原靜

摘要：對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進(jìn)行需求預(yù)測(cè)能夠避免冷鏈物流供應(yīng)過(guò)?；虿蛔?，并導(dǎo)向投資人員的投資方向。首先研究正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法的最優(yōu)權(quán)值和精確度結(jié)果，進(jìn)而給出組合預(yù)測(cè)的實(shí)證探究，對(duì)采用延伸趨向、指數(shù)平滑、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方法和灰色預(yù)測(cè)方式進(jìn)行的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流單向預(yù)測(cè)與正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明，正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法更接近真實(shí)值?；诖?，給出結(jié)論和推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品；組合預(yù)測(cè)；正向權(quán)重；冷鏈物流；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)： F252 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：1002-1302（2017）19-0341-05

收稿日期：2017-05-02

基金項(xiàng)目：昆明理工大學(xué)津橋?qū)W院校級(jí)質(zhì)量工程建設(shè)項(xiàng)目（編號(hào)：TDGJ1432）。

作者簡(jiǎn)介：原 靜（1979—），女，山東萊州人，碩士，副教授，主要從事經(jīng)濟(jì)與管理的研究。E-mail：yuanjing1979@21cn.com。 國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展及大眾消費(fèi)水平和需求模式的不斷轉(zhuǎn)變，使得國(guó)內(nèi)終端消費(fèi)市場(chǎng)日益活躍。大眾消費(fèi)需要新鮮、清潔的農(nóng)副食品，因而對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需要量不斷增加。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是一種新的食品運(yùn)輸技術(shù)手段，和普通消費(fèi)者的飲食安全密切關(guān)聯(lián)。需要采用冷鏈物流的農(nóng)產(chǎn)品主要包括肉類(lèi)、蛋類(lèi)、水果、蔬菜、水產(chǎn)和奶類(lèi)等。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流即在冷凍技藝與制冷策略的基準(zhǔn)下，保障冷鏈商品在保存、包裝、運(yùn)輸和銷(xiāo)售到消費(fèi)者的過(guò)程中處于低溫狀態(tài)以保持食品質(zhì)量。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進(jìn)行需求預(yù)測(cè)能夠?qū)崿F(xiàn)科學(xué)配置資源，減少資源浪費(fèi)，并找到其增長(zhǎng)空間達(dá)到冷鏈物流需求。此外，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)，民眾的生活質(zhì)量、收益水準(zhǔn)、可支配收益狀況和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流息息相關(guān)。

傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方案基于現(xiàn)有的不同數(shù)據(jù)，其估測(cè)精準(zhǔn)度、側(cè)重部分也存在差別，若僅單獨(dú)選擇某種預(yù)測(cè)方式或棄選某些預(yù)測(cè)偏差較大的方案則會(huì)丟失很多有用數(shù)據(jù)，造成資源的無(wú)端浪費(fèi)。國(guó)外研究者Dorfman選取貝葉斯模型完成價(jià)值的預(yù)測(cè)[1]；Jaheen則選取Compertz模型實(shí)現(xiàn)新型技術(shù)探究，并且整體創(chuàng)新模式需要和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求結(jié)合[2]；Enders等則采用組合預(yù)測(cè)方式完成線性預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)[3]。國(guó)內(nèi)科研者紀(jì)愛(ài)兵等采用模糊組合[4]完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流測(cè)算[5]；張卓倫等則采用協(xié)整單項(xiàng)測(cè)算模型并引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[6]實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)[7]。本研究通過(guò)分析實(shí)際農(nóng)產(chǎn)品物流過(guò)程的數(shù)據(jù)，結(jié)合各種預(yù)測(cè)方案和參量完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，本研究方法能夠有效預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流狀態(tài)。

本研究采用正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)機(jī)制對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流市場(chǎng)的容量進(jìn)行估測(cè)，結(jié)果可為供應(yīng)商提供借鑒和考量，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展具有重要的意義。

1 傳統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)模型

1.1 組合預(yù)測(cè)實(shí)質(zhì)

