一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法。本發(fā)明以豬肉在屠宰加工、冷卻排酸、運輸、銷售各環(huán)節(jié)的衛(wèi)生安全監(jiān)測指標(biāo)以及基于層次分析法獲得的警情評價指標(biāo)作為訓(xùn)練樣本來源，在LIBSVM軟件包中使用基于徑向基核函數(shù)的支持向量機訓(xùn)練得到滿足研究所需的回歸模型，通過測試樣本預(yù)測結(jié)果的精度分析證明了本發(fā)明采用的支持向量機在豬肉冷鏈預(yù)警中所具有的優(yōu)越性。本發(fā)明可作為一種事前防范的預(yù)警工具，能夠幫助企業(yè)針對豬肉冷鏈各個環(huán)節(jié)的不同警情，做出不同的預(yù)防工作，從而有助于企業(yè)在整個冷鏈物流過程中對豬肉質(zhì)量的把控，以降低豬肉冷鏈物流過程的成本。
【專利說明】
一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及豬肉冷鏈物流安全預(yù)警，具體涉及在LIBSVM工具箱中采用基于支持向 量機(Support Vector Machine，簡稱SVM)算法進行回歸擬合，從而預(yù)測豬肉冷鏈物流安全 的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM)方法主要是依據(jù)有限的樣本數(shù) 據(jù)，在所建立的模型復(fù)雜度和機器的學(xué)習(xí)能力兩者中間尋找最佳折中，從而達到最好的推 廣性能。SVM應(yīng)用于回歸擬合分析時，是為了尋求能夠使全部訓(xùn)練樣本距離某一分類面誤差 值最小的一個最優(yōu)分類面，這種回歸算法主要是以不敏感損失函數(shù)以及核函數(shù)算法為基 礎(chǔ)，通過升高空間維度，在高維空間中進行線性回歸的算法。該算法通過核函數(shù)降低了回歸 擬合過程中的風(fēng)險，對傳統(tǒng)的回歸擬合方法進行了優(yōu)化和改進。通過引進核函數(shù)，支持向量 回歸法能夠進行非線性回歸，并且能夠在提高空間維度的同時對過擬合進行控制。LIBSVM 工具箱是臺灣大學(xué)林智仁(Chih-Jen Lin)博士和張執(zhí)中（Chih-Chung Chang)教授等人所 設(shè)計，能夠方便有效的處理分類問題、回歸問題和分布估計問題等。
[0003] 冷鏈預(yù)警是變事后報告為事前預(yù)防，對記錄全程冷鏈過程中可能影響衛(wèi)生安全的 信息進行數(shù)據(jù)分析，針對可能產(chǎn)生的質(zhì)量問題和可能引起質(zhì)量問題的環(huán)境因素進行提前播 報，及時發(fā)現(xiàn)豬肉流通過程中隱藏的問題并及時的消除，避免具有質(zhì)量問題的產(chǎn)品流入市 場，對確保豬肉優(yōu)質(zhì)和安全，完善追溯系統(tǒng)具有重要意義。在國外，學(xué)者主要從理論、技術(shù)和 模型三個方面進行了研究。V.Caporale以跟蹤和追溯兩者的差異為理論基礎(chǔ)進行拓展研 究，闡釋了肉制品食品識別系統(tǒng)的特點以及食品可追溯對食品安全預(yù)警的影響;Lucia Lo Bello等通過對食品追溯過程中所需要的各種數(shù)據(jù)進行建模，利用Web Service技術(shù)構(gòu)建了 一個分布式的協(xié)同工作系統(tǒng)，解決了食品追溯的信息分散性和復(fù)雜性；國內(nèi)學(xué)者閆倩等運 用博弈論的方法研究了農(nóng)產(chǎn)品追溯制度過程中農(nóng)戶和企業(yè)之間的相互信任問題。張可、柴 毅以豬肉生產(chǎn)供應(yīng)鏈為研究對象，分析了用于豬肉生產(chǎn)加工供應(yīng)鏈可追溯系統(tǒng)的預(yù)警模 型，對數(shù)據(jù)擾動提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計學(xué)分析的分析算法，并指出了出現(xiàn)不正常 信息時的反饋和追溯過程，以及形成預(yù)警信息和發(fā)布預(yù)警信息的過程。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，解決了豬肉冷鏈過程 中，由于事前監(jiān)控不到位而引發(fā)事后問題反饋不及時，延長豬肉冷鏈環(huán)節(jié)、并進一步影響到 豬肉到達終端時的質(zhì)量的問題，具有步驟簡單且仿真模擬數(shù)據(jù)的擬合度高的特點。
