基于Shapley组合模型的农产品冷链物流需求预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心价值

（一）农产品冷链物流需求预测的现实挑战

在当今农产品市场，冷链物流作为保障农产品品质与安全的关键环节，其重要性不言而喻。随着人们生活水平的提高，对农产品的新鲜度、品质和安全要求日益严格，农产品冷链物流市场规模持续扩张。然而，农产品冷链物流需求预测却面临着重重挑战。

农产品冷链物流需求具有高度的波动性。其受季节、节假日、气候、消费者偏好变化等多种因素影响。以水果为例，夏季是西瓜、桃子等水果的销售旺季，冷链物流需求大幅增加；而冬季时，这些水果的需求则显著减少。又如，春节、中秋节等传统节日期间，各类生鲜农产品的需求量会急剧攀升，对冷链物流的需求也随之达到高峰 。这种需求的大幅波动，使得准确预测冷链物流需求变得极为困难。

农产品冷链物流需求的影响因素极为复杂。从生产端来看，农产品的种植面积、产量、品种结构等因素都会影响冷链物流的需求。不同地区的农产品种植结构差异较大，这就导致了冷链物流需求在地域上的多样性。从消费端来说，消费者的收入水平、消费习惯、健康意识等因素也会对冷链物流需求产生重要影响。收入水平较高的消费者更倾向于购买高品质、新鲜的农产品，对冷链物流的要求也更高；而健康意识的提升，使得消费者对农产品的安全和品质更加关注，这也进一步推动了冷链物流需求的增长。此外，政策法规、市场竞争、物流成本等因素也会对农产品冷链物流需求产生不同程度的影响。

农产品冷链物流的时效性要求极高。农产品大多具有易腐坏、易变质的特点，从采摘、运输、储存到销售的整个过程都需要在低温环境下进行，以确保其品质和新鲜度。一旦冷链物流环节出现延误或温度控制不当，就会导致农产品的损耗增加，甚至失去食用价值。有数据显示，我国每年因冷链物流问题导致的农产品损耗率高达 20% - 30%，这不仅造成了巨大的经济损失，也严重影响了农产品的市场供应和消费者的利益。

面对这些挑战，传统的单一预测模型显得力不从心。传统的时间序列分析方法，如移动平均法、指数平滑法等，虽然计算简单，但只能捕捉到数据的线性趋势，难以处理农产品冷链物流需求中的非线性关系和复杂的动态变化。而回归分析方法则需要事先确定变量之间的函数关系，对于影响因素众多且复杂的农产品冷链物流需求预测来说，很难准确设定模型。神经网络模型虽然具有强大的非线性拟合能力，但它是一种黑箱模型，缺乏可解释性，难以直观地分析各个因素对需求的影响程度。在实际应用中，这些传统单一预测模型往往无法准确捕捉农产品冷链物流需求的非线性关系与动态变化，导致预测精度较低，无法满足冷链物流企业的实际需求。

随着生鲜电商的快速发展，线上销售的农产品数量大幅增加，这对冷链物流的配送时效性和服务质量提出了更高的要求。消费者在网上购买农产品时，期望能够尽快收到新鲜、完好的商品，这就需要冷链物流企业能够准确预测需求，合理安排物流资源，确保农产品能够及时、准确地送达消费者手中。同时，消费者对农产品品质的要求也在不断提升，他们更加注重农产品的新鲜度、口感和营养成分。为了满足消费者的需求，冷链物流企业必须加强对冷链物流过程的监控和管理，确保农产品在整个物流过程中始终处于适宜的温度和湿度环境中。在这种背景下，构建高精度的农产品冷链物流需求预测模型已成为优化冷链资源配置、降低损耗成本的关键痛点。只有准确预测冷链物流需求，企业才能合理安排仓储空间、运输车辆和配送人员，避免资源的浪费和闲置，降低运营成本。同时，准确的需求预测还能够帮助企业及时调整采购计划，确保农产品的供应与市场需求相匹配，减少因供需失衡导致的损耗和损失。