組合預(yù)測(cè)理念[8]為結(jié)合幾種預(yù)測(cè)方式并且增加不同權(quán)值，構(gòu)建綜合化的組合預(yù)測(cè)方式，即在給定標(biāo)準(zhǔn)下求得最終結(jié)果。通過(guò)組合預(yù)測(cè)方式能夠得到幾個(gè)存在差別的預(yù)測(cè)值，并且針對(duì)具有獨(dú)立數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值加權(quán)擬合，獲得最優(yōu)利用數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)值，提升測(cè)算方法的精準(zhǔn)程度[9]以及可靠性。

1.2 傳統(tǒng)組合預(yù)測(cè)建模

設(shè)置觀測(cè)序列{mt}，t=1，2，…，N，t為觀測(cè)參量，針對(duì)序列設(shè)置J個(gè)預(yù)測(cè)方式，則針對(duì)觀測(cè)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果或者擬合結(jié)果為git（i=1，2，…，J），設(shè)定第i種預(yù)測(cè)算法的加權(quán)參量是qi，i=1，2，…，J，且權(quán)重值能夠達(dá)到歸一化約束標(biāo)準(zhǔn)，則：

q1+q2+…+qi=1。（1）

在現(xiàn)實(shí)狀況處理中，常存在非負(fù)約束準(zhǔn)則。從式（1）可知，組合預(yù)測(cè)的重點(diǎn)在于給定各部分預(yù)測(cè)模塊的權(quán)值，而根據(jù)各種權(quán)重規(guī)則能夠得到差別化的預(yù)測(cè)模型，權(quán)值的賦予方式[8]也存在差異，并且能夠?qū)㈩A(yù)測(cè)精準(zhǔn)程度設(shè)定為度量預(yù)測(cè)模型狀況的標(biāo)準(zhǔn)。選取組合預(yù)測(cè)的重點(diǎn)在于給定單項(xiàng)預(yù)測(cè)算法的加權(quán)參量。設(shè)定針對(duì)同一狀況存在不少于2種的預(yù)測(cè)方式，設(shè)置如下標(biāo)定：由式（1）轉(zhuǎn)化為式（2），rt是當(dāng)前觀測(cè)結(jié)果，git為第i種預(yù)測(cè)方法下觀測(cè)量t的結(jié)果，gt為組合權(quán)重下i種預(yù)測(cè)方法的累計(jì)值：

∑ni=1qi=1；（2）

gt=∑ni=1qigit。（3）

本研究的目標(biāo)為最終獲得組合預(yù)測(cè)方案的預(yù)測(cè)結(jié)果，ut=rt-gt是組合預(yù)測(cè)方案的預(yù)測(cè)偏差[9]結(jié)果，則

ut=rt-gt=∑ni=1qigit。（4）

其中，i=1，2，…，n；t=1，2，…，N。

則組合預(yù)測(cè)方案的預(yù)測(cè)偏差平方值為

J=∑Ni=1u2t。（5）

將組合預(yù)測(cè)方案的加權(quán)參量設(shè)定為Qn=[q1，q2，…，qn]T，第i類(lèi)偏差預(yù)測(cè)參量是Ui=[ui1，ui2，…，uin]T，偏差預(yù)測(cè)陣列是u=[U1，U2，…，Un]，式（5）轉(zhuǎn)換為

J=uTu=QTnU（n）Qn。（6）

式中的U（n）陣列如下：

U（n）=U11U12…U1n

U21U22…U2n

Un1Un2…Unn。（7）

在U（n）矩陣中，Uij=Uji，U11，U22…Unn為預(yù)測(cè)算法的測(cè)算偏差結(jié)果的平方和，U（n）表示各種預(yù)測(cè)方式所給出的預(yù)測(cè)偏差數(shù)據(jù)，又稱(chēng)預(yù)測(cè)偏差數(shù)陣列。取單位矩陣Hn=[1，1，…，1]Tn，權(quán)重參量的約束∑ni=1qi=1轉(zhuǎn)換為HTnQn=1，因而組合預(yù)測(cè)能夠轉(zhuǎn)換為非線性規(guī)劃形式，即

minJ=QTnU（n）Qn；s.t.HTnQn=1

Qn>0。（8）

傳統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)方法僅是基于幾種預(yù)測(cè)方式值間的凸型組合，以2種預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果為例，預(yù)測(cè)目標(biāo)的實(shí)際結(jié)果g（x）和2預(yù)測(cè)結(jié)果g1（x）、g2（x）之間的關(guān)聯(lián)如圖1所示。endprint

