海口港水产品冷链物流需求预测研究

李芸嘉 张修志

摘 要：本文主要探讨海口港水产品冷链物流需求预测的方法和应用。海口港作为海南主要港口，其水产品冷链物流需求预测具有重要的现实意义。本文首先介绍SVM支持向量机和BP神经网络两种预测方法，其次通过对比分析，选择BP神经网络作为预测模型，最后以海口港为例，运用BP神经网络模型对水产品冷链物流需求进行预测，并提出了相应的优化建议。本文的研究结论可以为相关企业和部门提供决策参考，以期促进海口港水产品冷链物流的持续发展。

关键词：SVM；BP神经网络；海口港；冷链物流；需求预测；物资流通；水产品

本文索引：李芸嘉，张修志.<变量 2>[J].中国商论，2024（08）：-090.

中图分类号：F252；F762.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）04（b）--04

随着全球经济的持续发展和人们生活水平的不断提升，消费者对食品安全、新鲜度的要求越来越高。水产品作为重要的食品来源之一，其冷链物流需求也随之增加。海口港作为海南省的主要港口，其水产品冷链物流需求预测具有重要的现实意义。本文旨在探讨海口港水产品冷链物流需求预测的方法和应用，以期为相关企业和部门提供决策参考。

1 海口港水产品冷链物流概述

海口港，位于中国海南岛的北部，是该地区最大的港口之一，也是中国南方重要的对外贸易港口。近年来，随着国际贸易的增加和消费者对新鲜、高质量水产品的需求增长，海口港的水产品进口量也呈现出持续增长的态势。这其中，冷链物流起到了至关重要的作用。

海口港进口的水产品种类丰富，主要包括鱼类、虾类、贝类等。这些水产品主要来源于东南亚、南美洲等地。这些地区拥有丰富的海洋资源，其水产品以品质优良、价格适中而受到广大国内消费者的青睐，特别是某些热带鱼类和虾类，因其独特的口感和营养价值，深受消费者喜爱。从统计数据来看，过去一年，海口港进口的水产品中，鱼类占比达到45%，虾类占比30%，贝类及其他水产品占比25%。在来源地方面，东南亚地区占比60%，南美洲地区占比30%，其他地区占比10%。

2 海口港水产品冷链物流发展现状与分析

2.1 发展现状

海口港作为华南地区的重要港口，其地理位置和市场潜力使其成为满足国内水产品需求的关键节点。因此，对海口港水产品冷链物流的研究和投入将持续加强，以适应和满足未来我国对水产品日益增长的需求，进一步推动相关产业的发展。同时，值得一提的是，为了更好地适应市场变化和提高物流效率，一些创新技术如物联网、大数据和人工智能等正在逐步应用于水产品冷链物流领域。这些技术的应用将有助于提升物流效率、降低成本，并提供更好的產品追溯和质量保障。

2.2 需求现状分析

海南省水产品的需求现状呈现出一定的增长趋势。2023年一季度海南省水产品产量达到47.46万吨，同比增长3.6%。其中，海水产品产量为38.85万吨，同比增长2.7%；淡水产品产量为8.61万吨，同比增长8.1%。在水产养殖方面，一季度海南省水产品养殖产量达到30.04万吨，同比增长7.0%，占水产品总产量的比重为63.3%。海水养殖产量为26.85万吨，同比增长7.7%；淡水养殖产量为3.19万吨，同比下降1.5%。2022年，海南省的渔业产值达到466.57亿元，占全省农业产值的32%。这显示了政策加持对渔业经济发展的重要性。2022年，海南省农业农村厅、省财政厅联合印发的《海南省渔业发展补助资金项目实施方案（试行）》（以下简称《方案》）中提出，力争到2025年，全省渔业产值达到600亿元，养捕结构比例达到50∶50，显示出海南省对于渔业未来发展的宏大规划和期望。