（二）Shapley 组合模型的技术优势

Shapley 组合模型是一种融合了博弈论 Shapley 值理论的创新型组合预测模型，在农产品冷链物流需求预测领域展现出独特的技术优势。

Shapley 组合模型的核心在于通过动态分配单一模型权重，有效整合多元数据特征。在农产品冷链物流需求预测中，涉及的数据特征丰富多样，如前文提到的季节、节假日、气候、消费者偏好、生产端和消费端的各种因素等。这些特征相互交织，共同影响着冷链物流需求。传统单一模型往往只能捕捉到部分数据特征，难以全面反映需求的变化规律。而 Shapley 组合模型能够将多个不同的单一预测模型进行有机结合，例如将时间序列模型、回归模型和神经网络模型等组合在一起。通过 Shapley 值理论，该模型可以计算每个单一模型在不同数据子集下的边际贡献，从而为每个单一模型分配合理的权重。在某些时间段，时间序列模型对需求趋势的捕捉较为准确，Shapley 组合模型就会赋予其较高的权重；而在其他情况下，神经网络模型对复杂非线性关系的拟合能力更强，模型则会相应地增加其权重。通过这种动态权重分配机制，Shapley 组合模型能够充分发挥各个单一模型的优势，全面整合多元数据特征，提高预测的准确性。

Shapley 组合模型能够有效解决单一模型偏差问题，提升预测精度。由于农产品冷链物流需求的复杂性，单一预测模型很难完全准确地描述其变化规律，往往会存在一定的偏差。时间序列模型可能无法准确捕捉到突发事件对需求的影响，回归模型可能因变量选择不当或函数关系设定不准确而产生偏差，神经网络模型则可能由于过拟合或训练数据不足等原因导致预测偏差。而 Shapley 组合模型通过综合多个单一模型的预测结果，能够在一定程度上抵消各个单一模型的偏差。当一个单一模型在某些情况下出现高估需求的偏差时，其他模型可能会出现低估需求的偏差，Shapley 组合模型通过合理的权重分配，可以将这些偏差相互平衡，从而使最终的预测结果更加接近实际需求。大量的实证研究表明，与单一预测模型相比，Shapley 组合模型能够显著提高农产品冷链物流需求预测的精度，降低预测误差。

除了提升预测精度，Shapley 组合模型还具有增强模型鲁棒性的优势。在实际的农产品冷链物流环境中，数据往往会受到各种噪声和异常值的干扰，如突发的自然灾害、市场价格的剧烈波动等，这些因素都可能导致数据的异常变化。传统单一模型在面对这些异常数据时，往往表现出较差的稳定性，容易受到干扰而产生较大的预测误差。而 Shapley 组合模型由于综合了多个单一模型的信息，具有更强的抗干扰能力。当遇到异常数据时，不同的单一模型可能会受到不同程度的影响，但 Shapley 组合模型能够通过动态调整权重，减少异常数据对整体预测结果的影响，保持模型的稳定性和可靠性。即使在某些单一模型受到严重干扰的情况下，其他模型仍然可以提供相对准确的预测信息，从而保证 Shapley 组合模型能够继续做出较为合理的预测。

Shapley 组合模型还提供了特征贡献度的可解释性分析，这为冷链物流决策提供了科学依据。在农产品冷链物流需求预测中，了解各个因素对需求的影响程度至关重要。通过 Shapley 值理论，Shapley 组合模型可以计算每个特征对预测结果的贡献度，从而直观地展示出哪些因素对冷链物流需求的影响较大，哪些因素的影响较小。季节因素对水果冷链物流需求的贡献度较大，在夏季水果销售旺季，冷链物流需求明显增加；而消费者偏好的变化对某些特色农产品冷链物流需求的影响较为显著。冷链物流企业可以根据这些特征贡献度的分析结果，有针对性地制定物流策略。对于贡献度较大的因素，企业可以重点关注，提前做好应对准备；对于贡献度较小的因素，则可以适当减少资源投入。在预测到节假日期间农产品冷链物流需求将大幅增加时，企业可以提前增加仓储空间、调配运输车辆和人员，以满足市场需求；而对于一些对需求影响较小的次要因素，企业可以在保证基本服务质量的前提下，优化资源配置，降低运营成本。这种可解释性分析使得冷链物流决策更加科学、合理，有助于企业提高运营效率和市场竞争力。