傳統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)方法存在圖1所示的偏差，為突破其局限性，本研究提出結(jié)合指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[10]、回歸方案、灰色預(yù)測(cè)方式下的正向權(quán)重組合模式的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)預(yù)測(cè)。

2 正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法

2.1 正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法的最優(yōu)權(quán)值確定

本研究設(shè)置I為目標(biāo)函數(shù)，擬合偏差ut是組合預(yù)測(cè)方案的預(yù)測(cè)偏差結(jié)果，因而組合預(yù)測(cè)的規(guī)劃建模為

minII=∑Nt=1u2t

s.t.∑Nn=1qn=1。（9）

為了獲得權(quán)重系數(shù)qn的結(jié)果，U′i為第i類(lèi)偏差預(yù)測(cè)陣列Ui統(tǒng)計(jì)偏差，u′為各參量數(shù)值偏差陣列，u′ij為U（n）陣列各參量的相對(duì)偏差，則：

U′i=[ui1（n），ui2（n），…，uin（n）]T；（10）

u′=（u1，u2，…，un）T，n=1，2，…，N。（11）

n×n矩陣U（n）為對(duì)稱(chēng)正定陣列，即為數(shù)據(jù)陣列，如下式：

u′ij=∑Ni=1q（i）Uj=（uj1，uj2，…，ujn）TQ。（12）

因而式（9）可轉(zhuǎn)換為

minII=QTnU（n）Qn

s.t.uTQ=1。（13）

帶入拉格朗日算子，得到I值最小結(jié)果的必要標(biāo)準(zhǔn)為

ddn[QTUQ-2λ（UTQ-1）]=0。（14）

采用拉格朗日算法獲得算子λ，如下式：

λ=（QTU-1Q）-1。（15）

進(jìn)而獲得最優(yōu)權(quán)值結(jié)果，q0以及最小I值結(jié)果I0見(jiàn)式（16）。

q0=（QTU-1Q）E-1Q

I0=（QTU-1Q）-1。（16）

2.2 正向權(quán)重組合算法預(yù)測(cè)建模

正向權(quán)重組合算法可實(shí)現(xiàn)多種情況下的系統(tǒng)結(jié)果預(yù)測(cè)，假定選取該方案所預(yù)測(cè)的將來(lái)真實(shí)情況為“1”，且預(yù)測(cè)值也是“1”，本研究用X11表示；若真實(shí)狀況為“1”，所預(yù)測(cè)結(jié)果為“0”，則用X10表示；此外，X00和X01的意義同理。通過(guò)對(duì)之前多次預(yù)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)，本研究將獲取的P00、P01、P10、P11分別作為X00、X01、X10、X11發(fā)生的概率，前面討論了正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型，在此將其視為數(shù)據(jù)變換裝置，給出真實(shí)情況和預(yù)測(cè)結(jié)果之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（圖2）。

設(shè)定D信號(hào)和D′信號(hào)的組合為（D，D′），則

D：“0”“1”

X00+X01X10+X11；（17）

D′：“0”“1”

X00+X10X01+X11；（18）

（D，D′）：P00P11P10P11

X00X01X10X11。（19）

2.3 正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)算法的精確度分析

設(shè)定q0和I0與最優(yōu)化模型參量對(duì)應(yīng)，Q和I與隨機(jī)模型參量對(duì)應(yīng)，Q（J）和I（J）則和J個(gè)綜合參量模式對(duì)應(yīng)，式中的目標(biāo)解析式I能夠保障模型的精準(zhǔn)程度，I0為I的最小結(jié)果。此外，Q（J）=（0，…，0，1，0，…，0）T，則從最優(yōu)結(jié)果的唯一特點(diǎn)可知，若不存在Q（J）=Q0，則必然有I>I0，因此，采用正向權(quán)重組合獲得的偏差平方和結(jié)果最優(yōu)，其精準(zhǔn)程度遠(yuǎn)大于任意一個(gè)單獨(dú)模型。