2.3 PESTEL分析

在政治（P）方面，海口港得益于政府对于冷链物流产业的扶持政策和自由贸易港的建设，为水产品出口创造了有利条件。同时，政策的不稳定性及国际政治经济变化可能带来风险。经济（E）方面，随着消费者购买力增强，对高品质、新鲜水产品的需求增加，推动了冷链物流的发展。然而，经济波动可能导致成本增加和市场不确定性。社会（S）层面，消费者对食品安全的关注度提升，对冷链物流的信赖度增加。但文化差异和消费者偏好的多样性对市场需求构成挑战。技术（T）进步为冷链物流提供了更高效、智能的解决方案，如物联网和大数据的应用。然而，对新技术的适应和应用也是企业需面对的难题。环境（E）方面，随着环保法规的严格，企业需要采取更环保的冷链技术，这也带来了新的市场机遇。同时，自然灾害可能对冷链物流造成不可预测的破坏。法律（L）层面，知识产权保护和数据安全法规对企业提出了新的合规要求。企业需要加强法律意识，确保合规经营。

海口港可以利用政策支持和合作机会，拓展国际合作，提高生产效率，降低成本。同时，满足消费者对健康饮食和水产品的个性化需求，应用新技术提升冷链物流效率和供应链管理水平。另外，企业需要关注法规限制和合规风险，降低运营成本和经济波动影响，加强食品安全管理，提高消费者信任度。此外，还需要应对环境问题和资源可持续性挑战，加强环境监测和资源管理，降低环境影响，参与相关环保倡议和合作。在法律方面，需要关注法律法规的复杂性和变化性，确保合规经营并降低风险，与相关部门保持良好沟通，及时了解政策动态并作出调整。

3 海口港水产品冷链物流需求预测指标

3.1 指标体系

海口港的水产品冷链物流需求预测研究涉及多个影响因素，通过查阅已有文献，本文选取八个自变量指标：（1）港口货物吞吐量（X1）：该指标反映港口物流活动的总体规模，与水产品冷链物流需求有密切关系。一般来说，港口货物吞吐量越大，意味着有更多的水产品需要通过冷链物流进行运输和储存；（2）人均生产总值（X2）：人均生产总值代表地区经济发展水平，影响消费者的购买能力和消费习惯。较高的人均生产总值可能意味着居民对水产品冷链物流需求的增加；（3）人均消费性支出额（X3）：人均消费性支出额反映居民的消费水平和消费结构。水产品作为高蛋白、低脂肪的健康食品，随着消费水平的提升，居民对水产品的消费需求可能增加；（4）人均可支配收入（X4）：人均可支配收入代表居民的实际购买力，是影响消费需求的重要因素。随着人均可支配收入的增加，居民对水产品及其冷链物流的需求相应提高；（5）第三产业结构比例（X5）：第三产业结构比例反映地区产业结构和发展方向。较高的第三产业结构比例可能意味着更多的餐饮、旅游等行业发展，从而增加对水产品冷链物流的需求；（6）水产品年产量（X6）：水产品年产量直接影响市场上水产品的供应量，进而影响冷链物流需求。产量增加可能带动更多的水产品需要通过冷链物流进行运输和储存；（7）人口数量（X7）：人口数量是衡量市场需求潜力的重要指标。人口数量越多，意味着潜在的水产品消费者越多，从而可能增加对水产品冷链物流的需求；（8）水产品消费价格指数（X8）：水产品消费价格指数反映水产品的价格水平及波动情况。价格波动可能影响消费者的购买意愿和消费量，从而影响冷链物流需求。

文章以“人均水产消费量/千克”作为因变量，主要是因为这一指标能直观反映地区居民对水产品的实际消费水平，同时考虑个体消费差异。人均水产消费量增加意味着居民对水产品的需求增加，进而带动水产品冷链物流需求的增长。因此，以人均水产消费量作为因变量可以合理预测和反映海口港水产品冷链物流需求的变化情况。

