【基于組合預(yù)測(cè)法下H省農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)實(shí)證探究（論文）18000字】

摘要農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展水平影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而農(nóng)產(chǎn)品物流需求量是制定農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展規(guī)劃的重要參考。本文用定量分析和定性分析相結(jié)合的方式，對(duì)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流需求進(jìn)行分析，為河南省農(nóng)產(chǎn)品物流研究提供數(shù)據(jù)參考，推動(dòng)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。本文首先對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流、農(nóng)產(chǎn)品物流預(yù)測(cè)的相關(guān)理論做了介紹，隨后闡述了本文使用的預(yù)測(cè)方法及相關(guān)原理。在定性分析方面，本文分析了河南省農(nóng)產(chǎn)品物流需求的特點(diǎn)、影響因素、需求主體和需求趨勢(shì)。在定量分析方面，本文選取與農(nóng)產(chǎn)品物流量有關(guān)的指標(biāo)，通過(guò)在國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒和相關(guān)國(guó)家部門(mén)網(wǎng)站搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，利用主成分回歸預(yù)測(cè)模型和gm（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)河南省2020年-2024年農(nóng)產(chǎn)品物流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，利用Shapley值法構(gòu)建組合預(yù)測(cè)模型，減小單一預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差值波動(dòng)。最后，在以上研究的基礎(chǔ)上，分析河南省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展存在的問(wèn)題，并針對(duì)研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題提出相應(yīng)的對(duì)策和建議。關(guān)鍵詞農(nóng)產(chǎn)品物流；物流需求預(yù)測(cè)；Shapley值；組合預(yù)測(cè)目錄TOC\o"1-2"\u1緒論 [30]等人對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)的研究，區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流量與農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品消耗量相關(guān)，所以可以通過(guò)河南農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品消耗量來(lái)計(jì)算農(nóng)產(chǎn)品物流量。具體公式如式（37）： （37）本文通過(guò)河南省統(tǒng)計(jì)年鑒，找出近年來(lái)河南省主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、農(nóng)村居民人均農(nóng)產(chǎn)品消耗量和農(nóng)村人口數(shù)量的數(shù)據(jù)，再通過(guò)式（37）計(jì)算河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求量。表4-1為河南主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，表4-2為2015年-2019年河南農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品消耗占農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的百分比。表格4-1河南主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量（萬(wàn)噸）農(nóng)產(chǎn)品年份糧食油料糖類蔬菜瓜果肉類蛋類奶類水產(chǎn)品類合計(jì)20085365.4505.320.76394.31415.5537.3363.8201.850.514854.920095389.0532.928.36370.31279.3591.6370.7203.553.714819.720105437.1540.726.16624.21598.0608.9372.2207.057.815472.320115542.5532.326.66709.71580.5604.2370.1214.865.415646.520125898.3569.526.87011.61664.6632.8379.0220.871.716475.420136023.8542.128.37112.51711.3648.9380.5219.085.016751.720146133.6531.120.76848.11468.7662.0370.8227.291.716354.220156470.2538.917.86970.91519.9647.2372.3233.6102.316873.520166498.0549.816.67238.11613.9625.9379.5223.394.717240.120176524.2586.916.27530.21670.4655.8401.1212.894.617692.620186648.9631.015.37260.61585.3669.4413.6208.998.317531.620196695.3645.411.97368.71638.9560.0442.4208.599.017670.5數(shù)據(jù)來(lái)源：河南統(tǒng)計(jì)年鑒2009-2020表4-2河南農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品消耗率年份農(nóng)村人口（萬(wàn)人）農(nóng)村居民人均農(nóng)產(chǎn)品消耗量（千克）農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量（萬(wàn)頓）農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品消耗量（萬(wàn)噸）農(nóng)產(chǎn)品消耗率20155699387.6816873.572209.413.09%20165556405.0017240.172250.213.05%20175409406.2717692.682197.512.42%20185267390.5617531.672057.111.73%20195124439.1417670.512250.212.73%數(shù)據(jù)來(lái)源：河南統(tǒng)計(jì)年鑒2016-2020由于數(shù)據(jù)獲取的局限性，本文用2015至2019年河南農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品消耗率的平均值代表2008至2019年河南農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品的消耗率。