基于BP神经网络的肉制品冷链物流质量风险评价研究

发布时间：2020-03-23 00:51

【摘要】：随着人们生活水平和物流技术的不断提高,肉制品在冷链物流过程中的质量问题受到广泛关注。然而我国技术及管理的发展相对落后于发达国家,在一些冷链物流环节仍存在质量风险。为评价出企业的风险程度,给企业经营提供建议,给消费者提供风险警醒,本文对肉制品冷链物流质量风险进行评价。首先,介绍选题背景与研究意义,描述国内外研究现状,并列出论文研究的框架。解释冷链物流概念和冷链物流质量风险的定义。确定了肉制品冷链物流质量风险的评价方法。其次,从肉制品冷链物流的运作过程、管理、技术、环境等四个层次进行详细分析,对冷链物流各环节进行风险因素识别。通过对指标重要性和相关性分析,最终确定26个风险评价指标。然后建立肉制品冷链物流质量风险评价指标体系。再次,根据BP神经网络风险评价模型的适用性和优势分析,建立BP三层神经网络评价模型。为提高模型训练的效率,运用主成分分析进行数据降维。当累积贡献率达到81%时,将原始数据提出8个主成分。将处理后的样本数据,输入BP神经网络模型。最后,一部分样本作为训练数据在MATLAB中进行网络训练,另一部分作为预测数据。通过对误差和模型的准确性分析,得到准确的风险评价模型。并以A企业为例进行实证研究,将A企业数据代入评价模型。最后得出A企业风险等级,并对降低风险提出建议。
【图文】：

燕山大学工程硕士学位论文行研究。阅读国内外资料了解到冷链物流以及冷链物流质量理论质量的研究方向，掌握风险评价的过程。响肉制品冷链物流质量潜在的风险因素进行识别，通过出风险评价指标，建立风险评价指标体系。设计模型结构、选取函数、设定参数，建立 BP 神经网络进行主成分降维，得出模型的输入数据。模型训练和网络测试，进行模型仿真；经结果检验和误评价模型，再将 A 企业带入模型进行风险预测，得出模出对策建议。文章框架图如图 1-1 所示

燕山大学工程硕士学位论文库处理中心。根据屠宰厂的数量需求信息，由上一次销售量作为参却过程中调整冷冻或冷却品的数量；以及根据反馈的信息，调整温制品的质量，来更好的满足客户需求；根据数据库对库存量及存储，进行肉制品存放；在需求数据发出的第一时间进行各地零售点的后反馈给数据中心，进行调整剩余量或补货量；零售商将肉制品销信息及时反馈给数据中心。在质量损坏后根据不同环节的数据对比坏的环节，对追责和事后再防范起到重要作用，如图 2-1 所示。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F326.6;TP183

【参考文献】

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本文编号：2595894