設(shè)定δmax、δmin分別為最大、最小的特征結(jié)果，則最優(yōu)綜合模型的偏差平方和結(jié)果I0滿(mǎn)足式（20）。

δmin/F≤I0≤δmax/F。（20）

式中：F為組合的數(shù)學(xué)模型數(shù)目，整個(gè)數(shù)學(xué)模型說(shuō)明F值越大，則I0變化區(qū)間越小，I0值不小于δmin/F，也不大于δmax/F。

3 正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)模型下的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量組合預(yù)測(cè)實(shí)證探究 針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流[11]的需求量而言，可選取多個(gè)單一預(yù)測(cè)方式分別預(yù)測(cè)，但每種方式僅是在某個(gè)方向而言達(dá)到最佳，任意一種預(yù)測(cè)方案對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)所參照的變量有限，則其分析的數(shù)據(jù)也有限。單個(gè)模型均存在假定基礎(chǔ)，但僅選用單一預(yù)測(cè)方式很難全面實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)[12]。各項(xiàng)預(yù)測(cè)方式均包含一些獨(dú)有的數(shù)據(jù)，若舍棄該類(lèi)數(shù)據(jù)則資源不能夠被充分應(yīng)用，而組合預(yù)測(cè)方法能夠結(jié)合單個(gè)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)。

3.1 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的單向預(yù)測(cè)方案選擇根據(jù)

農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流單向預(yù)測(cè)方案需要依據(jù)實(shí)際信息完成測(cè)算，通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流獲得農(nóng)產(chǎn)品冷鏈變化模型，由圖3可知，水果與奶類(lèi)呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，而肉類(lèi)、蛋類(lèi)和水產(chǎn)類(lèi)的作用因子較多，肉類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品在2006—2008年間產(chǎn)量不斷減少，而2008年之后不斷增加；蛋類(lèi)在2006—2011年間銷(xiāo)量波動(dòng)，2011年后穩(wěn)定上漲；水產(chǎn)類(lèi)在2009年前呈下降趨勢(shì)，2009—2012年間上升速度較快，2012年后產(chǎn)量發(fā)展穩(wěn)定。但整體而言，和冷鏈關(guān)聯(lián)的商品銷(xiāo)量逐步增長(zhǎng)。

對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的作用因子[13]很多，但從國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)而言，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速率穩(wěn)定提高，可選用延伸趨向策

略進(jìn)行預(yù)測(cè)；從國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)化的變化模式而言，其前期具有明顯的增長(zhǎng)速率，因而本研究選用指數(shù)平滑方案完成預(yù)測(cè)；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案適合物流基礎(chǔ)設(shè)施的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)。此外，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流和許多經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)存在關(guān)聯(lián)，本研究選用回歸預(yù)測(cè)[14]方案實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的線性關(guān)聯(lián)解析，并且得到未來(lái)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)。在整個(gè)銷(xiāo)售模型中，存在很多不穩(wěn)定因子，很難掌握全部信息，因而本研究采用灰色預(yù)測(cè)方式完成未知因子的測(cè)算。

3.2 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)方案具體分析

3.2.1 延伸趨向策略預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速率下的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流整體趨向隨時(shí)間變換而變化，因而需要搭建曲線預(yù)測(cè)模型，但僅采用單獨(dú)曲線數(shù)學(xué)模型不能夠展現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流狀態(tài)，本研究選用多曲線模型建模獲得農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流最小偏差，表1為多曲線數(shù)學(xué)模型下的預(yù)測(cè)結(jié)果。endprint

由表1可知，采用二次擬合圖線能夠完成信息的最佳擬合，本研究獲得SPSS的二次曲線數(shù)學(xué)模型如表2所示。由于2017年數(shù)據(jù)在本研究時(shí)尚未統(tǒng)計(jì)出，因此僅給出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

3.2.2 指數(shù)平滑方案農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè) 本研究設(shè)定的初始結(jié)果采用SPSS給定，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流組合預(yù)測(cè)結(jié)果如表

3所示。在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流殘差值DFE=6的基礎(chǔ)下，若S0=502，St=ct-ct-1，St為二次平滑值，St-1為一次平滑值，ct為一次參量，ct-1為二次參量，F(xiàn)t+m為各年度預(yù)測(cè)值，則各種農(nóng)產(chǎn)品的預(yù)測(cè)結(jié)果如表3、表4所示。