二、Shapley 组合模型理论框架

（一）基础理论：Shapley 值与组合预测原理

Shapley 值的概念源自合作博弈理论，这一理论旨在解决多个参与者在合作过程中如何公平分配收益的问题。在农产品冷链物流需求预测的情境下，我们可以将不同的预测模型视为合作博弈中的参与者，而最终的预测结果则是合作产生的收益。Shapley 值通过量化每个预测模型对组合预测结果的边际贡献，为模型权重的分配提供了一种科学、公平的方式。

具体来说，Shapley 值的计算基于以下几个关键原则。首先是有效性原则，即所有模型的 Shapley 值之和应等于组合模型的总预测效果，这确保了模型权重的分配能够全面反映各个模型对最终预测的贡献。以农产品冷链物流需求预测为例，如果我们使用主成分回归、BP 神经网络和灰色模型三个模型进行组合预测，那么这三个模型的 Shapley 值之和应该等于组合模型对冷链物流需求的预测精度。其次是对称性原则，该原则表明模型的权重分配不应受到模型顺序或标记的影响，每个模型都应基于其自身的预测能力和对组合结果的贡献来获得相应的权重。无论我们将主成分回归模型标记为模型 A，还是模型 B，它在组合模型中的权重都应该是相同的，只取决于它对预测结果的实际贡献。最后是可加性原则，当存在多种合作方式或多个预测任务时，每个模型在不同合作方式或任务中的 Shapley 值之和等于该模型在所有合作方式或任务中的总贡献。如果我们同时对水果和蔬菜的冷链物流需求进行预测，并且都使用了相同的三个模型进行组合预测，那么每个模型在水果需求预测和蔬菜需求预测中的 Shapley 值之和，应该等于它在这两个预测任务中的总贡献。

通过满足这些原则，Shapley 值能够确保在组合预测中，每个模型的权重分配都基于其真实的贡献，避免了因主观因素或不合理的权重设定导致的预测偏差。这种基于边际贡献的权重分配方式，使得组合模型能够充分发挥各个单一模型的优势，实现 “1+1>2” 的协同预测效应。在实际应用中，主成分回归模型可能在捕捉农产品产量与冷链物流需求的线性关系方面表现出色，而 BP 神经网络模型则擅长处理消费者偏好、市场动态等复杂因素对需求的非线性影响，灰色模型在小样本数据情况下对需求趋势的预测较为准确。通过 Shapley 值分配权重，组合模型可以根据不同的预测场景和数据特点，合理地整合这些模型的优势，从而显著降低预测误差，提高预测的准确性和可靠性。

（二）模型构建关键步骤

1. 数据预处理与特征工程：在构建 Shapley 组合模型时，数据预处理与特征工程是至关重要的第一步。这一步骤的主要目的是筛选出对农产品冷链物流需求有显著影响的核心指标，并对数据进行处理，以提高数据的质量和可用性。影响农产品冷链物流需求的因素众多，我们需要从中筛选出关键指标。农产品产量是一个直接影响冷链物流需求的重要因素，产量的增加必然会导致对冷链物流运输和储存需求的上升。城乡居民收入水平的变化也会对冷链物流需求产生影响，随着居民收入的提高，人们对农产品的品质和新鲜度要求更高，从而增加了对冷链物流的需求。冷链基础设施投入同样关键，完善的冷链基础设施，如冷藏仓库、冷藏运输车辆等，能够为农产品冷链物流提供更好的保障，促进冷链物流需求的增长。季节波动因子也是不可忽视的因素，不同季节农产品的生产和消费情况差异较大，导致冷链物流需求呈现明显的季节性波动。