[0005] 為達到上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：
[0006] 1)建立豬肉冷鏈物流安全評價指標(biāo)體系，所述安全評價指標(biāo)體系包括用于反映豬 肉冷鏈物流總體警情的指標(biāo)、用于反映豬肉冷鏈物流各環(huán)節(jié)警情的一級指標(biāo)、用于反映豬 肉冷鏈物流各個環(huán)節(jié)中衛(wèi)生安全監(jiān)測對象分類的二級指標(biāo)以及采集自豬肉冷鏈物流各個 環(huán)節(jié)的用于衛(wèi)生安全監(jiān)測的三級指標(biāo)；
[0007] 2)采集N組三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，對每組三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行定性指標(biāo)定量 化以及對不同量化指標(biāo)各自作歸一化處理得到歸一化的三級指標(biāo)，根據(jù)歸一化的三級指標(biāo) 以及采用層次分析法對所述安全評價指標(biāo)體系分析的結(jié)果獲取二級指標(biāo)、在二級指標(biāo)的基 礎(chǔ)上獲取一級指標(biāo)以及在一級指標(biāo)的基礎(chǔ)上獲取豬肉冷鏈物流總體警情，由獲取的一級指 標(biāo)或豬肉冷鏈物流總體警情與對應(yīng)的歸一化的三級指標(biāo)構(gòu)成包含N組樣本的訓(xùn)練樣本集；
[0008] 3)采用支持向量機構(gòu)建警情預(yù)測的數(shù)學(xué)模型，并利用所述訓(xùn)練樣本集對該數(shù)學(xué)模 型進行訓(xùn)練，所述支持向量機采用徑向基核函數(shù)；
[0009] 4)經(jīng)過步驟3)后，利用所述數(shù)學(xué)模型進行針對豬肉冷鏈物流總體或豬肉冷鏈物流 各個環(huán)節(jié)的警情預(yù)測。
[0010] 所述豬肉冷鏈物流由屠宰加工、冷卻排酸、運輸和銷售四個環(huán)節(jié)組成。
[0011] 所述屠宰加工環(huán)節(jié)的二級指標(biāo)包括感官指標(biāo)、技術(shù)規(guī)范指標(biāo)、獸藥殘留量指標(biāo)、微 生物指標(biāo)以及化學(xué)成分指標(biāo);所述技術(shù)規(guī)范指標(biāo)對應(yīng)的三級指標(biāo)為車間整潔度和員工操作 標(biāo)準(zhǔn)化。
[0012] 所述冷卻排酸環(huán)節(jié)的二級指標(biāo)包括冷卻間指標(biāo)以及操作指標(biāo);所述操作指標(biāo)對應(yīng) 的三級指標(biāo)為冷卻時間和吊掛時間。
[0013] 所述運輸環(huán)節(jié)的二級指標(biāo)包括運輸指標(biāo)，所述運輸指標(biāo)對應(yīng)的三級指標(biāo)為運輸車 溫度和運輸車整潔度。
[0014] 所述銷售環(huán)節(jié)的二級指標(biāo)包括環(huán)境指標(biāo)和儲存指標(biāo);所述環(huán)境指標(biāo)對應(yīng)的三級指 標(biāo)為操作間整潔度和消毒情況。
[0015] 所述N的取值為20~100。
[0016]所述徑向基核函數(shù)的懲罰函數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g取經(jīng)過交叉驗證法優(yōu)化的結(jié)果。 [0017]所述定性指標(biāo)定量化采用等級比重法，所述歸一化處理中，將所述三級指標(biāo)依據(jù) 正向評價指標(biāo)、負(fù)向評價指標(biāo)、區(qū)間評價指標(biāo)的不同要求，采用最大最小值法進行歸一化。
[0018] 本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在：
