基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择研究

摘 要：首先，本文分析冷链物流市场现状及问题，并指出选取合适的冷链物流服务商对保障货物质量和客户满意度具有重要作用。其次，介绍BP神经网络和PSO算法的基本原理及其应用，并探讨基于粗糙集理论的特征选择方法。再次，基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择模型，本文详细介绍了模型的框架、流程和各个模块的实现方法。最后，本文进行实验设计和分析，评估了模型的性能，并与其他方法进行比较和讨论。实验结果表明，该模型在选取冷链物流服务商方面具有较高的准确性和预测能力。

关键词：冷链物流服务商选择；BP神经网络；PSO算法；物流规划

本文索引：蔡海荣.<变量 1>[J].中国商论，2023（13）：-074.

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）07（a）--04

随着冷链物流市场的不断扩大和发展，选取合适的冷链物流服务商对企业保障货物质量和客户满意度具有重要作用。传统的冷链物流服务商选择方法主要基于专家经验和主观判断，缺乏客观的数据分析和科学的决策支持。因此，本文基于BP神经网络和PSO算法提出了一种基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择方法，旨在提高选取冷链物流服务商的准确性和预测能力。

1 基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择方法的研究意义

随着物流业的不断发展，冷链物流市场需求逐渐增加，生鲜、冷冻和保鲜商品的需求量不断增长，对冷链物流的要求也越来越高。冷链物流服务商的质量和能力对货物质量和客户满意度有着至关重要的影响。因此，企业在选择合适的冷链物流服务商时需要考虑多种因素，包括服务商的资质、设施、服务质量等。传统的冷链物流服务商选择方法主要基于专家经验和主观判断，存在很多不确定性和盲区，难以满足日益增长的复杂性和多样性需求。另外，由于冷链物流市场竞争激烈，服务商之间存在很大的差异性和不确定性，所以企业在选择合适的冷链物流服务商时需要依靠科学的决策支持来提高选取的准确性和预测能力。

2 BP神经网络和PSO算法的基本原理及其应用

2.1 BP神经网络的基本原理和应用

BP神经网络的学习过程分为前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指从输入层开始，逐层计算输出值的过程，即对于每个样本，从输入层开始按照设定的权值和偏置值，将信号一层一层向前传递至输出层，得到预测结果；反向传播是指根据输出误差，反向调整各个神经元的权重和偏置值的过程，是通过梯度下降法来求解误差最小化的过程，即对于每个样本，根据输出误差计算损失函数的梯度，再反向传播更新网络中的每个权值和偏置值。BP神经网络广泛应用于模式识别、数据分类、预测和控制等领域，例如可以利用BP神经网络预测股票价格、气温、交通流量等。在模式识别中，BP神经网络可以用于人脸识别、语音识别等；在数据分类中，BP神经网络可以用于信用评级、疾病诊断等；在预测方面，BP神经网络可以用于股票价格预测、房价预测等；在控制方面，BP神经网络可以用于飞行控制、机器人控制等。

2.2 PSO算法的基本原理和应用

PSO算法（Particle Swarm Optimization），即粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟生物群体中粒子在搜索空间中的移动和交流，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，寻找全局最优解。PSO算法的核心思想是借鉴鸟群捕食中的行为特征，即通过群体协作来优化问题求解。

PSO算法的基本思想是在多维搜索空间中，将每个可能的解看作空间中的一个粒子，每个粒子在搜索空间中随机生成初始位置和速度，并根据自身历史最优解和群体历史最优解更新位置和速度。在每次迭代中，根据目标函数的评价结果，不断更新历史最优位置和群体历史最优位置，直至达到最优解或达到最大迭代次数。PSO算法广泛应用于函数优化、神经网络训练、组合优化、特征选择等领域。在函数优化方面，PSO算法可以用于求解非线性问题、多峰问题、高维问题等；在神经网络训练方面，PSO算法可以用于优化神经网络的权值和偏置值，提高神经网络的学习性能和泛化能力；在组合优化方面，PSO算法可以用于求解背包问题、旅行商问题等；在特征选择方面，PSO算法可以用于选择最优的特征子集，以提高数据分类和预测的准确性。

PSO算法具有简单、易于实现、收敛速度快、鲁棒性强等优点，是一种高效的优化算法。然而，PSO算法存在局部最优解陷阱、收敛速度慢等缺点，需要根据具体问题设置合适的参数和策略，以提高算法的效果。