根據(jù)表4-2計(jì)算農(nóng)產(chǎn)品消耗率平均值過(guò)程如式（38）： （38）根據(jù)式（37）和表4-1主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量，根據(jù)式（38）的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算出河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求量如表4-3。表4-3河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求量（萬(wàn)噸）年份農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量農(nóng)產(chǎn)品消耗率農(nóng)產(chǎn)品物流量200814854.9812.6%12983.25200914819.7712.6%12952.48201015472.3612.6%13522.84201115646.5612.6%13675.09201216475.4712.6%14399.56201316751.7512.6%14641.03201416354.2212.6%14293.59201516873.5712.6%14747.50201617240.1712.6%15067.91201717692.6812.6%15463.40201817531.6712.6%15322.68201917670.5112.6%15444.034.2基于主成分回歸農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)根據(jù)前人的研究結(jié)果，結(jié)合本文對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求因素的分析，堅(jiān)持全面性、客觀性、可獲取性等指標(biāo)選取的等原則，本文選取主成分回歸分析的指標(biāo)數(shù)據(jù)如表4-4。表4-4主成分回歸分析的指標(biāo)數(shù)據(jù)變量年份YX1X2X3X4X5X6X7X8X9200812983.317735.92561.16354357313231.14454.24989.293895772.9200912952.519181.02833.36209375814371.64807.05033.097276689.1201013522.822655.03540.86385405215930.35523.75081.0101967922.7201113675.126318.73599.96234425518194.86604.05150.0105169337.2201214399.628961.93959.06070447320442.67524.95026.91087310767.7201314641.031632.54202.35958464322398.08475.35088.51115012243.5201414293.634574.84399.25843481924391.59966.15101.01147713777.4201514747.537084.14503.75699502325575.610852.95333.91171015475.8201615067.940249.34459.35556523227232.911696.75360.3985917274.5201715463.444824.94552.75409544429557.912719.25389.81003819289.1201815322.749935.94826.05267563931874.213830.75408.31020421268.0201915444.054259.25408.65124582834201.015163.75452.91035723476.1數(shù)據(jù)來(lái)源:河南統(tǒng)計(jì)年鑒2009-2020Y：為農(nóng)產(chǎn)品物流需求量（萬(wàn)噸）；X1：河南生產(chǎn)總值（億元）；X2：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）；X3：農(nóng)村人口數(shù)量（萬(wàn)人）；X4:城鎮(zhèn)人口數(shù)量（萬(wàn)人）；X5：城鎮(zhèn)居民可支配收入（元）；X6：農(nóng)村居民可支配收入（元）；X7：農(nóng)田灌溉面積（千公頃）；X8：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬(wàn)千瓦）；X9：社會(huì)零售總額（億元）；對(duì)搜集到的指標(biāo)數(shù)據(jù)利用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，分析輸出結(jié)果如表4-5至表4-7和圖4-1。表4-5KMO和Bartlett檢定KMO和Bartlett檢定Kaiser-Meyer-Olkin0.705Bartlett271.629df36顯著性0表4-6解釋的總方差成分起始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%17.77286.35886.3587.77286.35886.35821.06011.78098.1381.06011.78098.13830.1091.21099.34840.0450.50599.85350.0060.06499.91860.0050.05499.92770.0020.02699.99780.0000.00299.99990.0000.001100圖4-1碎石圖表4-7成分得分系數(shù)矩陣指標(biāo)成分12X10.128-0.045X20.1240.213X3-0.1260.122X40.1280.019X50.1280.005X60.128-0.023X70.120-0.204X80.0300.913X90.128-0.067表4-5中KMO為0.705>0.5，說(shuō)明此次主成分分析各變量間是存在關(guān)系的。從表4-6和圖4-1可以看出，利用SPSS軟件對(duì)影響河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求的自變量的數(shù)據(jù)經(jīng)行主成分分析提取兩個(gè)主成分時(shí)，其累積方差貢獻(xiàn)率為98.138%，大于95%，意味著提取的主成分可以包含原自變量95%以上的有效信息，因此，此次主成分的提取是合理且有效的。結(jié)合表4-7中各自變量與主成分之間的函數(shù)關(guān)系，用Z1、Z2分別表示提取的主成分1和2，則由成分得分矩陣可以得出： （39） （40）利用SPSS軟件對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流量Y與主成分Z1、Z2進(jìn)行回歸分析，分析結(jié)果如表4-8至4-10。