[0019] 本發(fā)明率先將支持向量機用于豬肉冷鏈預(yù)警之中，利用支持向量機通過引進核函 數(shù)進行非線性回歸運算，并且能夠在提高空間維度的同時對過擬合進行控制，降低了回歸 擬合過程中的風(fēng)險，使得將該方法在進行仿真實驗時，預(yù)測準(zhǔn)確性大大優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測法，例 如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該發(fā)明作為一種事前防范的預(yù)警工具，能夠幫助企業(yè)在針對豬肉冷鏈 的不同環(huán)節(jié)的不同警情，做出不同的預(yù)防工作，從而有助于企業(yè)在整個冷鏈過程中對豬肉 質(zhì)量的把控，以降低豬肉冷鏈運輸過程中的成本。
[0020] 為了進一步提高支持向量機預(yù)測的精準(zhǔn)性，得到更好的預(yù)測擬合值，對影響支持 向量機性能的主要參數(shù)懲罰函數(shù)C和徑向基核函數(shù)的參數(shù)g采用交叉驗證法進行優(yōu)化。使在 沒有測試集標(biāo)簽的情況下，找到一定意義下的最佳參數(shù)c、g，從而更有效避免過學(xué)習(xí)和欠學(xué) 習(xí)狀態(tài)的發(fā)生，最終使訓(xùn)練集達到最高回歸準(zhǔn)確率。由均方誤差MSE和決定系數(shù)R 2兩個指標(biāo) 可知，支持向量機參數(shù)優(yōu)化后輸出的豬肉冷鏈物流各環(huán)節(jié)預(yù)警值預(yù)測結(jié)果，精度提高了一 個數(shù)量級，達到了 1〇_4,比默認(rèn)參數(shù)的預(yù)測結(jié)果擬合度高、誤差小，進一步保證該方法可用于 豬肉冷鏈物流的安全預(yù)警研究，并能達到滿意效果。
【附圖說明】
[0021] 圖1是利用RBF核函數(shù)(參數(shù)取默認(rèn))在屠宰加工環(huán)節(jié)輸出的擬合結(jié)果(注:屠宰加 工環(huán)節(jié)預(yù)測結(jié)果 MSE = 0.0046738，R2 = 0.91096);
[0022] 圖2是對RBF核函數(shù)按K-CV法進行SVR算法的參數(shù)尋優(yōu)后得到的屠宰加工環(huán)節(jié)的擬 合結(jié)果(注:屠宰加工環(huán)節(jié)預(yù)測結(jié)果MSE = 0.0028691，R2 = 0.99651);
[0023] 圖3是采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時得到的屠宰加工環(huán)節(jié)的擬合結(jié)果(注:屠宰加工環(huán)節(jié) 預(yù)測結(jié)果MSE = 0 · 00091170，R2 = 0 · 99472)。
【具體實施方式】
[0024]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進行詳細(xì)說明。
[0025] (1)冷鏈環(huán)節(jié)劃分及安全影響因素
[0026]豬肉冷鏈物流安全在屠宰加工、冷卻排酸、運輸、銷售環(huán)節(jié)的多種影響指標(biāo)關(guān)系到 資源、環(huán)境、設(shè)施、管理等多方面的問題。通過分析豬肉冷鏈物流各個環(huán)節(jié)的安全影響因素 以及豬肉冷鏈物流相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合指標(biāo)體系的構(gòu)建原則，對影響豬肉冷鏈物流安全因 素進行分類和篩選。
[0027] (2)評價指標(biāo)結(jié)構(gòu)模型
[0028] 對于豬肉冷鏈物流，最終選取由4大類一級指標(biāo)、10個二級指標(biāo)和22個三級指標(biāo)構(gòu) 成的層次結(jié)構(gòu)模型，如表1-1所示。
[0029] -級指標(biāo)分別針對豬肉冷鏈物流的屠宰加工、冷卻排酸、運輸、銷售四個環(huán)節(jié)對應(yīng) 設(shè)立。
[0030] 二級指標(biāo)包括感官指標(biāo)、技術(shù)規(guī)范指標(biāo)、獸藥殘留量指標(biāo)、微生物指標(biāo)、化學(xué)成分 指標(biāo)、冷卻間指標(biāo)、操作指標(biāo)、運輸指標(biāo)、環(huán)境指標(biāo)、儲存指標(biāo)。