3.2 模型选取

3.2.1 预测方法介绍

本文探讨自变量和因变量之间可能存在的关系，并选择不同的预测方法进行比较。支持向量机模型的优点有：（1）SVM在解决高维特征空间中的数据集时表现出色，可以有效地处理大量数据；（2）SVM通过最大化分类边界来优化模型，从而提供较高的预测精度；（3）SVM可以通过核函数的选择来处理线性和非线性回归问题，使得模型具有更广泛的应用范围。该模型的缺点有：（1）SVM的性能受到参数设置的影响，如惩罚参数C和核函数参数，不合适的参数设置可能导致过拟合或欠拟合；（2）对于大规模数据集，SVM的训练过程可能非常耗时，尤其是在选择非线性核函数时；（3）SVM对噪声和异常值的处理能力较弱，可能导致模型的不稳定。BP神经网络预测模型的优点有：（1）BP神经网络可以学习和逼近任意非线性映射关系，因此在解决复杂的回归问题时具有较好的性能；（2）BP神经网络可以根据输入数据的特性自动调整网络结构，从而适应不同的回归任务；（3）BP神经网络具有较好的容错性，即使部分神经元失效，网络仍能保持一定的预测能力。该模型的缺点有：（1）BP神经网络的缺点之一是在训练过程中容易陷入局部最小值，会让模型无法达到全局最优解；（2）BP神经网络的收敛速度通常较慢，尤其是在处理大规模数据集时。

3.2.2 模型构建

支持向量机SVM预测模型。SVM，即支持向量机，是一种在少量样本情境下尤为出色的机器学习新策略。其核心理念在于最小化结构风险，从而在处理小样本、非线性及高维数据时展现出显著优势。SVM的基石在于寻找一个能在线性可分的条件下实现最优分类的超平面。当面对一个包含xi数据和对应类别yi的样本集时，若能找到一个超平面方程wx+b=0，它不仅能将数据正确分类，还能确保分类间隔最大化，那么这个超平面就达到了最优。此时，求解最优分类超平面的任务就轉化为以下两个条件：（1）目标函数min（1/2）||w||^2；（2）对于所有样本，都必须满足yi（wxi+b）>=1。然而，现实中的数据往往并不总是线性可分的。为了确保分类的准确性，本文引入了松弛因子ξi，并将优化问题改写为：min（1/2）||w||^2 + Csum（ξi），同时约束条件变为yi（wxi+b）>=1-ξi，ξi>=0。这里的C是一个惩罚因子，用于在分类间隔和误分类数量之间寻求平衡。通过调整C的大小，可以在算法的复杂度和分类精度之间找到一个最佳的折中。这样，问题就转化为一个二次规划问题，可以通过求解拉格朗日函数的鞍点来找到最优解。根据KKT定理，原先的寻找最优超平面问题被转化为求解一个二次优化问题。通过求解拉格朗日函数中的参数αi，可以进一步得到偏置b。对于任何一个未知的样本x，只需计算f（x）=sign[（ωx）+b]，就可以确定其所属类别。当面对线性不可分的数据集时，SVM通过应用核函数将数据映射到高维空间，从而实现线性可分。这使得SVM在处理小样本、非线性及高维问题时具有卓越的性能。

BP神经网络预测模型。BP神经网络是一种广泛使用的多层前馈神经网络，其名称来源于独特的权值调整机制——后向传播学习算法，即人们熟知的BP学习算法。据权威统计，高达80%～90%的神经网络模型均基于BP神经网络或其变种。BP学习算法的核心思想是在误差函数斜率下降的方向上，不断计算并调整网络权值和偏差，逐步逼近预期目标。权值和偏差的每一次调整，都与网络误差直接相关，并且这种调整会逆向传播至每一层。BP学习算法包含两个核心阶段：正向传播和反向传播。在正向传播阶段，输入信息从输入层开始，经过隐含层的逐步计算，最终传递至输出层。在此过程中，每一层神经元的状态只影响下一层神经元。若输出层的结果未达到预期，系统将计算输出层的误差变化值，并转入反向传播阶段。在反向传播阶段，网络会将误差信号沿原路径返回，逐层调整神经元的权值，直至达到预期效果。BP神经网络的成功，很大程度上归功于BP算法的应用。这种网络结构灵活，包含一个输入层、一个输出层以及一个或多个隐含层。同层神经元相互独立，而不同层神经元则通过权值连接。只要选择适当的网络结构，BP神经网络就能根据对象的复杂度实现从输入空间到输出空间的任意非线性函数映射。BP神经网络在实际应用中有广泛的用途，包括但不限于：函数逼近（即使用输入和输出矢量训练网络以接近某个函数）、系统辨识和预测（使用特定的输出矢量与输入矢量建立联系）、分类（将输入矢量按照特定的方式进行分类），以及数据压缩（降低输出矢量的维度以便于传输或存储）。

