循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析

张沛源

（西安培华学院，陕西西安 710125）

随着我国葡萄酒产业经济的快速发展，根据数据统计，2018年我国生产葡萄酒1.345亿升，同比增长450.44%。中国葡萄酒产业发展面临新的契机，在优化产业结构的情况下，结合循环经济发展模式进行产业驱动调节，快速完成产业行业升级，促进葡萄酒产业的快速发展，建立葡萄酒产业发展的新型驱动模型。在高额利润环境下，进行葡萄酒产业发展的驱动经济建设，可促进葡萄酒产业发展升级，提高产业的利润[1]。在全球葡萄酒产量过剩、进口酒关税下调的社会环境下，分析葡萄酒产业发展的动力因子，结合量化分析方法进行葡萄酒产业发展动力因子量化分析。采用统计分析和回归分析相结合的方法，进行循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析。研究循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析模型，在优化葡萄酒产业升级，促进葡萄酒产业的经济融合发展方面具有重要意义[2]。

当前，对循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子进行量化分析主要采用分组检验分析方法，结合对葡萄酒产业发展动力因子的统计分析结果进行内源融资性检验分析，提取葡萄酒产业发展动力因子的统计平均值，实现对葡萄酒产业发展动力因子的显著正相关性分析，但该方法分析葡萄酒产业发展动力因子的模糊度较大，自适应性不好[3]。对此，本文提出基于联合驱动因子检验的循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析模型，经实证检验分析，得出该方法可得出有效性的结论。

1 样本选取和约束参量分析

1.1 葡萄酒产业发展动力因子分析的样本选取

为了实现循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子的量化分析，构建循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子的空间分布模型，采用有向图分析方法进行循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子的分布式调度和数据结构分析。根据数据分布的结构特征进行大数据挖掘，构建循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析模型[4]。在循环经济模式环境中实现葡萄酒产业发展的驱动建设和跨越式发展。

首先采用样本分段选取方法进行葡萄酒产业发展动力因子统计样本分析建模，假设，在循环经济模式下，目标产业发展动力因子调节的信息度为：

其中，hk表示目标产业发展动力因子调节信息链的特征分布集，f k表示动力因子调节信息链的采样时间间隔，vk表示动力因子调节信息链的时间窗函数。

在最大方差膨胀因素下进行循环经济模式中葡萄酒产业发展动力调节，假设，在循环经济模式下，葡萄酒产业发展动力因子的状态参量集为（0,0），目标产业发展动力因子的驱动项为Ts=NfTf，结合量化回归分析方法，对提取的目标产业发展动力因子的关联特征集进行分类融合，采用基于模糊C均值聚类方法获取统计特征量和驱动延迟项，分别为αl和τl。其中，l∈[0,L-1]，τ0＜τ1＜L τL-1。采用模糊自适应调度方法，构建目标产业发展动力因子访问的空间统计特征分布模型，得到统计特征值满足cjTc＜Tf，∀j∈[0,Nf-1]。在决策树模型下，根据目标产业发展动力因子的链路层分布进行结构重组[5]，给出循环经济模式下，葡萄酒产业发展动力因子的模糊递归函数为：

上式中，Hi为隶属于第i个簇的聚类数据数量，Si表示第i个簇的聚类数据自相关函数；模糊规则集为Mh，在聚类属性特征V分布模式下，进行葡萄酒产业发展动力因子属性集调度，在此基础上进行虚拟变量调节和回归分析。采用有效性评价模式，进行葡萄酒产业发展的融资决策性调度和可靠性评价[6]。

1.2 约束参量分析

根据葡萄酒产业发展动力因子分析样本选取结果，构建葡萄酒产业发展动力的约束参量模型，采用描述性统计分析方法进行葡萄酒产业发展的盈余特征分析[7]，得到循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子的有向向量图结构模型为：

在约束范围(x,x(k))内，采用有向图分析方法进行目标产业发展动力因子拓扑分析，在最大盈余模式下，得到循环经济条件下，葡萄酒产业发展动力驱动的特征标记点为i,j，葡萄酒产业发展动力因子回归分析模型为：

根据数据结构特征分布，构建反映循环经济模式下，葡萄酒产业发展动力因子的本体函数集，基于本体函数集建立葡萄酒产业发展动力因子的均衡调度模型为：

其中，Pfi表示目标产业发展动力因子的特征分布集，Pdi为葡萄酒产业发展动力因子的模糊关联规则集，PF、PD表示均衡因子；ui表示自变量。

结合关联规则分析方法对循环经济模式下目标产业发展动力因子特征分布进行关联性映射[8]，得到关联权重为：

对提取的产业发展动力因子进行分类融合，得到模糊约束参量分布规则集为：

式中，m为相似度特征分布，(dik)2为葡萄酒产业的经营杠杆系数，μikm表示无量纲化指标数值。结合年度虚拟盈余特征分布进行融资决策[9]，构建葡萄酒产业发展动力驱动模型为：