[0031] 三級指標(biāo)包括表現(xiàn)狀態(tài)；車間整潔度，員工操作標(biāo)準(zhǔn)化;氯霉素，金霉素，土霉素， 六六六;大腸桿菌，菌落總數(shù);揮發(fā)性鹽基氮，水分含量，汞含量;冷卻間溫度，冷卻間濕度； 冷卻時間，吊掛間距;運輸車溫度，運輸車整潔度;操作間整潔度，消毒情況;冷柜溫度，冷庫 溫度。將實地調(diào)查得到的影響豬肉質(zhì)量的三級指具體分配到對應(yīng)的二級指標(biāo)，再追溯到其 一級指標(biāo)，從而實現(xiàn)預(yù)警功能。
[0032] 表1-1.指標(biāo)之間的對應(yīng)關(guān)系及指標(biāo)編號
[0034]本發(fā)明基于實地檢測的三級指標(biāo)采用層次分析法獲得二級指標(biāo)的值以及一級指 標(biāo)的值。
[0035]首先采集某環(huán)節(jié)或各環(huán)節(jié)三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)（以屠宰加工環(huán)節(jié)三級指標(biāo)為例， 參見表1-2)。
[0036]表1-2.豬肉冷鏈物流屠宰加工環(huán)節(jié)部分三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)
[0038]對采集的三級指標(biāo)中的定性指標(biāo)通過等級比重法進行量化處理，即將定性評判結(jié)果 分5個等級:好、較好、一般、較差、差，對應(yīng)的評價等級的值分別為0.30，0.25，0.20，0.15，0.10。
[0039] 使用MATLAB編程，對三級指標(biāo)中的定量指標(biāo)以及量化后的定性指標(biāo)根據(jù)正向評價 指標(biāo)、負(fù)向評價指標(biāo)、區(qū)間評價指標(biāo)的不同要求，采用最大最小值法進行歸一化：
[0040] 正向評價指標(biāo)（例如表1-2中，車間整潔度越高，對豬肉質(zhì)量的保存越有利）歸一 化：
[0042] Xlj表示第j個指標(biāo)的第i個數(shù)據(jù)，Plj表示第j個指標(biāo)的第i個數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果，η表 示某指標(biāo)的數(shù)據(jù)樣本總數(shù)。
[0043] 負(fù)向評價指標(biāo)（例如表1-2中，氯霉素、金霉素等獸藥殘留含量越多，豬肉質(zhì)量越 差)歸一化：
[0045]
則區(qū)間評價指標(biāo)(例如表1-1中，冷卻間 溫度，冷卻時間，冷卻間濕度等有范圍變化的三級指標(biāo)即為區(qū)間評價指標(biāo))歸一化：
[0048] 利用歸一化結(jié)果并結(jié)合層次分析法的分析結(jié)果，計算各環(huán)節(jié)目標(biāo)結(jié)果數(shù)據(jù)。
[0049] 層次分析法求解權(quán)重的關(guān)鍵步驟如下：
[0050] (a)根據(jù)層次結(jié)構(gòu)模型，通過指標(biāo)兩兩相比確定矩陣中元素值大小：極端重要、強 烈重要、明顯重要、稍微重要、同樣重要，并分別賦值9、7、5、3、1，反之賦予1/9、1/7、1/5、1/ 3、1。構(gòu)造兩兩對比矩陣。
[0051] (b)根據(jù)式（1-4)、（1_5)，采用方根法求各要素相對于上層某要素的歸一化相對重 要度向量爐=(的 Q):
[0054] (c)求出重要度向量f后，根據(jù)式(1-6)求矩陣特征值A(chǔ)max(特征根法）：
[0055] Aff=Alnaxff (1-6)
[0056] (d)利用式（1-7)計算一致性指標(biāo)CI，并在表1-3中查找相應(yīng)的平均隨機一致性指 標(biāo)RI，并根據(jù)式（1-8)求一致性比例CR，當(dāng)CR〈0.1時，滿足一致性檢驗結(jié)果，否則重新修改對 比矩陣，直到滿足一致性要求為止。
[0057]表1-3.平均隨機一致性指標(biāo)
[0061]采用層次分析法對豬肉冷鏈各環(huán)節(jié)分配安全預(yù)警指標(biāo)權(quán)重，以屠宰環(huán)節(jié)為例，采 用層次分析法求解一級指標(biāo)(屠宰加工環(huán)節(jié))對二級指標(biāo)的權(quán)重，結(jié)果如表1-4所示。