在确定了核心指标后，我们需要对数据进行主成分分析（PCA）等降维处理。由于这些指标之间可能存在多重共线性，即某些指标之间存在较强的线性相关关系，这会影响模型的准确性和稳定性。通过 PCA，我们可以将多个相关变量转换为少数几个不相关的综合变量，即主成分。这些主成分能够保留原始数据的大部分信息，同时消除多重共线性的影响。假设我们有 10 个与农产品冷链物流需求相关的指标，通过 PCA 分析，可能可以将它们转换为 3 - 5 个主成分，这些主成分既能反映原始指标的主要信息，又能避免因指标之间的相关性导致的模型偏差。这样做不仅可以降低数据的维度，减少计算量，还能提升数据的质量，为后续的模型训练和预测提供更可靠的数据基础。 2. 单一模型优化与筛选：在完成数据预处理后，接下来需要对不同的单一预测模型进行优化和筛选。不同的单一模型具有各自的特点和适用场景，我们需要通过对比分析它们的性能，选取预测精度高、互补性强的模型进行组合。

BP 神经网络是一种强大的非线性模型，它具有多层神经元结构，能够通过学习大量的数据来捕捉复杂的非线性关系。在农产品冷链物流需求预测中，BP 神经网络可以学习到农产品产量、城乡居民收入、季节波动等因素与冷链物流需求之间的复杂非线性映射关系。然而，BP 神经网络也存在一些缺点，它是一种黑箱模型，内部的计算过程难以直观理解，这使得我们在分析模型结果时存在一定困难；BP 神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源，且容易出现过拟合现象，即模型在训练数据上表现良好，但在测试数据或实际应用中表现不佳。

主成分回归则适用于处理多变量线性分析问题。它结合了主成分分析和回归分析的优点，先通过主成分分析对自变量进行降维，然后再进行回归建模。在农产品冷链物流需求预测中，如果我们发现某些因素与冷链物流需求之间存在线性关系，主成分回归可以有效地利用这些信息进行预测。它可以避免因自变量之间的多重共线性导致的回归系数不稳定问题，提高模型的准确性和可靠性。主成分回归对于非线性关系的处理能力相对较弱，如果数据中存在大量的非线性因素，主成分回归的预测效果可能会受到影响。

灰色模型在小样本预测中表现优异。它基于灰色系统理论，通过对原始数据进行累加生成等处理，挖掘数据中的潜在规律。在农产品冷链物流需求预测中，当我们拥有的数据量较少时，灰色模型可以发挥其优势，通过对有限的数据进行分析，预测未来的冷链物流需求趋势。灰色模型对数据的平稳性要求较高，如果数据波动较大，灰色模型的预测精度可能会受到影响。

通过对这些单一模型的性能进行对比分析，我们可以根据农产品冷链物流需求数据的特点和预测目标，选择合适的模型进行组合。如果数据中既有线性关系又有非线性关系，且数据量较大，我们可以选择 BP 神经网络和主成分回归进行组合；如果数据量较小且存在一定的趋势性，我们可以将灰色模型与其他模型相结合，以充分发挥各个模型的优势，提高预测的准确性。 3. Shapley 权重动态分配：在确定了参与组合的单一模型后，接下来的关键步骤是基于历史数据误差矩阵，为每个单一模型动态分配 Shapley 值权重。这一步骤的核心是构建组合预测模型公式，通过该公式实现对不同模型预测结果的加权融合，以达到最小化预测误差的目的。

我们需要根据历史数据计算各单一模型的预测误差，构建误差矩阵。假设我们有三个单一模型：模型 A、模型 B 和模型 C，对于历史上的每个时间点或样本，我们分别计算这三个模型的预测值与实际值之间的误差。将这些误差整理成一个矩阵，其中行表示不同的模型，列表示不同的时间点或样本。这个误差矩阵反映了每个模型在不同情况下的预测偏差情况。

