食品安全风险分析及预测方法研究

冯韡

为提高食品安全风险分析及预测能力，本文提出了食品安全风险分析及预测方法研究。构建食品生产的省份、产品类型、产地、保质期等参数为统计变量的食品安全风险分析及预测描述性统计分析模型，采用2011-2021年的食品生产数据作为测试对象，通过综合评价决策分析和事件概率密度评估的方法，实现食品安全风险分析及预测。测试表明，采用该方法进行食品安全风险分析及预测的统计分析能力较强，预测评估的精度较高。

引言

食品安全关系国家民生大事，需要构建食品安全风险分析及预测模型，结合食品安全风险分析及预测结果，实现对食品的追踪溯源，提高对食品安全的管控和监管能力。研究食品安全风险分析及预测方法，对提高食品整个供应链的安全预测能力具有重要意义。当前，对食品安全风险分析及预测方法主要有基于安全风险指数预测的安全监管预测方法，基于贝叶斯模型的食品安全风险分析及预测方法等，结合对食品安全事故的特征分析和大数据分析，通过抽样检验和数据聚类分析的方法，实现食品安全风险分析及预测。本文提出食品安全风险分析及预测方法，构建食品生产的省份、产品类型、产地、保质期等参数为统计变量的食品安全风险分析及预测描述性统计分析模型，结合描述性统计分析和变量分析，实现食品安全风险分析及预测。

1. 数据来源和模型构造

为了实现食品安全风险分析及预测，首先构建食品安全风险分析及预测的决策树模型，结合统计数据分析和数据结构分析，构建食品安全风险分析及预测统计分析模型。通过指数预测和自变量结构特征分析，进行食品安全风险分析及预测。构建食品生产的省份、产品类型、产地、保质期等参数为统计变量的食品安全风险分析及预测描述性统计分析模型，变量分布见表1。

表1中，LGDP_SA、LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LCPI_SA、D（LGDP_SA）、D（LSB_SA）、D（LM2_SA）、D（LLOAN_SA）分别表示食品安全风险分析及预测的自变量和统计分析特征参量，根据表1的变量参数设定，得到食品安全风险分析及预测的临界值协整检验结果，采用趋同性分析的方法，当食品安全风险指数满足收敛条件时，经过5个变量之间的协整统计分析，最后趋于平稳。

2. 食品安全风险分析及预测模型优化

在构建了食品安全风险分析及预测的数据和变量分析模型的基础上，进行整个预测模型的优化设计，构建食品安全风险分析及预测模型。采用平稳性检验的方法，进行食品安全风险性评估，以LNM2为回归子，进行食品安全风险分监控和预警。采用神经网络算法构建食品安全风险分析及预测的抽样模型。运用IBM SPSS Modeler软件构建食品安全监测与预警的防御控制机制，得到以生产日期、检验项目、检验结果、标准值等为原始信息的分产品细类检验模型，得到指标分配值见表2。

根据表2的参数指标分配，建立食品安全风险分析及预测模型，提高预测和管理能力。

3. 实證分析

采用2011-2021年的食品生产数据作为测试对象，通过综合评价决策分析和事件概率密度评估的方法，实现食品安全风险分析及预测，得到预测结果。结合实证结果分析的方法，采用VAR模型稳定性分析，进行食品安全风险分析及预测的回归参数分析，构建食品安全风险分析及预测的临界值协整检验分析模型。分析结果得知，本方法进行食品安全风险分析及预测的显著度水平达到5.8%，可靠性较好。

结语

本文提出食品安全风险分析及预测方法，构建预测模型，采用平稳性检验的方法，进行食品安全风险性评估，以LNM2为回归子，进行食品安全风险分监控和预警。分析得知，此方法进行食品安全风险分析及预测的可靠性较高，显著度水平较好。