[0062]表1-4.屠宰加工環(huán)節(jié)對二級指標(biāo)的比較矩陣
[0064]依此公式（1-4)、（1-5)、（1-6)、（1-7)、（1-8)求出二級指標(biāo)對三級指標(biāo)的比較矩 陣；
[0065] 求出最終的豬肉冷鏈物流安全預(yù)警指標(biāo)體系權(quán)重結(jié)果如表1-5。
[0066] 表1-5.豬肉冷鏈物流安全預(yù)警指標(biāo)權(quán)重
[0069] 由此，經(jīng)過對原始指標(biāo)歸一化處理與層次分析得到各級指標(biāo)之間的權(quán)重后，三級 指標(biāo)歸一化結(jié)果與對應(yīng)權(quán)重相乘后再相加得到二級指標(biāo)，二級指標(biāo)同樣方式處理得到一級 指標(biāo)即環(huán)節(jié)預(yù)警值，一級指標(biāo)同樣方式處理得到總體預(yù)警值，其值越小，代表警情越嚴(yán)重。 如表1-6。利用預(yù)警值(y)和對應(yīng)的用于計算的三級指標(biāo)歸一化結(jié)果(X)即可得到最終的用 于訓(xùn)練的樣本集。
[0070] 表1-6.目標(biāo)輸出結(jié)果(環(huán)節(jié)預(yù)警值和總體預(yù)警值）
[0072]滿足實驗的N組(例如100組，原始數(shù)據(jù)采用現(xiàn)場調(diào)查和專家詢問的方法從西安方 欣集團下屬的食品產(chǎn)業(yè)區(qū)的豬肉在屠宰加工、冷卻排酸、運輸、銷售各環(huán)節(jié)中獲得)數(shù)據(jù)，將 N組數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本集(例如90組)和測試樣本集(例如10組）。樣本中的一組數(shù)據(jù)由總體 預(yù)警值和所有環(huán)節(jié)三級指標(biāo)歸一化結(jié)果構(gòu)成，或者，由任意一個環(huán)節(jié)對應(yīng)的一級指標(biāo)與該 環(huán)節(jié)的所有三級指標(biāo)歸一化結(jié)果構(gòu)成。
[0073] (3)利用SVR進行豬肉冷鏈物流安全預(yù)警
[0074]對于基于SVR的預(yù)測方法，通常通過確定合適的核函數(shù)及參數(shù)，并利用已知樣本集 進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，從而確定最優(yōu)決策函數(shù)，利用該決策函數(shù)進行預(yù)測分析。
[0075]本發(fā)明基于SVR的豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法主要遵循以下步驟：
[0076] 1)取η組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，設(shè)樣本χ= {χιι，…，Xij，···}，y = {yi，···，yi，···}，i = l， 2,…，n;j = l，2,…，q，q表示某環(huán)節(jié)三級指標(biāo)的總數(shù)或整個冷鏈三級指標(biāo)總數(shù)，則SVR的訓(xùn) 練樣本集為：
[0078] 2)對于各個環(huán)節(jié)的預(yù)測值，k為模型指標(biāo)層嵌入準(zhǔn)則層高維空間的維數(shù)，可建立映 射f:Rq-Rr，如式（1-9);對于豬肉冷鏈總體安全預(yù)警的預(yù)測值，r為模型嵌入高維空間的維 數(shù)，可建立映射R:Rr-R，如式（1-10):
[0081]其中，yr(r=l~4)為豬肉冷鏈物流各個環(huán)節(jié)的預(yù)測值，y為豬肉總體安全預(yù)測值。 [0082] 3)根據(jù)輸入樣本集和式（1-11)，利用KKT條件求得αι、 αι*和b*，建立如式（1-11)的 回歸函數(shù)，對于新的輸入向量X，利用回歸函數(shù)進行SVM訓(xùn)練：
[0084]其中，ai、ai*為Lagrange乘子，b*為分類面閾值，1^：1七）為核函數(shù)。采用常用的三 種核函數(shù):徑向基(RBF)核函數(shù)、p階多項式核函數(shù)、正切雙曲（sigmoid)核函數(shù)分別進行訓(xùn) 練預(yù)測，尋找最優(yōu)預(yù)測核函數(shù)，確定最優(yōu)預(yù)測模型結(jié)構(gòu)。