4 海口港水产品冷链物流需求预测

本文利用2010—2022年的历史数据，对同时期的需求进行拟合分析，X1-X8为输入样本，人均水产品消费量（千克）作为输出样本，利用SVM和BP神经网络分别进行拟合预测。

支持向量机SVM预测模型训练结果信息如下：支持向量机类型epsilon_svr、核函数类型rbf、gamma 0.125、nr_class 2、total_sv 13、rho -0.0359608。

BP神经网络预测模型得到的网络结构是：输入层存在8个神经元，1偏执；输出层存在1个神经元，中间一层隐含层神经元节点数分别为6个神经元，1偏执。网络类型为FANN_NETTYPE_LAYER，训练函数FANN_TRAIN_RPROP，误差函数FANN_ERRORFUNC_LINEAR，终止函数FANN_STOPFUNC_MSE，隐含层激励函数和输出层激励函数FANN_SIGMOID_SYMMETRIC。

通过比较可知，两个模型的预测模型结果虽不同但表现较优，BP神经网络的平均方差为1.68408e-05，SVM的平均方差为3.50692e-06，值越小，说明模型的预测结果越接近真实值，模型的性能也就越好。BP神经网络的平均方差大，因此在这两个模型中，SVM的预测结果更为稳定。

4.1 基础设施建设规划

针对海口港水产品冷链物流需求的预测，本文可以对基础设施建设进行详细的规划。这种规划不仅需要满足当前的需求，还要考虑未来的增长和变化。基础设施是水产品冷链物流的骨架，其完善与否直接影响到物流效率和成本。首先，根据预测的需求量来决定冷库的数量和规模。如果预测显示未来的水产品冷链物流需求将会大幅增加，就需要相应地增加冷库的数量或者扩大其规模，以确保足够的储存容量。此外，冷库的地理位置也非常关鍵，要尽可能地靠近港口，以缩短产品从卸货到储存的时间。其次，冷藏车的数量和配置需要根据预测的需求来进行规划。如果预测结果显示未来的运输量将会增加，就需要增加冷藏车的数量，以确保足够的运输能力。同时，冷藏车的配置也需要考虑不同的运输距离和路线，以确保产品在整个运输过程中都能保持在适当的温度条件下。除此之外，还需要考虑一些配套设施的建设，比如道路、供电、供水等。这些设施都是冷链物流正常运行的基础，必须确保其稳定性和可靠性。

4.2 物流成本控制

预测海口港水产品冷链物流需求不仅有助于基础设施建设规划，还能为物流成本控制提供策略参考。在激烈的市场竞争中，如何有效控制成本、提高运营效率成为企业关注的焦点。通过对需求的预测，企业可以更加精准地进行资源配置和运营规划，从而降低物流成本。

首先，根据预测结果，企业可以优化运输方式和路线。如果预测显示某一时期的需求量较大，企业可以提前安排更多的冷藏车进行集中运输，以享受规模经济的优势。同时，通过优化路线规划，减少空驶和绕行，可以降低单位产品的运输成本。

其次，预测结果还可以指导企业进行库存管理。根据预测的需求量，企业可以合理安排冷库的库存量，避免库存积压或短缺导致的成本增加。此外，预测结果还可以帮助企业判断何时进行库存补充或调整，以降低库存持有成本。

最后，通过预测需求，企业可以提前采购和储备必要的物流设备和服务。这样不仅可以避免价格上涨带来的成本增加，还可以通过长期合同或批量采购获得更优惠的价格。此外，预测结果可以帮助企业合理安排人力资源。通过对需求的预测，企业可以更加精准地预测各个岗位的工作量，从而合理安排员工数量和工作时间，降低人力成本。

5 结语

本文通过对海口港水产品冷链物流需求的预测方法和应用进行了探讨，旨在为相关企业和部门提供决策参考。未来随着技术的不断进步和市场环境的变化，海口港水产品冷链物流需求预测将面临更多的机遇和挑战。因此，需要进一步加强研究和实践，提高预测的准确性和可靠性，为海口港水产品冷链物流的发展提供有力支持。同时，也需要关注环保和可持续发展的问题，确保水产品冷链物流在满足消费者需求的同时，也能够实现经济和社会的可持续发展。

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