3 基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择模型

3.1 模型框架和流程

在模型框架和流程方面，首先，进行特征选择和数据预处理。对于原始数据集，文章先对数据进行清洗和去噪，去除不必要的数据和异常值，再进行数据归一化处理，将数据转化為0～1的数值，以避免不同特征之间的权重差异影响模型的准确性。其次，为了选取对冷链物流服务商选择有显著影响的特征，本文采用相关系数和信息增益等方法进行特征选择，从而减少特征的维度，提高模型的效率和泛化能力。再次，通过粗糙集特征约简和粒子群优化算法来进一步优化特征集合。粗糙集理论可以有效地处理不确定性和模糊性问题，将数据分为等价类，提高特征子集的选择效率，而粒子群优化算法则可以用于全局搜索最优解，通过迭代更新粒子的位置和速度来寻找最优解。本文将两种方法结合起来，通过粗糙集特征约简来选取最优特征子集，再通过粒子群优化算法进一步优化特征集合，提高分类的准确性和泛化能力。最后，通过BP神经网络模型的构建和训练得到最终的冷链物流服务商选择模型。BP神经网络模型是一种监督学习算法，通过前向传播和反向传播两个阶段进行训练，从而得到最优的分类模型。本文将选取的最优特征作为输入，通过多轮迭代训练得到最优的神经网络模型，用于预测冷链物流服务商的选择。

3.2 特征选择和数据预处理

在冷链物流服务商选择模型中，特征选择是非常关键的一步。本文采用相关系数和互信息相结合的方法来选取影响冷链物流服务商选择的重要特征。相关系数用于评估特征与目标变量之间的线性相关性；互信息则用于评估特征与目标变量之间的非线性相关性。通过这两个指标的综合考虑，可以筛选出对冷链物流服务商选择具有显著影响的特征。

数据归一化还有利于加快模型的训练速度和提高模型的泛化能力。此外，针对冷链物流服务商选择中的一些离散型特征，本文采用了数据离散化的方法。数据离散化是将连续型数据转化为离散型数据，常用于分类和决策树等机器学习算法中。在冷链物流服务商选择模型中，采用数据离散化方法能够减小数据噪声的影响，并提高模型的鲁棒性。

3.3 粗糙集特征约简和粒子群优化算法

粗糙集特征约简是一种特征选择的方法，它基于粗糙集理论，通过将数据集中的冗余和不必要的特征进行消除，得到最重要的特征集合。粗糙集特征约简的过程可以分为以下几步：

（1）确定属性的上下近似集：根据样本数据集中属性值的不同，将数据集划分为不同的子集，再计算每个子集的属性上下近似集，即属性集合的上近似集和下近似集。

（2）计算属性的重要性：通过计算属性的依赖度、区分度和熵值等指标来评估属性的重要性，进而确定最重要的属性集合。

（3）属性约简：根据属性的重要性，逐步删除不必要的属性，直到得到最重要的属性集合。

在粗糙集特征约简的基础上，本文采用了粒子群优化算法来进一步优化特征集合，以提高分类的准确性。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物的群体行为，通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找全局最优解。在粒子群优化算法中，每个粒子代表一个候选解，粒子的位置表示解向量，粒子的速度表示解向量的变化量，每个粒子都有一个适应度函数，用来评估其解的质量。粒子群优化算法的优化过程包括初始化粒子群、计算适应度函数、更新粒子位置和速度等步骤，直到达到最大迭代次数或达到最优解。

本文将粗糙集特征约简和粒子群优化算法相结合，可以得到最重要的特征集合，并进一步提高分类的准确性。这种方法在实际应用中具有较好的效果，可以有效处理高维数据和复杂分类问题。

3.4 BP神经网络模型的构建和训练

在BP神经网络模型的构建和训练中，数据是非常关键的因素，数据集的选择、预处理和划分对模型的性能和泛化能力都有重要影响。因此，在研究中需要选择合适的数据集来支撑模型的构建和训练。在冷链物流服务商选择研究中，可以采用来自Tmall、京东等电商平台的订单数据及从物流服务商、配送企业等渠道收集的物流信息数据，这些数据包括订单信息、物流信息、运输时间、温度控制等重要特征。在数据预处理方面，需要进行数据清洗、归一化和离散化等处理，以去除异常值、归一化不同特征的取值范圍，以及将连续型特征离散化成离散型特征，以保证数据的质量和模型训练的稳定性。

在数据集上进行交叉验证、样本分割等操作，可以有效避免模型出现过拟合或欠拟合的现象，且可以得到更准确和泛化能力更强的模型。在模型训练过程中，需要对模型的参数进行优化调整，例如学习率、迭代次数等，以达到最佳的分类性能。

3.5 模型评价指标和方法

在模型评价方面，本文采用准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评价模型的性能。其中，准确率用于评价分类结果的正确率；精确率和召回率则用于评价正例的识别能力和负例的排除能力；F1值则综合考虑了精确率和召回率的影响。此外，为了更加客观地评价模型性能，本文还采用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力，防止出现过拟合的现象。

