农产品冷链物流安全预警研究

发布时间：2017-06-25 13:03

  本文关键词：农产品冷链物流安全预警研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人民生活质量的改善,对于农产品的品质和安全提出了更高的要求。我国是农业大国,冷链物流在农业产业化中的应用广泛且占据重要部分。但目前我国冷链物流基础设施、信息技术水平以及标准体系不够完善。如何对农产品进行有效的冷链监控、安全预警和追溯管理的需求也越来越大。本文以此为背景,研究农产品冷链物流的预警问题,在分析影响农产品冷链物流安全成因的基础上,分别构建针对果蔬、肉类和乳品的预警指标体系,结合模糊层次法和改进的支持向量机算法设计预警模型,并开发农产品冷链物流预警追溯系统,实现农产品冷链物流的事前预警和事后追溯。本文的主要研究内容和成果如下：(1)建立基于模糊层次法的农产品冷链物流安全预警指标体系。根据在农产品冷链物流过程中产生危害的来源和性质,以及农产品在流通过程中遵循的相关规范,本文从内因、环境因素和物流因素这三个方面进行剖析,找出能突出反映现实情况的指标集,并采用模糊层次分析法确定了预警指标权重。(2)提出基于参数优化的支持向量机回归预测模型,并验证该模型在解决农产品冷链预警问题上的有效性。分别采用Polynomial核函数、RBF核函数和Sigmoid核函数建模并求解,寻找应用于支持向量机预警模型中预测误差最低的核函数。经过对比测试误差精度,验证了RBF核函数较之其他核函数在支持向量机预测模型中具有一定的优越性。在此基础上,提出采用自适应变异粒子群算法改善支持向量参数,以提高支持向量机方法的预测精度,并与BP神经网络、支持向量机算法(未优化)以及交叉验证法优化参数后的支持向量机算法进行对比。实验结果表明BP神经网络算法在预警模型中的输出结果波动性较大、精度较差,较之采用自适应变异粒子群算法优化参数后的支持向量机模型预测结果稳定性高、求解精度好。(3)以EPC物联网技术为背景,采用JSP+Servlet+JavaBean的B/S模式,并以SQL Server作为后台数据库开发农产品冷链物流安全预警追溯系统。本系统可实现农产品在整个供应链中的事前预警和事后追溯,旨在降低不必要的农产品损耗、提高冷链物流运作效率、保证农产品质量安全。本系统以一种开放的、网络化的、高效的预警追溯查询环境,以一套完善的支持群体协作、流程控制、信息查询及管理、警情预测等功能的预警追溯系统,为供应链上相关企业和用户之间交流提供基本信息的传递、处理渠道。
【关键词】：农产品 冷链物流安全 预警 支持向量机 预警追溯系统
【学位授予单位】：陕西科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F326.6
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 课题的研究背景与意义11
• 1.2 国内外研究发展现状11-14
• 1.2.1 冷链物流的发展现状11-12
• 1.2.2 食品安全预警的研究现状12-13
• 1.2.3 支持向量机的研究现状13-14
• 1.3 论文研究工作及创新点14-16
• 1.3.1 论文研究主要内容和方法14-15
• 1.3.2 论文框架结构15-16
• 1.4 本章小节16-17
• 2 农产品冷链物流预警的理论基础17-31
• 2.1 冷链物流中农产品质量安全问题的成因17-19
• 2.1.1 影响农产品质量安全的内因17
• 2.1.2 影响农产品质量安全的环境因素17-18
• 2.1.3 影响农产品质量安全的物流因素18-19
• 2.2 农产品安全预警原理19-20
• 2.3 预警的方法20-30
• 2.3.1 BP神经网络20-23
• 2.3.2 支持向量机23-28
• 2.3.3 自适应变异粒子群算法28-30
• 2.4 本章小节30-31
• 3 农产品冷链物流安全预警指标体系31-41
• 3.1 预警指标体系的建立原则31
• 3.2 预警指标体系的构建31-35
• 3.2.1 果蔬产品预警指标32-33
• 3.2.2 肉制品预警指标33-34
• 3.2.3 乳制品预警指标34-35
• 3.3 指标权重的确立35-39
• 3.4 本章小节39-41
• 4 农产品冷链物流安全预警模型建立41-59
• 4.1 指标预处理41-42
• 4.2 基于BP神经网络的预警模型42-43
• 4.3 基于SVM的预警模型43-44
• 4.4 基于参数优化后的SVM预警模型44-46
• 4.4.1 交叉验证法优化支持向量机参数44-46
• 4.4.2 自适应变异粒子群算法优化支持向量机参数46
• 4.5 模型实证46-58
• 4.5.1 默认参数下不同核函数寻优结果49-51
• 4.5.2 ALMPSO优化SVM算法的预警结果及分析51-53
• 4.5.3 与传统优化算法的结果对比分析53-58
• 4.6 本章小节58-59
• 5 农产品冷链物流安全预警追溯系统的设计59-71
• 5.1 系统开发概述59-60
• 5.1.1 Java Web技术简介59-60
• 5.1.2 后台数据库支持——SQL Server200860
• 5.2 需求分析60-61
• 5.3 系统设计61-62
• 5.3.1 系统目标61
• 5.3.2 系统设计思路61-62
• 5.3.3 系统功能结构62
• 5.3.4 系统开发环境62
• 5.4 数据库设计62-66
• 5.4.1 E-R图62-64
• 5.4.2 数据库表的设计64-66
• 5.5 系统实现66-69
• 5.5.1 系统登录模块66
• 5.5.2 追溯信息管理模块66-67
• 5.5.3 追溯信息查询模块67
• 5.5.4 预警信息模块67-68
• 5.5.5 其他功能模块68-69
• 5.6 本章小结69-71
• 6 总结与展望71-73
• 6.1 总结71
• 6.2 展望71-73
• 致谢73-75
• 参考文献75-79
• 攻读学位期间发表的学术论文目录79-81

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