农产品冷链物流安全预警研究

• 作 者: 曹薇
• 出 处: 陕西科技大学
• 发表日期: 2016年01期
• 关键词: 农产品 冷链物流安全 预警 支持向量机 预警追溯系统

随着人民生活质量的改善,对于农产品的品质和安全提出了更高的要求。我国是农业大国,冷链物流在农业产业化中的应用广泛且占据重要部分。但目前我国冷链物流基础设施、信息技术水平以及标准体系不够完善。如何对农产品进行有效的冷链监控、安全预警和追溯管理的需求也越来越大。本文以此为背景,研究农产品冷链物流的预警问题,在分析影响农产品冷链物流安全成因的基础上,分别构建针对果蔬、肉类和乳品的预警指标体系,结合模糊层次法和改进的支持向量机算法设计预警模型,并开发农产品冷链物流预警追溯系统,实现农产品冷链物流的事前预警和事后追溯。本文的主要研究内容和成果如下：(1)建立基于模糊层次法的农产品冷链物流安全预警指标体系。根据在农产品冷链物流过程中产生危害的来源和性质,以及农产品在流通过程中遵循的相关规范,本文从内因、环境因素和物流因素这三个方面进行剖析,找出能突出反映现实情况的指标集,并采用模糊层次分析法确定了预警指标权重。(2)提出基于参数优化的支持向量机回归预测模型,并验证该模型在解决农产品冷链预警问题上的有效性。分别采用Polynomial核函数、RBF核函数和Sigmoid核函数建模并求解,寻找应用于支持向量机预警模型中预测误差最低的核函数。经过对比测试误差精度,验证了RBF核函数较之其他核函数在支持向量机预测模型中具有一定的优越性。在此基础上,提出采用自适应变异粒子群算法改善支持向量参数,以提高支持向量机方法的预测精度,并与BP神经网络、支持向量机算法(未优化)以及交叉验证法优化参数后的支持向量机算法进行对比。实验结果表明BP神经网络算法在预警模型中的输出结果波动性较大、精度较差,较之采用自适应变异粒子群算法优化参数后的支持向量机模型预测结果稳定性高、求解精度好。(3)以EPC物联网技术为背景,采用JSP+Servlet+JavaBean的B/S模式,并以SQL Server作为后台数据库开发农产品冷链物流安全预警追溯系统。本系统可实现农产品在整个供应链中的事前预警和事后追溯,旨在降低不必要的农产品损耗、提高冷链物流运作效率、保证农产品质量安全。本系统以一种开放的、网络化的、高效的预警追溯查询环境,以一套完善的支持群体协作、流程控制、信息查询及管理、警情预测等功能的预警追溯系统,为供应链上相关企业和用户之间交流提供基本信息的传递、处理渠道。