表4-8模型匯總表模型RR2調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差10.9600.9210.904219.314表4-9方差分析表模型平方和df均方FSig1回歸46390639.49022318019.74552.6020.000殘差396601.514944066.835統(tǒng)計(jì)5032641.00411表4-10模型系數(shù)表模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSigB標(biāo)準(zhǔn)誤差BetaZ1647.24363.2940.95710.2260Z250.34363.2940.0740.7950.447對(duì)模型的輸出進(jìn)行分析，相關(guān)系數(shù)R=0.960，決定系數(shù)R2=0.914，調(diào)整可決系數(shù)=0.904，說(shuō)明回歸效果較好，因變量與各自變量具有相關(guān)性。F檢驗(yàn)值F=52.602>F0.05(2,10)=4.103,說(shuō)明在95%的置信水平上拒絕原假設(shè)，回歸模型整體顯著。由表4-10可得出主成分回歸方程： （41）將提取的主成分與自變量的函數(shù)關(guān)系代入得 （42）還原原始變量為： （43）利用一元回歸方程預(yù)測(cè)2020到2024年自變量的值，結(jié)果如表4-11：表4-112020到2024年自變量的值變量年份X1X2X3X4X5X6X7X8X9202055103.45490.25081.96050.735529.715808.95488.210762.324081.8202158357.65708.64964.96254.237439.416810.15532.310809.125693.2202261611.85927.04848.06457.639349.117811.25576.510855.927304.6202364866.06145.54731.06661.141258.718812.35620.610902.728916.0202468120.26363.94614.06864.643168.419813.55664.710949.530527.3將自變量的預(yù)測(cè)結(jié)果代入主成分回歸方程中，得到2020至2024年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流需求量的預(yù)測(cè)值如表4-12。表4-12主成分回歸預(yù)測(cè)值年份20202021202220232024物流量/萬(wàn)噸15940.216181.216422.216663.216904.14.3基于灰色gm（1，1）模型農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)由表4-3得知2008至2019年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流需求量，本文采用GM（1，1）模型對(duì)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，并進(jìn)行精度檢測(cè)。使用軟件MATLAB7.0，得到結(jié)果如下：圖4-2MATLAB輸出結(jié)果圖4-3MATLAB輸出結(jié)果從MATLAB運(yùn)行程序后輸出的結(jié)果可知，相對(duì)殘差Q=0.0133，方差比C=0.2724<0.35，P=1>0.95，說(shuō)明本次預(yù)測(cè)結(jié)果精度較高。2020年至2024年河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)結(jié)果如表4-13。表4-13灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值年份20202021202220232024物流量/萬(wàn)噸15984.016248.816518.016791.717069.94.4基于組合模型農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)根據(jù)主成分回歸預(yù)測(cè)模型和gm（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流量的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并計(jì)算他們的誤差，結(jié)果如表4-14：表4-14預(yù)測(cè)值誤差年份農(nóng)產(chǎn)品物流量實(shí)際值主成分回歸預(yù)測(cè)值灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)值預(yù)測(cè)誤差主成分回歸灰色GM（1，1）200912952.513236.113340.9-283.6-388.4201013522.813528.913561.9-6.1-39.0201113675.113808.913786.6-133.8-111.5201214399.614028.114015.0371.4384.6201314641.014295.214247.2345.8393.8201414293.614557.914483.3-264.3-189.7201514747.514890.114723.2-142.624.3201615067.914851.514967.2216.4100.7201715463.415117.615215.1345.9248.3201815322.715406.015467.2-83.3-144.5201915444.015755.815723.5-311.8-279.5平均值227.7209.5由表可知，在單獨(dú)使用主成分回歸預(yù)測(cè)模型和gm（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，各模型的平均預(yù)測(cè)誤差都不相同，這是由于各種模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中受到各種因素的影響。由式（35）計(jì)算組合預(yù)測(cè)模型的總誤差為： （44）則由式（36）計(jì)算出主成分回歸預(yù)測(cè)模型和gm（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型各自的權(quán)重為： （45） （46）根據(jù)式（24）和式（25）中計(jì)算得到主成分回歸預(yù)測(cè)和gm（1，1）灰色預(yù)測(cè)權(quán)重，得到組合預(yù)測(cè)模型為： （47）組合預(yù)測(cè)模型與單一預(yù)測(cè)模型誤差比較如圖4-3。圖4-3預(yù)測(cè)誤差比較將單一預(yù)測(cè)模型對(duì)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流量2020年-2024年的預(yù)測(cè)結(jié)果代入式（47）中，得到組合預(yù)測(cè)模型得預(yù)測(cè)結(jié)果如表4-15。表4-15組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值（萬(wàn)噸）年份20202021202220232024物流量/萬(wàn)噸15984.016216.416472.116730.116990.54.5本章小結(jié)本章通過(guò)對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求影響因素的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集，采用定量分析的方法，先使用主成分回歸和灰色預(yù)測(cè)兩種預(yù)測(cè)模型，再基于Shapley值建立組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流未來(lái)幾年的需求趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。