3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流 國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有緊密的關(guān)聯(lián)，本研究選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建兩者中間的函數(shù)關(guān)聯(lián)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率為efficiency=0.02，偏差值為direction=1×e-5，采用的測(cè)算獲得網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造為1-30-1，即給定節(jié)點(diǎn)值為1，隱含層次為30，給出節(jié)點(diǎn)結(jié)果為1，最后獲得農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)值（表5）。

3.2.4 采用回歸方案實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè) 表6給出的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)的多元化回歸模型中，本研究將解釋參量融入回歸模型中，獲得和解釋參量關(guān)聯(lián)的因子，帶入解析式完成回歸解析值校驗(yàn)。表7和表8則分別表示農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流整體方差狀況和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流系數(shù)。

3.2.5 灰色預(yù)測(cè)方式完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流測(cè)算 本研究通過(guò)2007—2016年的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測(cè)，搭建灰度預(yù)測(cè)體系，并選取Matlab程序完成測(cè)算，各個(gè)年度的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果對(duì)比如表9所示。

3.3 正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流

根據(jù)“2”中給出的權(quán)重測(cè)算方法，給各個(gè)組合預(yù)測(cè)[15]中增加的系數(shù)參量分別是0.068、0.125、0.098、0.189、0.113、0.482，分別將正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)法、延伸趨向策略、指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)、回歸方案和灰色預(yù)測(cè)方式表述為W、W1、W2、W3、W4、W5。W=0.068W1+0.125W2+0.098W3+0.189W4+0.113W5。（22）

由表10可知，通過(guò)正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)所得的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流結(jié)果與實(shí)際結(jié)果接近。正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)法綜合延伸趨向策略、指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方案和灰色預(yù)測(cè)方式所得的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果對(duì)照，偏差較小。

4 結(jié)論和推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的建議

4.1 結(jié)論

對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的作用因子和需要考量的因素很多，本研究選用延伸趨向策略完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)量增長(zhǎng)速率的預(yù)測(cè)；選用指數(shù)平滑方案并結(jié)合國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流完成銷(xiāo)售預(yù)測(cè)；基于環(huán)境狀態(tài)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案完成銷(xiāo)售預(yù)測(cè)。此外，由于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流和許多經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)存在關(guān)聯(lián)，本研究 表9 灰度預(yù)測(cè)算法估測(cè)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流億t 采用回歸預(yù)測(cè)方案實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的線性關(guān)聯(lián)解析。針對(duì)整個(gè)銷(xiāo)售模型中存在的很多不穩(wěn)定因子，本研究采用灰色預(yù)測(cè)方式完成未知因子的測(cè)算。采用單項(xiàng)預(yù)測(cè)方案對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的預(yù)測(cè)均存在一定偏差。本研究采用正向權(quán)重組合預(yù)測(cè)法綜合延伸趨向策略、指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方案和灰色預(yù)測(cè)方式賦予權(quán)重，所得的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果相比，偏差較小，所得的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流與實(shí)際結(jié)果對(duì)比更為接近。

4.2 推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的建議建議

4.2.1 把握農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的生命周期 發(fā)展冷鏈物流商品的品牌意識(shí)。商品生命周期主要包含商品從融入市場(chǎng)到商品退出市場(chǎng)的整體過(guò)程，傳統(tǒng)的商品銷(xiāo)售模式表現(xiàn)為S狀曲線，并且能夠劃分為4個(gè)時(shí)期，即帶入時(shí)期、生長(zhǎng)時(shí)期、成熟時(shí)期以及衰落時(shí)期。針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的不同時(shí)期定制相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)攻略，當(dāng)某個(gè)品牌的冷鏈物流商品進(jìn)入市場(chǎng)，即進(jìn)入到帶入時(shí)期時(shí)，由于大眾對(duì)冷鏈物流商品缺乏了解，因而很少有顧客買(mǎi)入，處在該時(shí)期的生產(chǎn)行業(yè)應(yīng)當(dāng)增大商品宣傳力度，給消費(fèi)者全新的認(rèn)識(shí)；進(jìn)入生長(zhǎng)時(shí)期后，則應(yīng)提升商品質(zhì)量和新穎性，并且拓展冷鏈物流商品的覆蓋面，適當(dāng)降低價(jià)格吸引客戶(hù)；在成熟、衰退時(shí)期時(shí)，則應(yīng)當(dāng)考量市場(chǎng)、商品以及銷(xiāo)售組合，推進(jìn)商品售賣(mài)。