4 实验设计和分析

4.1 实验数据来源和处理

从一个真实的冷链物流企业获取一个包含20个特征和1000个样本的数据集，其中特征包括运输时间、温度控制、湿度控制、货物种类等，标签为1表示该服务商为优质服务商；0表示不是。本文对数据进行了清洗和预处理，去除了缺失值和异常值，并对连续型特征进行了归一化处理，对离散型特征进行了独热编码。

在数据预处理方面，首先进行数据清洗，去除缺失值和异常值，保证数据集的完整性和准确性。其次，对连续型特征进行归一化处理，使得特征数据处于0～1，避免了不同特征之间的数值差异对模型训练的影响。对于离散型特征，采用了独热编码，将其转换为0和1的形式，以便神经网络的处理。

在特征选择方面，本文采用了相关系数和互信息相结合的方法选取对冷链物流服务商选择有显著影响的特征。首先，通过计算各个特征与标签之间的相关系数，选取与标签相关系数绝对值大于等于0.2的特征。其次，通过计算各个特征与标签之间的互信息，选取互信息值大于等于0.1的特征。最终选取8个特征，包括运输时间、温度控制、湿度控制、货物种类等。

在特征约简和优化方面，本文采用了粗糙集特征约简和粒子群优化算法相结合的方法进行特征选择。首先，采用粗糙集理论对数据集进行特征约简，得到最重要的特征集合。其次，采用粒子群优化算法对特征集合进行优化，以进一步提高分类准确性。最终选取5个特征，包括运输时间、温度控制、湿度控制、货物种类和服务质量。

在神经网络模型构建和训练方面，本文采用了选择的最优特征作为输入，将其输入神经网络模型中进行训练。本文构建了一个三层的BP神经网络，其中输入层包含5个神经元，隐藏层包含10个神经元，输出层为1个神经元，表示服务商的选择结果。本文采用了反向传播算法来更新各层神经元的权重和偏置值，并在验证集上进行模型验证和调整，防止出现过拟合或欠拟合的现象。最终训练得到的神经网络模型可用于预测冷链物流服务商的选择。

4.2 模型的参数设置和实验结果分析

本文将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。模型的参数设置如下：隐藏层节点数为10，学习率为0.01，迭代次数为1000次，粒子群大小为50，最大迭代次数为100次。为了评估模型性能，本文采用了准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评估模型的性能。

实验结果表明，基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择模型在测试集上的准确率为92.5%，精确率为94.2%，召回率为90.7%，F1值为92.4%，比单独使用BP神经网络或PSO算法的结果要好。同时，将本文提出的方法与其他机器学习方法进行比较，如决策树、随机森林和支持向量机等，结果表明本文提出的方法在冷链物流服务商选择方面具有较好的性能和稳定性（见表1）。

由表1可以看出，本文提出的方法在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均有所提高，具有较好的性能和稳定性。

4.3 与其他方法的比较和讨论

与决策树和随机森林相比，基于粗糙PSO-BP神经网络的模型具有更高的准确率和F1值，但是相比之下，精确率和召回率稍微低一些。与支持向量机相比，基于粗糙PSO-BP神经网络的模型具有更高的准确率和精确率，但是召回率稍低一些。综合来看，本文基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择模型具有一定的优势和应用

前景。

除此之外，决策树、随机森林、支持向量机等机器学习算法在冷链物流服务商选择方面具有一定的优势和应用前景。具体而言，决策树算法能够直观地解释特征的重要性和分类规则，适合处理非线性问题和大规模数据集；随机森林算法能够有效降低过拟合的风险，具有较高的准确率和鲁棒性；支持向量机算法能够处理高维数据和非线性问题，具有较高的分类准确率和泛化能力。然而，这些算法也存在一些缺陷和局限性，如决策树容易出现过拟合问题，随机森林算法训练时间较长，支持向量机算法对参数设置较为敏感等。因此，选择何种算法应根据具体问题和数据情况综合考虑，不能一概而论。与传统的冷链物流服务商选择方法相比，基于粗糙PSO-BP神经网络的模型能够更加准确地选取重要特征和优化特征集合，提高分类准确率和预测能力。同时，由于神经网络具有一定的自适应能力和非线性建模能力，能够处理多种类型的数据和模式，因此在冷链物流服务商选择方面具有一定的优势和应用前景。

5 结语

在本次探讨的基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择模型中，本文首先介绍BP神经网络和PSO算法的基本原理和应用，并结合具体案例阐述了其优点和不足之处。其次，提出了一种基于粗糙集特征约简和粒子群优化算法相结合的特征选择方法，并将其与BP神经网络相结合，用于冷链物流服务商选择问题的解决，最终获得了较好的分类结果。在实验中，本文详细阐述了数据来源、数据处理、模型参数设置和实验结果分析，并与其他机器学习方法进行了比较和讨论。结果表明，基于粗糙PSO-BP神经网络的冷链物流服务商选择模型在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上具有較好的性能和稳定性，具有一定的优势和应用前景。

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