基于迁移学习的农产品冷链物流需求预测  

作　　者：包雪函 孙璇 

机构地区：[1]北京信息科技大学管理科学与工程学院 [2]北京信息科技大学计算机学院

出　　处：《商场现代化》2025年第7期47-52,共6页

摘　　要：我国是农产品生产和消费大国,对农产品冷链物流进行预测,可以帮助企业和政府形成有效益的供应链条。在对现有的农产品物流预测模型进行分析后,选择BP神经网络作为预测模型,结合农产品冷链物流的发展特点,引入迁移学习技术提高模型预测精度,并以北京市农产品冷链物流需求作为实例验证。验证结果表明,优化后的模型在平均绝对百分比误差和其他误差指标上明显优于未改良的BP神经网络预测模型和传统机器学习模型,此外优化模型展示出更佳的泛化表现。研究成果不仅显著提高了预测准确性,还为相关企业和部门提供了决策支持,有助于促进冷链物流的发展。

关 键 词：冷链物流 需求预测 BP神经网络 迁移学习 灰色关联分析 正则化 

分 类 号：F32[经济管理—产业经济]