4.2.2 不斷優(yōu)化冷鏈物流技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是在供應(yīng)和需求之間的不斷變動(dòng)中發(fā)展的。在當(dāng)前冷鏈物流技術(shù)尚未完善的狀態(tài)下，很多農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈作業(yè)較難實(shí)現(xiàn)，使得冷鏈農(nóng)產(chǎn)品的保鮮不到位，并且?guī)?lái)大量浪費(fèi)。因此，下一步需要完善我國(guó)冷鏈物流技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。

4.2.3 充分應(yīng)用農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流品牌戰(zhàn)略 首先定位農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流品牌的目標(biāo)消費(fèi)人群，例如針對(duì)老年人的秦巴山營(yíng)養(yǎng)土雞蛋、針對(duì)孕婦的泰和烏雞、針對(duì)低端消費(fèi)人群的常規(guī)冷鏈農(nóng)產(chǎn)品、針對(duì)高品質(zhì)生活人群的姜曲海綠色蔬菜；其次針對(duì)不同消費(fèi)者進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流定制，逐步將品牌深入到消費(fèi)者心中，將品牌作為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的要點(diǎn)，不斷提升其競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，并且轉(zhuǎn)變品牌以及商品在使用者心中的位置。

4.2.4 培育專(zhuān)業(yè)化的營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì) 嚴(yán)格把握招聘銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)的關(guān)口，并且不斷增強(qiáng)對(duì)于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員的職業(yè)化培訓(xùn)，對(duì)銷(xiāo)售群體的出差報(bào)表、每日工作總結(jié)需要模式化和制度化，增強(qiáng)整個(gè)團(tuán)隊(duì)的凝聚力，充分發(fā)揮個(gè)體的營(yíng)銷(xiāo)特色。組織營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)，激發(fā)每個(gè)銷(xiāo)售人員的銷(xiāo)售熱情。此外，銷(xiāo)售經(jīng)理應(yīng)當(dāng)成為企業(yè)中各個(gè)銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)的核心，帶動(dòng)整個(gè)團(tuán)隊(duì)完成銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。

4.2.5 搭建恒定的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供需鏈 恒定的供需鏈對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流銷(xiāo)售非常重要，和廠家建立密切的合作關(guān)系，并且采用聯(lián)合銷(xiāo)售、個(gè)性化商品、數(shù)據(jù)分享以及訓(xùn)練等方式構(gòu)建銷(xiāo)售渠道同盟。通過(guò)與營(yíng)銷(xiāo)商的合作共同推出增值業(yè)務(wù)、銷(xiāo)售服務(wù)、數(shù)據(jù)分享，實(shí)現(xiàn)與經(jīng)銷(xiāo)商之間的互動(dòng)。

4.2.6 順應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的價(jià)格變化 價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化引發(fā)需求的變動(dòng)，能夠反映需求對(duì)價(jià)格的敏感度，因而在商品定價(jià)時(shí)需要從不同季節(jié)和供需角度出發(fā)，從彈性的方向制定價(jià)值。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求價(jià)值變動(dòng)和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求之間成反比，和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的替代作用成正比。對(duì)供不應(yīng)求的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流，價(jià)格在一定區(qū)間內(nèi)上漲，對(duì)其需求變化endprint

作用較小，但價(jià)值上漲到一定程度后，則對(duì)需求產(chǎn)生很強(qiáng)烈的抑制影響；對(duì)于供應(yīng)大于需求的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流，價(jià)位降低能夠吸引低端消費(fèi)者，從而不斷增加銷(xiāo)售額度，而要吸引高端消費(fèi)者則需要不斷從農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流各個(gè)方向進(jìn)行創(chuàng)新。

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