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

农产品冷链物流是保障生鲜农产品品质、减少流通损耗、拓宽销售半径的关键环节，其核心价值在于通过全程温控实现农产品从产地到消费端的新鲜度保持。随着居民消费升级与乡村振兴战略推进，我国生鲜农产品产量与消费量持续增长，2024年生鲜农产品市场规模已突破6万亿元，与之配套的冷链物流需求也呈现爆发式增长。精准的冷链物流需求预测能为物流企业的运力调配、仓储规划、路线优化提供科学依据，降低运营成本；同时可为政府部门制定冷链基础设施建设规划、完善物流保障政策提供数据支撑，推动农产品冷链物流行业高质量发展。

然而，农产品冷链物流需求预测面临多重技术挑战：一是影响因素复杂多元，需求不仅受农产品产量、市场消费量等核心因素影响，还与季节变化、气候条件、节假日消费、物流成本、政策调控等多种因素相关，且各因素间存在强耦合性；二是需求波动性显著，生鲜农产品具有易腐性、季节性特点，导致冷链物流需求在不同季节、不同时段呈现剧烈波动，如夏季果蔬、冬季肉类的冷链需求峰值差异明显；三是单一预测模型适配性不足，传统的时间序列预测模型（如ARIMA）、机器学习模型（如LSTM、SVM）难以全面捕捉需求变化的线性与非线性特征，单一模型在复杂场景下的预测精度往往受限。

Shapley值作为合作博弈理论的核心工具，能公平合理地分配各参与方的贡献度。将Shapley值与多种单一预测模型结合构建组合模型，可充分发挥不同模型的优势，通过量化各单一模型在预测任务中的贡献权重，实现预测结果的最优融合，提升复杂场景下的预测精度与鲁棒性。本文将聚焦Shapley组合模型在农产品冷链物流需求预测中的应用，从核心原理、模型构建、实战实现到性能验证，完整拆解技术落地全流程，为农产品冷链物流需求预测提供高效可行的技术方案。

一、核心基础：Shapley值原理与组合预测模型逻辑

（一）Shapley值核心原理

Shapley值由博弈论学者Lloyd Shapley提出，用于解决合作博弈中的收益公平分配问题。其核心思想是：在由多个参与方组成的合作联盟中，根据每个参与方对联盟总收益的边际贡献，公平地分配联盟的总收益。Shapley值的计算满足有效性、对称性、可加性和零贡献性四大公理，确保分配结果的公平性与合理性。

将Shapley值应用于组合预测模型时，可将每个单一预测模型视为合作博弈中的参与方，组合模型的预测精度提升视为联盟的总收益。通过计算各单一模型的Shapley值，量化其对组合预测结果的边际贡献，进而将Shapley值归一化后作为各模型的权重，实现多模型预测结果的加权融合。设组合预测模型由$n$个单一模型组成，第$i$个模型的Shapley值计算公式为：

$\phi_i = \sum_{S \subseteq N, i \in S} \frac{(|S| - 1)! (n - |S|)!}{n!} [V(S) - V(S \setminus \{i\})]$

其中，$N = \{1,2,...,n\}$为所有单一模型组成的集合，$S$为包含第$i$个模型的任意子集，$|S|$为子集$S$的元素个数，$V(S)$为子集$S$组成的子组合模型的预测收益（如预测精度的倒数、均方误差的相反数），$V(S \setminus \{i\})$为移除第$i$个模型后子组合模型的预测收益。

（二）组合预测模型的核心逻辑

基于Shapley值的组合预测模型核心逻辑是“多模型优势互补+贡献度公平分配”，通过三步实现精准预测：一是模型筛选，选取适配农产品冷链物流需求预测的多种单一模型，覆盖线性、非线性、时序特征捕捉等不同优势维度；二是贡献度量化，通过Shapley值计算各单一模型在不同预测场景下的边际贡献，避免主观赋权的局限性；三是结果融合，根据Shapley值归一化后的权重，对各单一模型的预测结果进行加权融合，得到最终的组合预测结果。

相较于传统组合预测模型（如简单加权平均、方差倒数加权），Shapley组合模型的优势体现在：1. 权重分配更合理，基于各模型的实际贡献度赋权，适配需求数据的动态变化；2. 鲁棒性更强，多模型优势互补，降低单一模型失效对预测结果的影响；3. 可解释性更好，通过Shapley值可清晰量化各模型的作用，便于模型优化与迭代。

（三）Shapley组合模型在农产品冷链物流需求预测中的适配性

农产品冷链物流需求数据具有线性趋势（如长期增长趋势）、非线性波动（如季节波动、节假日波动）、多因素耦合影响等特征。单一预测模型难以全面适配这些特征：如ARIMA模型擅长捕捉线性时序趋势，但对非线性波动适配性差；LSTM模型擅长捕捉非线性时序特征，但对数据噪声敏感；SVM模型擅长处理多因素耦合的非线性问题，但对长时序数据的趋势捕捉能力不足。

Shapley组合模型可通过筛选ARIMA、LSTM、SVM等多种模型组成合作联盟，利用Shapley值量化各模型在捕捉不同特征时的贡献度，实现线性与非线性特征、时序与截面特征的全面覆盖，从而提升复杂需求数据的预测精度。同时，Shapley值的动态计算特性可适配需求数据的波动变化，确保不同季节、不同场景下的预测鲁棒性。

⛳️ 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

🌟图像处理方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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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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