本文關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全預(yù)警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人民生活質(zhì)量的改善,對于農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全提出了更高的要求。我國是農(nóng)業(yè)大國,冷鏈物流在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化中的應(yīng)用廣泛且占據(jù)重要部分。但目前我國冷鏈物流基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)水平以及標準體系不夠完善。如何對農(nóng)產(chǎn)品進行有效的冷鏈監(jiān)控、安全預(yù)警和追溯管理的需求也越來越大。本文以此為背景,研究農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的預(yù)警問題,在分析影響農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全成因的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建針對果蔬、肉類和乳品的預(yù)警指標體系,結(jié)合模糊層次法和改進的支持向量機算法設(shè)計預(yù)警模型,并開發(fā)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)警追溯系統(tǒng),實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的事前預(yù)警和事后追溯。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下：(1)建立基于模糊層次法的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全預(yù)警指標體系。根據(jù)在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流過程中產(chǎn)生危害的來源和性質(zhì),以及農(nóng)產(chǎn)品在流通過程中遵循的相關(guān)規(guī)范,本文從內(nèi)因、環(huán)境因素和物流因素這三個方面進行剖析,找出能突出反映現(xiàn)實情況的指標集,并采用模糊層次分析法確定了預(yù)警指標權(quán)重。(2)提出基于參數(shù)優(yōu)化的支持向量機回歸預(yù)測模型,并驗證該模型在解決農(nóng)產(chǎn)品冷鏈預(yù)警問題上的有效性。分別采用Polynomial核函數(shù)、RBF核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)建模并求解,尋找應(yīng)用于支持向量機預(yù)警模型中預(yù)測誤差最低的核函數(shù)。經(jīng)過對比測試誤差精度,驗證了RBF核函數(shù)較之其他核函數(shù)在支持向量機預(yù)測模型中具有一定的優(yōu)越性。在此基礎(chǔ)上,提出采用自適應(yīng)變異粒子群算法改善支持向量參數(shù),以提高支持向量機方法的預(yù)測精度,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機算法(未優(yōu)化)以及交叉驗證法優(yōu)化參數(shù)后的支持向量機算法進行對比。實驗結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在預(yù)警模型中的輸出結(jié)果波動性較大、精度較差,較之采用自適應(yīng)變異粒子群算法優(yōu)化參數(shù)后的支持向量機模型預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定性高、求解精度好。(3)以EPC物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為背景,采用JSP+Servlet+JavaBean的B/S模式,并以SQL Server作為后臺數(shù)據(jù)庫開發(fā)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全預(yù)警追溯系統(tǒng)。本系統(tǒng)可實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品在整個供應(yīng)鏈中的事前預(yù)警和事后追溯,旨在降低不必要的農(nóng)產(chǎn)品損耗、提高冷鏈物流運作效率、保證農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。本系統(tǒng)以一種開放的、網(wǎng)絡(luò)化的、高效的預(yù)警追溯查詢環(huán)境,以一套完善的支持群體協(xié)作、流程控制、信息查詢及管理、警情預(yù)測等功能的預(yù)警追溯系統(tǒng),為供應(yīng)鏈上相關(guān)企業(yè)和用戶之間交流提供基本信息的傳遞、處理渠道。
【關(guān)鍵詞】：農(nóng)產(chǎn)品 冷鏈物流安全 預(yù)警 支持向量機 預(yù)警追溯系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F326.6
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 課題的研究背景與意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 冷鏈物流的發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 食品安全預(yù)警的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 支持向量機的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文研究工作及創(chuàng)新點14-16
• 1.3.1 論文研究主要內(nèi)容和方法14-15
• 1.3.2 論文框架結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4 本章小節(jié)16-17
• 2 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)警的理論基礎(chǔ)17-31
• 2.1 冷鏈物流中農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題的成因17-19
• 2.1.1 影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的內(nèi)因17
• 2.1.2 影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的環(huán)境因素17-18
• 2.1.3 影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的物流因素18-19
• 2.2 農(nóng)產(chǎn)品安全預(yù)警原理19-20
• 2.3 預(yù)警的方法20-30
• 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20-23
• 2.3.2 支持向量機23-28
• 2.3.3 自適應(yīng)變異粒子群算法28-30
• 2.4 本章小節(jié)30-31
• 3 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全預(yù)警指標體系31-41
• 3.1 預(yù)警指標體系的建立原則31
• 3.2 預(yù)警指標體系的構(gòu)建31-35
• 3.2.1 果蔬產(chǎn)品預(yù)警指標32-33
• 3.2.2 肉制品預(yù)警指標33-34
• 3.2.3 乳制品預(yù)警指標34-35
• 3.3 指標權(quán)重的確立35-39
• 3.4 本章小節(jié)39-41
• 4 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全預(yù)警模型建立41-59
• 4.1 指標預(yù)處理41-42
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型42-43
• 4.3 基于SVM的預(yù)警模型43-44
• 4.4 基于參數(shù)優(yōu)化后的SVM預(yù)警模型44-46
• 4.4.1 交叉驗證法優(yōu)化支持向量機參數(shù)44-46
• 4.4.2 自適應(yīng)變異粒子群算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)46
• 4.5 模型實證46-58
• 4.5.1 默認參數(shù)下不同核函數(shù)尋優(yōu)結(jié)果49-51
• 4.5.2 ALMPSO優(yōu)化SVM算法的預(yù)警結(jié)果及分析51-53
• 4.5.3 與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的結(jié)果對比分析53-58
• 4.6 本章小節(jié)58-59
• 5 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流安全預(yù)警追溯系統(tǒng)的設(shè)計59-71
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)概述59-60
• 5.1.1 Java Web技術(shù)簡介59-60
• 5.1.2 后臺數(shù)據(jù)庫支持——SQL Server200860
• 5.2 需求分析60-61
• 5.3 系統(tǒng)設(shè)計61-62
• 5.3.1 系統(tǒng)目標61
• 5.3.2 系統(tǒng)設(shè)計思路61-62
• 5.3.3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)62
• 5.3.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境62
• 5.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計62-66
• 5.4.1 E-R圖62-64
• 5.4.2 數(shù)據(jù)庫表的設(shè)計64-66
• 5.5 系統(tǒng)實現(xiàn)66-69
• 5.5.1 系統(tǒng)登錄模塊66
• 5.5.2 追溯信息管理模塊66-67
• 5.5.3 追溯信息查詢模塊67
• 5.5.4 預(yù)警信息模塊67-68
• 5.5.5 其他功能模塊68-69
• 5.6 本章小結(jié)69-71
• 6 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 總結(jié)71
• 6.2 展望71-73
• 致謝73-75
• 參考文獻75-79
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄79-81

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