化器訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)率為0.001，損失函數(shù)設(shè)置為均方誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。

3.嵌入遷移學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

遷移訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)集選擇了2012—2021年全國(guó)每個(gè)省份公路運(yùn)輸?shù)慕y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。在數(shù)據(jù)集處理上，選擇了同預(yù)測(cè)模型相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式。

為了遷移學(xué)習(xí)時(shí)模型參數(shù)結(jié)構(gòu)一致，在遷移訓(xùn)練時(shí)也使用灰色關(guān)聯(lián)度分析，從39個(gè)指標(biāo)中選取和目標(biāo)變量關(guān)聯(lián)度最高的前10個(gè)指標(biāo)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。嵌入遷移訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

1.模型訓(xùn)練預(yù)測(cè)損失對(duì)比

在對(duì)模型預(yù)測(cè)精度對(duì)比之前，本文首先對(duì)兩個(gè)模型的訓(xùn)練情況進(jìn)行評(píng)估。本文繪制了普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和嵌入遷移學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的損失對(duì)比圖，直觀地展示了兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的學(xué)習(xí)效率。得出結(jié)論如圖3所示。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損失曲線起始值較高，隨著訓(xùn)練輪數(shù)增加訓(xùn)練損失與驗(yàn)證損失逐漸降低，表明存在過擬合現(xiàn)象及其泛化能力不足。相較之下，遷移學(xué)習(xí)模型的損失起始值低，訓(xùn)練損失與驗(yàn)證損失迅速下降且?guī)缀醣３忠恢?，體現(xiàn)出模型較強(qiáng)的泛化能力和擬合程度。此外，遷移學(xué)習(xí)模型的損失顯著低于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，表明了嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中具備更高的準(zhǔn)確性與魯棒性，通過有效的特征遷移提升了整體性能。

2.預(yù)測(cè)模型精度對(duì)比

為了驗(yàn)證兩個(gè)模型的精準(zhǔn)度，本文將兩個(gè)模型在訓(xùn)練階段的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，得出結(jié)論如圖4和圖5所示。

為了充分驗(yàn)證嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性和預(yù)測(cè)精度，本研究還對(duì)線性回歸模型、GM（1，1）模型和自回歸積分滑動(dòng)平均（ARIMA）模型這三個(gè)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)誤差分析。通過這種多維度的比較，全面評(píng)估改進(jìn)模型在預(yù)測(cè)精度和性能上的優(yōu)勢(shì)。評(píng)價(jià)指標(biāo)越小，表明模型預(yù)測(cè)性越好。在對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行MAPE、MAD、MSD、MAE的誤差計(jì)算后得到結(jié)果如表4所示。

嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出顯著優(yōu)越性，其MAPE遠(yuǎn)低于普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和其他傳統(tǒng)模型。在MAD和MSD方面，改進(jìn)模型的表現(xiàn)同樣出色，顯著優(yōu)于其他模型。這些結(jié)果驗(yàn)證了嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性上的提升，表明其在復(fù)雜任務(wù)中的有效性和應(yīng)用前景。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在物流需求預(yù)測(cè)中的損失曲線表現(xiàn)存在顯著差異。傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具備非線性映射能力，但受數(shù)據(jù)稀缺和分布不均的影響，驗(yàn)證集損失始終高于訓(xùn)練集，表示模型訓(xùn)練存在過擬合現(xiàn)象。而嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過整合預(yù)訓(xùn)練知識(shí)，有效緩解了數(shù)據(jù)稀缺問題，提升了模型對(duì)新環(huán)境的適應(yīng)能力，從而確保了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

從誤差結(jié)果方面，線性回歸模型在絕對(duì)誤差指標(biāo)上表現(xiàn)良好，但因?qū)Ξ惓Ｖ得舾卸鴮?dǎo)致MAPE偏高，未能有效捕捉數(shù)據(jù)的非線性特征。GM（1，1）和ARIMA模型在適應(yīng)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式時(shí)表現(xiàn)相對(duì)較差，前者的較高誤差指標(biāo)反映其動(dòng)態(tài)市場(chǎng)適應(yīng)性不足，后者在非平穩(wěn)數(shù)據(jù)條件下的表現(xiàn)亦不理想。