[0085] 4)引入均方誤差MSE和決定系數(shù)R2兩個指標(biāo)，評價預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0088]其中，均方誤差MSE描述了預(yù)測結(jié)果精度，MSE越小，預(yù)測精度越高；決定系數(shù)R2代 表了模型的泛化能力，R2越接近1，代表模型泛化能力越強，解釋因變量的能力越強，表示 訓(xùn)練樣本真值，％表示預(yù)測值，η表示選取的樣本數(shù)。
[0089] 步驟3、4涉及支持向量機的建模計算，結(jié)合LIBSVM工具箱進行編程求解。在LIBSVM 中采用系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)并結(jié)合豬肉冷鏈物流數(shù)據(jù)進行安全預(yù)警預(yù)測。在LIBSVM中模擬獲得不 同核函數(shù)下各冷鏈環(huán)節(jié)預(yù)測結(jié)果的均方誤差，如表1-7所示。分析各環(huán)節(jié)預(yù)測結(jié)果的均方誤 差MSE，發(fā)現(xiàn)采用RBF進行預(yù)測結(jié)果最好。
[0090] 表1-7. LIBSVM不同核函數(shù)預(yù)測結(jié)果
[0091]
[0092] 6)對于RBF核函數(shù)參數(shù)的優(yōu)化：為進一步提升預(yù)測的精準(zhǔn)度，采用交叉驗證法 (Cross Val idation，簡稱K-CV法)優(yōu)化RBF的懲罰函數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g，通過對c、g的精度 要求，得到優(yōu)化后的參數(shù)C和g，如表1-8所示。參數(shù)優(yōu)化前后(徑向基核函數(shù))誤差精度結(jié)果 對比如表1-9所示。
[0093]表1-8. K-CV法獲得的各環(huán)節(jié)最優(yōu)參數(shù)
[0094]
[0096]表1-9.優(yōu)化前后SVR模型求得的預(yù)測結(jié)果
[0097]
[0098] 由上表可知，支持向量機參數(shù)優(yōu)化后輸出的豬肉冷鏈物流各環(huán)節(jié)預(yù)測結(jié)果，精度 提高了一個數(shù)量級，達到了 1〇~(_4)，比默認(rèn)參數(shù)的預(yù)測結(jié)果擬合度高、誤差小，說明該方法 可用于豬肉冷鏈物流的安全預(yù)警研究，并能達到滿意效果。
[0099]為了將預(yù)測警情以直觀方式進行顯示，可將最終的預(yù)測結(jié)果根據(jù)不同區(qū)間劃分為 不同的警情等級（參見表1-10)，根據(jù)警情等級確定各環(huán)節(jié)安全狀況，為采取相關(guān)補救措施 提供參考。預(yù)警值反映了在冷鏈各環(huán)節(jié)出現(xiàn)可能影響最終豬肉質(zhì)量的嚴(yán)重情況，根據(jù)對豬 肉的預(yù)警，警情越重，說明豬肉到達消費端出現(xiàn)質(zhì)量問題越嚴(yán)重。根據(jù)企業(yè)自身對豬肉質(zhì)量 的要求以及食品安全管理條例，例如對警情達到中級以上即需要給予做出相對應(yīng)的補救措 施，以保證食品安全。
[0100] 表1-10警情等級劃分表 [0101]
[0102] 依照警情等級表，將測試樣本的預(yù)測結(jié)果進行警情劃分，得出各個環(huán)節(jié)以及總體 的相應(yīng)警情結(jié)果，如表1-11所示：
[0103] 表1-11.測試樣本警情預(yù)測結(jié)果
[0106] 從圖1特別是圖2可以看出，本發(fā)明提出的基于RBF的豬肉冷鏈安全預(yù)警方法具有 較高的預(yù)測精度。
[0107] 利用警情預(yù)測結(jié)果可及時發(fā)現(xiàn)問題，確定問題發(fā)生的環(huán)節(jié)，并尋找原因，從而為工 作人員采取糾正措施提供參考，最終阻斷問題產(chǎn)品的流出，并可為最終的豬肉品質(zhì)等級提 供參考。