基于这个误差矩阵，我们利用 Shapley 值理论来计算每个模型的权重。Shapley 值的计算考虑了每个模型在不同组合情况下对降低预测误差的边际贡献。对于模型 A，我们计算它在与模型 B 组合、与模型 C 组合以及与模型 B 和模型 C 同时组合时，对降低整体预测误差的贡献。通过对所有可能组合的贡献进行加权平均，得到模型 A 的 Shapley 值权重。同样地，我们可以计算出模型 B 和模型 C 的 Shapley 值权重。

⛳️ 运行结果

=== 南昌市农产品冷链物流需求预测 ===

数据年份: 2013-2022

=== 2.1 多元线性回归模型 ===

回归系数:

常数项 β0 = -8.423

X1系数 β1 = 0.100

X2系数 β2 = 2.898

R² = 0.987, 调整R² = 0.984

F统计量 = 272.471

=== 2.2 灰色GM(1,1)模型 ===

级比值范围: [0.9451, 1.0506]

发展系数 a = -0.0187

灰色作用量 b = 20.0582

后验差比 C = 0.3799

小误差概率 P = 1.000

=== 2.3 ARIMA模型 ===

由于数据量小（只有10个样本），使用简化方法确定差分阶数...

选择差分阶数 d = 1（基于经验判断）

正在基于AIC准则自动识别p和q参数...

基于AIC准则选择的最佳模型: ARIMA(0,1,1)

最小AIC值: 21.947

对数似然值: -8.973

ARIMA(0,1,1)模型平均相对误差: 2.260%

=== 表4：各模型预测相对误差 ===

年份 实际值 MLR预测 GM预测 ARIMA预测 MLR误差% GM误差% ARIMA误差%

--------------------------------------------------------------------------------

2013 19.692 19.634 19.692 20.427 0.294 0.000 3.731

2014 20.812 20.878 20.618 20.794 0.319 0.930 0.086

2015 21.521 21.649 21.008 21.162 0.595 2.386 1.670

2016 21.981 21.958 21.404 21.529 0.106 2.625 2.057

2017 20.923 20.836 21.808 21.896 0.416 4.229 4.652

2018 21.872 21.883 22.219 22.264 0.049 1.589 1.791

2019 21.821 22.079 22.639 22.631 1.180 3.748 3.712

2020 23.089 22.721 23.066 22.998 1.594 0.100 0.392

2021 23.547 23.613 23.501 23.366 0.279 0.194 0.770

2022 24.656 24.664 23.945 23.733 0.032 2.885 3.743

平均相对误差:

MLR模型: 0.486%

GM(1,1)模型: 1.869%

ARIMA模型: 2.260%

=== 3.4 Shapley组合预测模型 ===

各模型平均绝对误差:

E_MLR = 0.107

E_GM = 0.411

E_ARIMA = 0.493

Shapley值:

E1(ARIMA) = 0.241

E2(MLR) = -0.104

E3(GM) = 0.200

组合权重:

w1(ARIMA) = 0.143

w2(MLR) = 0.654

w3(GM) = 0.203

权重和 = 1.000

=== 表7：不同预测方法的统计误差 ===

模型 平均绝对误差 平均绝对百分比误差(%) 均方根误差

------------------------------------------------------------------------

MLR 0.107 0.486 0.154

GM(1,1) 0.411 1.869 0.521

ARIMA 0.493 2.260 0.594

组合预测 0.172 0.775 0.219

=== 未来趋势预测 (2023-2030) ===

年份 冷链物流需求量(万吨) 同比增长率(%)

------------------------------------------------

2023 24.413 -

2024 24.932 2.13

2025 25.479 2.19

2026 26.056 2.26

2027 26.665 2.33

2028 27.307 2.41

2029 27.984 2.48

2030 28.698 2.55

=== 4. 结论与建议 ===

结论：

1. Shapley组合模型的预测精度高于单一模型

2. 南昌市农产品冷链物流需求将持续增长

3. 预计2030年需求达到28.7万吨左右，增速约2.6%

建议：

1. 加强冷链基础设施建设

2. 提升冷链技术应用水平

3. 完善冷链物流政策和标准

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

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