總體而言，嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在本實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出最佳性能，而其他模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)變化時(shí)存在各自的局限性，因此在模型選擇中應(yīng)綜合考慮數(shù)據(jù)特性與適應(yīng)能力。

四、結(jié)論

區(qū)域物流需求的預(yù)測(cè)在推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著至關(guān)重要的角色，精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果可以輔助政府制定更好的政策規(guī)劃。研究結(jié)果數(shù)據(jù)顯示，北京市未來五年的冷鏈物流需求量，將同北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體規(guī)模一同呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)。

本研究通過對(duì)北京農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求為例進(jìn)行實(shí)證研究，對(duì)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，和嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，嵌入遷移學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過引入在源數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)，顯著提高了模型對(duì)物流需求預(yù)測(cè)領(lǐng)域的適應(yīng)能力和精度，成功提升了冷鏈物流需求預(yù)測(cè)的精度。

遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用展示了其在解決冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中的潛力，突破了傳統(tǒng)物流預(yù)測(cè)方法在數(shù)據(jù)體量上的局限，為物流行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和效率提升開辟了新的路徑，也為后續(xù)研究提供了新的解決方案。

展望未來，盡管遷移學(xué)習(xí)在冷鏈物流需求預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異，但仍存在一些不足之處，如數(shù)據(jù)成本和可解釋性問題。希望在未來的研究中可以探索更高效的數(shù)據(jù)收集與處理方法，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)降低數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理的成本。此外，可以采用可解釋性AI技術(shù)，分析模型決策背后的因素，提高模型的透明度。最后，考慮結(jié)合其他先進(jìn)算法，如集成學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，以進(jìn)一步提升模型的預(yù)測(cè)性能和適應(yīng)能力，從而更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的物流需求變化，并在更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中驗(yàn)證其有效性，從而為冷鏈物流行業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

參考文獻(xiàn)：

[1]HUA J，QI-HONG L.Application Research of the Grey Forecast in the Logistics Demand Forecast；proceedings of the 2009 First International Workshop on Education Technology and Computer Science，F(xiàn) 7-8 March 2009，2009[C].

[2]PU Z，YANG L，GUO Z G.Applied Research on Logistics Demand Prediction Based on Support Vector Machine of Genetic Algorithm；proceedings of the 2011 International Conference on Computational and Information Sciences，F(xiàn) 21-23 Oct.2011，2011[C].

[3]XU Z，LU S.Forecast of Cold Chain Logistics Demand Based on GM（1，1）Model；proceedings of the 2021 3rd International Academic Exchange Conference on Science and Technology Innovation（IAECST），F(xiàn) 10-12 Dec.2021，2021[C].

[4]TIAN L，YUEYU L，JIEMIN W.Prediction of Agricultural Products Cold Chain Logistics Demand in Sichuan Based on Metabolic GM（1，1）Model；proceedings of the 2021 10th International Conference on Industrial Technology and Management（ICITM），F(xiàn) 26-28 March 2021，2021[C].

[5]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.

[6]羅衛(wèi)華.靜動(dòng)力作用下高速公路邊坡穩(wěn)定性分析方法研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2019.

[7]常文春，田愛軍.一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機(jī)床伺服系統(tǒng)控制器[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2012（9）：15-16.

[8]康朝海，姚皆可，任偉建，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流體流量補(bǔ)償方法[J].化工自動(dòng)化及儀表，2012，39（8）：993-997.

[9]章東平，徐佳慧，楊力.模型參數(shù)遷移的改進(jìn)LS-SVM算法及其應(yīng)用[J].中國(guó)計(jì)量大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，27（3）：313-318.

[10]劉徐洲，李孝忠.基于深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的變工況軸承故障診斷[J].天津科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，38（4）： 76-80.

作者簡(jiǎn)介：包雪函（1998.07— ），女，漢族，北京人，碩士研究生在讀，研究方向：物流工程與管理；通訊作者：孫璇（1985.01— ），女，漢族，山東淄博人，博士，副教授，研究方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)安全、壓縮感知。