[0108] 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測的過程中，預(yù)測結(jié)果波動性較大，不具有穩(wěn)定性，而支持向 量機算法則是將預(yù)測問題進行轉(zhuǎn)化，將其作為二次規(guī)劃問題進行解決，從而得到理論意義 上的全局最優(yōu)解，預(yù)測結(jié)果是定值，具有穩(wěn)定性。因此，采用支持向量機進行豬肉冷鏈物流 安全預(yù)警較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有明顯優(yōu)勢，且更有實際意義。
[0109] 采用MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中默認(rèn)的函數(shù)和對應(yīng)的訓(xùn)練方法(trainlm訓(xùn)練 函數(shù)以及對應(yīng)的Levenberg_Marquerdt算法），分別對豬肉冷鏈物流各個環(huán)節(jié)進行安全預(yù) 測，其中，各個環(huán)節(jié)的輸入層節(jié)點數(shù)、隱含層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)分別為:屠宰加工環(huán)節(jié) 12、5、1個，儲存環(huán)節(jié)4、3、1個 ;運輸環(huán)節(jié)2、2、1個;銷售環(huán)節(jié)4、3、1個;總體預(yù)測18、5、1個，屠 宰加工環(huán)節(jié)得到的訓(xùn)練預(yù)測結(jié)果如圖3。將采用默認(rèn)參數(shù)的LIBSVM預(yù)測結(jié)果、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 預(yù)測結(jié)果和參數(shù)優(yōu)化后的LIBSVM預(yù)測結(jié)果(表1-12)進行匯總對比分析可知，三種方法中， LIBSVM(優(yōu)化參數(shù))進行豬肉冷鏈物流安全預(yù)警的效果最好，各環(huán)節(jié)獲得的均方誤差MSE比 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LIBSVM(默認(rèn)參數(shù))都小，且決定系數(shù)R2比其余兩組更接近1，分別為0.99651、 0.98813、0.99721、0.99896、0.99518，說明訓(xùn)練獲得的模型泛化能力非常好，預(yù)測可靠性較 高。其次是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，最后是LIBSVM(默認(rèn)參數(shù)）。
[0110] 表1-12.三種預(yù)測方法預(yù)測結(jié)果對比
[0111]
[0112]本發(fā)明使用支持向量機算法在LIBSVM工具箱中，分別用多項式核函數(shù)、RBF核函 數(shù)、sigmoid核函數(shù)三種類型的核函數(shù)對訓(xùn)練樣本集仿真進行預(yù)測實驗。同時，又與BP神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)算法進行對比實驗，清楚直觀的反映本發(fā)明在豬肉冷鏈預(yù)警時所具有的優(yōu)越性。
【主權(quán)項】
1. 一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:包括以下步驟： 1) 建立豬肉冷鏈物流安全評價指標(biāo)體系，所述安全評價指標(biāo)體系包括用于反映豬肉冷 鏈物流總體警情的指標(biāo)、用于反映豬肉冷鏈物流各環(huán)節(jié)警情的一級指標(biāo)、用于反映豬肉冷 鏈物流各個環(huán)節(jié)中衛(wèi)生安全監(jiān)測對象分類的二級指標(biāo)以及采集自豬肉冷鏈物流各個環(huán)節(jié) 的用于衛(wèi)生安全監(jiān)測的三級指標(biāo)； 2) 采集N組三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，對每組三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行定性指標(biāo)定量化以 