基于灰色神经网络的农产品冷链物流需求预测开题报告

全文总字数：4897字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1）研究目的

近年来，随着经济持续较快发展，居民生活水平不断提高，人们对冷链食品的需求量不断增长，人们对于食品的消费需求结构发生了根本性变化，已由过去的追求食品数量向追求食品质量转变，并由此激发了对于生鲜农产品的消费需求，也带动和促进了生鲜电商、农村电商、新消费、新零售等业态的蓬勃发展。由于生鲜农产品具有较大时鲜性，如何能准确及时地获得优质新鲜的农产品成为了消费者期盼解决的关键问题。因此，在这种背景下，对农产品冷链物流的需求也保持快速增长势头。

冷链物流作为农产品上行的“最先一公里”，主要是指在农产品采摘后，进行的预冷、分级、加工、包装等一系列操作环节始终处于农产品所必需的低温环境下，以保证食品品质和安全，减少损耗、防止污染的供应链系统。

2. 研究的基本内容与方案

本文将主要以我国2009-2019年农产品冷链物流总量为研究对象，首先应用灰色关联度筛选出影响农产品冷链物流需求的主要因素，其次利用神经网络理论, 建立基于 bp神经网络的农产品物流预测模型,并通过bp神经网络对权值的不断修正,提高预测的准确性。接着利用各年物流预测实际数据对比分析, 以验证模型的科学性。最终进行2020年农产品冷链物流量的预测。主要按以下行文顺序进行分析研究：

（1） 农产品冷链物流需求影响指标的选取；

（2） 灰色关联分析模型的构建；

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 屈登辉,郭垂江.基于灰关联的四川农产品物流影响因素分析[j].广西农业机械化,2019(03):96-98.

[2] 刘明菲,张欢,李玉婷,程斌武.基于改进灰色关联法的农产品冷链物流脆弱性评价[j].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2017(06):664-668.

[3] 堵鹤明.基于灰色关联度的我国农产品物流的影响因素分析[j].河北企业,2018(12): 107-109.