基于葡萄酒产业发展动力驱动模型，根据相似传递性原则对循环经济模式下，葡萄酒产业发展动力因子进行有限论域特征匹配。采用统计信息挖掘方法构建产业驱动约束参量分布模型[10]，在循环经济模式下，集成葡萄酒产业发展动力因子的模糊向量集ψ=[ψ1,ψ2,……,ψN]，利用下式描述葡萄酒产业发展动力因子驱动的聚类稀疏性：

其中，si为描述统计特征量的初始概率分布，采用空间结构重组和博弈方法，构建循环经济模式下葡萄酒产业发展的回归分析模型，根据动力因子的量化回归分析结果进行统计学建模。

2 葡萄酒产业发展动力因子量化分析模型优化

2.1 联合驱动因子检验

在上述样本数据选取和驱动约束参量分析的基础上，进行目标产业发展动力因子量化分析模型的优化设计，提出基于联合驱动因子检验的循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析模型。令p=R(r)Θ(θ)Z(z)ejwt，在置信度α下提取目标产业发展动力因子的关联规则特征量为：

结合量化回归分析方法，对提取的动力因子关联特征集进行分类融合[11]，由此确定循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子分布的映射关系为：

以公式（14）给出的动力因子分布的映射关系构建目标产业发展动力因子分布检验均值模型：

其中，GX(x,y)是葡萄酒产业发展动力因子分布发展的指向性函数，m、n分别是关联维数和延迟。结合资产效益定量递归分析方法，实现循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子融合分析，采用最大方差估计方法进行目标产业发展动力因子的多重共线性分析：

在最大盈余决策下，得到循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子的模糊指标集为：

根据目标产业发展动力因子的激励机制，进行循环经济模式下，葡萄酒产业发展动力因子评价和寻优，自适应寻优输出为：

表1 成长期样本的回归结果

因子序列的子序列：

通过上述分析，采用分段检验方法进行葡萄酒产业发展动力因子的主成分分析和建模，结合因变量的回归分析模型进行统计分析和量化评估。

2.2 葡萄酒产业发展动力因子量化分析

采用自适应分组检验方法，进行循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子的粗糙集评价，得到粗糙集评价模型为：

其中，s为循环经济模式下目标产业发展动力的线性回归系数，p为目标产业发展动力因子的驱动的延迟。结合模糊聚类分析方法，在显著度水平下，分析目标产业发展动力因子的多元回归参量模型[12]，得到模糊聚类的响应特征输出为：

目标产业发展动力因子驱动的关联规则集的期望输出为：

根据上述分析，实现对循环经济模式下目标产业发展动力因子的多重回归分析，在显著度水平下，建立目标产业发展动力因子的多元回归参量模型，得到指数向量为，继续上述过程，计算目标产业发展动力因子指数分布集为，由此得到目标产业发展动力因子的预测概率值为：

综上分析，结合混合数据模板匹配和联合驱动因子检验方法实现葡萄酒产业发展动力因子量化分析[13]。

3 实证检验与评价

为了验证本文模型在实现葡萄酒产业发展动力因子量化分析中的应用性能，进行实证分析。采用多元回归模型进行样本的实证回归分析，得到葡萄酒产业发展成长期样本的回归结果见表1。

根据表1的描述性统计和回归分析结果，进行循环经济模式下，目标产业发展动力因子量化分析，测试葡萄酒产业发展动力因子量化分析的收敛性，得到结果如图1所示。

分析图1可知，本文方法相比粒子寻优及主成分分析法收敛误差更低，当迭代次数为40次时，主成分分析方法的收敛误差为0.15，粒子寻优方法的收敛误差为0.08，而本文方法的收敛误差为0.05；当迭代次数为80次时，主成分分析方法的收敛误差为0.11，粒子寻优方法的收敛误差为0.03，而本文方法的收敛误差为0.01；分析上述数据可知，本文模型进行循环经济模式下目标产业发展动力因子量化分析时，精度较高，置信度水平较好。

图1 收敛性测试

4 结语

本文提出基于联合驱动因子检验的循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析模型，分析葡萄酒产业发展的动力因子，结合量化分析方法进行葡萄酒产业发展动力因子量化分析，采用统计分析和回归分析相结合的方法，进行循环经济模式下葡萄酒产业发展动力因子量化分析。研究得知，本文方法进行葡萄酒产业发展动力因子量化分析的精度较高，收敛性较好，能够实现对葡萄酒产业发展动力因子的准确分析。