及對不同量化指標(biāo)各自作歸一化處理得到歸一化的三級指標(biāo)，根據(jù)歸一化的三級指標(biāo)以及 采用層次分析法對所述安全評價指標(biāo)體系分析的結(jié)果獲取二級指標(biāo)、在二級指標(biāo)的基礎(chǔ)上 獲取一級指標(biāo)以及在一級指標(biāo)的基礎(chǔ)上獲取豬肉冷鏈物流總體警情，由獲取的一級指標(biāo)或 豬肉冷鏈物流總體警情與對應(yīng)的歸一化的三級指標(biāo)構(gòu)成包含N組樣本的訓(xùn)練樣本集； 3) 采用支持向量機構(gòu)建警情預(yù)測的數(shù)學(xué)模型，并利用所述訓(xùn)練樣本集對該數(shù)學(xué)模型進 行訓(xùn)練，所述支持向量機采用徑向基核函數(shù)； 4) 經(jīng)過步驟3)后，利用所述數(shù)學(xué)模型進行針對豬肉冷鏈物流總體或豬肉冷鏈物流各個 環(huán)節(jié)的警情預(yù)測。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述豬肉冷鏈物 流由屠宰加工、冷卻排酸、運輸和銷售四個環(huán)節(jié)組成。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述屠宰加工環(huán) 節(jié)的二級指標(biāo)包括感官指標(biāo)、技術(shù)規(guī)范指標(biāo)、獸藥殘留量指標(biāo)、微生物指標(biāo)以及化學(xué)成分指 標(biāo);所述技術(shù)規(guī)范指標(biāo)對應(yīng)的三級指標(biāo)為車間整潔度和員工操作標(biāo)準(zhǔn)化。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述冷卻排酸環(huán) 節(jié)的二級指標(biāo)包括冷卻間指標(biāo)以及操作指標(biāo);所述操作指標(biāo)對應(yīng)的三級指標(biāo)為冷卻時間和 吊掛時間。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述運輸環(huán)節(jié)的 二級指標(biāo)包括運輸指標(biāo)，所述運輸指標(biāo)對應(yīng)的三級指標(biāo)為運輸車溫度和運輸車整潔度。6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述銷售環(huán)節(jié)的 二級指標(biāo)包括環(huán)境指標(biāo)和儲存指標(biāo);所述環(huán)境指標(biāo)對應(yīng)的三級指標(biāo)為操作間整潔度和消毒 情況。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述N的取值為 20~100〇8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述徑向基核函 數(shù)的懲罰函數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g取經(jīng)過交叉驗證法優(yōu)化的結(jié)果。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種豬肉冷鏈物流安全預(yù)警方法，其特征在于:所述定性指標(biāo)定 量化采用等級比重法，所述歸一化處理中，將所述三級指標(biāo)依據(jù)正向評價指標(biāo)、負(fù)向評價指 標(biāo)、區(qū)間評價指標(biāo)的不同要求，采用最大最小值法進行歸一化。
【文檔編號】G06Q50/28GK106096887SQ201610410821
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月13日 公開號201610410821.1, CN 106096887 A, CN 106096887A, CN 201610410821, CN-A-106096887, CN106096887 A, CN106096887A, CN201610410821, CN201610410821.1
【發(fā)明人】楊瑋, 羅洋洋, 張文燕, 杜雨瀟, 岳婷, 劉江, 楊甜
【申請人】陜西科技大學(xué)