5河南農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展建議5.1河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求分析結(jié)論基于本文對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求的分析可以看出，河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求受到多方面的影。從需求主體、需求趨勢(shì)的分析來(lái)看，河南農(nóng)產(chǎn)品物流的需求量將持續(xù)增長(zhǎng)，需求主體和結(jié)構(gòu)不斷變化，目前河南農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流、綠色物流、第三方物流和配送物流的發(fā)展水平與河南農(nóng)產(chǎn)品物流的需求不符。而河南農(nóng)產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)的結(jié)果表明，河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求保持平穩(wěn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。而就目前而言，隨著河南省人民政府對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流的逐漸重視，河南農(nóng)產(chǎn)品物流行業(yè)正在快速發(fā)展。但與國(guó)外農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展較好的國(guó)家相比，河南農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展呈現(xiàn)諸多問(wèn)題。一方面，由于缺乏統(tǒng)一完善的農(nóng)產(chǎn)品物流信息平臺(tái)，導(dǎo)致河南農(nóng)產(chǎn)品物流的信息化水平較低，在農(nóng)產(chǎn)品物流信息共享、流通過(guò)程跟蹤等方面受到較大的制約，阻礙了河南農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。另一方面，農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)水平和冷鏈物流設(shè)備的數(shù)量尚不能滿足目前農(nóng)產(chǎn)品物流的需求，與人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的要求不符。最后，在物流企業(yè)方面，河南大多數(shù)服務(wù)農(nóng)產(chǎn)品的物流企業(yè)受技術(shù)和資金的限制，存在著“小、散、亂”的特點(diǎn)，不利于河南農(nóng)產(chǎn)品物流服務(wù)水平的提高?？v觀河南農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展現(xiàn)狀，農(nóng)產(chǎn)品物流的技術(shù)水平與物流結(jié)構(gòu)尚不能滿足河南農(nóng)產(chǎn)品物流的需求。針對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展存在的問(wèn)題，結(jié)合本文的研究，對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展提出以下幾點(diǎn)建議。5.2河南農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展建議(1)建立完善的農(nóng)產(chǎn)品物流信息平臺(tái)加大對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流信息平臺(tái)建設(shè)的投入，引進(jìn)先進(jìn)的物流信息技術(shù)，完善農(nóng)產(chǎn)品物流信息平臺(tái)，逐步形成全省統(tǒng)一的農(nóng)產(chǎn)品物流信息交流平臺(tái)，提升河南農(nóng)產(chǎn)品物流整體的信息化水平。促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流信息資源共享，提高農(nóng)產(chǎn)品多式聯(lián)運(yùn)的銜接水平，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流全過(guò)程有效控制和管理，進(jìn)而降低農(nóng)產(chǎn)品物流成本，促進(jìn)河南農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)的發(fā)展。(2)加大對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的支持政府應(yīng)發(fā)揮政府職能，出臺(tái)扶持農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的政策，促進(jìn)冷鏈物流整體發(fā)展。鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流，由于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流設(shè)施設(shè)備的建造和運(yùn)行成本較高，所以在用地、資金等方面給予相關(guān)企業(yè)一定的支持。同時(shí)，加大對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流模式的推廣力度，鼓勵(lì)農(nóng)產(chǎn)品銷售企業(yè)運(yùn)輸生鮮農(nóng)產(chǎn)品時(shí)使用冷鏈物流模式；深化學(xué)校和企業(yè)的合作，培養(yǎng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流方面的相關(guān)人才，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流管理水平和技術(shù)水平的發(fā)展；加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)的研究，建設(shè)完善的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流標(biāo)準(zhǔn)體系。(3)推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品物流綠色發(fā)展推動(dòng)河南農(nóng)產(chǎn)品物流綠色發(fā)展，政府、農(nóng)產(chǎn)品物流相關(guān)企業(yè)和消費(fèi)者要提升綠色物流意識(shí)。政府做好宣傳導(dǎo)向，建立相關(guān)法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)農(nóng)產(chǎn)品物流綠色發(fā)展；相關(guān)企業(yè)樹(shù)立農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的理念，一方面，在包裝、運(yùn)輸和加工等方面實(shí)現(xiàn)綠色化，如使用可降解包裝材料、使用循環(huán)包裝設(shè)備等。另一方面在農(nóng)產(chǎn)品加工、運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中，確保農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量安全；消費(fèi)者樹(shù)立正確的農(nóng)產(chǎn)品綠色物流觀念，不追求農(nóng)產(chǎn)品過(guò)度包裝，節(jié)約資源、保護(hù)環(huán)境。(4)推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品第三方物流與農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)企業(yè)合作河南農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展應(yīng)多借鑒發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)和第三方物流合作的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品物流需求主體與第三方物流合作的方式，推動(dòng)河南農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。農(nóng)產(chǎn)品物流需求主體樹(shù)立與第三方物流企業(yè)的合作觀念，通過(guò)將物流外包或與第三方物流共同管理的模式，提高其整體的物流水平。第三方物流企業(yè)提升物流技術(shù)和管理水平，為客戶提供較高水平的服務(wù)。（5）發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品配送物流在農(nóng)產(chǎn)品電商市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展迅速的環(huán)境下，河南農(nóng)產(chǎn)品銷售末端配送是農(nóng)產(chǎn)品電商銷售的重要環(huán)節(jié)。政府和企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品配送產(chǎn)業(yè)鏈管理，注重農(nóng)產(chǎn)品配送質(zhì)量安全問(wèn)題，從整體上優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品配送體系，提升配送效率和服務(wù)質(zhì)量。6結(jié)束語(yǔ)本文在前人對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)的研究基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)比單一預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn)和局限性，選擇基于Shapley值的組合預(yù)測(cè)模型對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。確定預(yù)測(cè)模型之后，對(duì)所使用模型的相關(guān)理論進(jìn)行研究，為構(gòu)建河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)模型做好充分的準(zhǔn)備。在對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求的預(yù)測(cè)前，對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求的特點(diǎn)、需求主體、影響因素和需求趨勢(shì)進(jìn)行了分析。在對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)中，第四章主成分回歸分析選取的指標(biāo)，是以第三章對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求影響因素的分析作為依據(jù)，選取的指標(biāo)較為合理和科學(xué)。而借助SPSS軟件對(duì)選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后，再進(jìn)行多元回歸分析，解決了選取指標(biāo)數(shù)據(jù)存在共線性的問(wèn)題。在建立灰色預(yù)測(cè)模型時(shí)，借助了MATLAB軟件，并輸出檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途鹊闹笜?biāo)數(shù)值，通過(guò)分析輸出結(jié)果，灰色預(yù)測(cè)模型精度達(dá)到較高水平。最后，根據(jù)主成分回歸預(yù)測(cè)模型和灰色預(yù)測(cè)模型的誤差，計(jì)算其Shapley值，建立組合預(yù)測(cè)模型。組合預(yù)測(cè)模型與單一預(yù)測(cè)模型相比，誤差值的波動(dòng)明顯減小。在研究過(guò)程中，本文存在著一些不足。由于數(shù)據(jù)的可獲取性，在對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)時(shí)，一些數(shù)據(jù)指標(biāo)用近年來(lái)數(shù)據(jù)作為代替。同時(shí)忽略了省外農(nóng)產(chǎn)品購(gòu)進(jìn)的問(wèn)題，因此河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求可能大于預(yù)測(cè)值。通過(guò)對(duì)河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求的分析和預(yù)測(cè)，得出河南農(nóng)產(chǎn)品物流需求的趨勢(shì)，并根據(jù)河南農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展，結(jié)合研究的結(jié)論提出相應(yīng)的建議，為相關(guān)政府部門(mén)和企業(yè)制定農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展規(guī)劃提供參考，以促進(jìn)河南農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。參考文獻(xiàn)王春燕,東莎莎,魏曉霞,趙長(zhǎng)盛.我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展現(xiàn)狀及對(duì)策分析[J].中國(guó)果菜,2020,40(11):8-11.TheManagementofBusinessLogistics:ASupplyChainPerspective(7thEdition)(Book).[J].JournalofSupplyChainManagement,2003.Mark,

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