基于Informer 神经网络的农产品物流需求预测分析——以华中地区为例

分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-05-15 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》

左敏 胡天宇 董微 张可心 张青川

摘要： 保障农产品物流稳定性即是保障民生问题的关键。对农产品物流需求的预测是合理规划农产品物流稳定 性的重要保证。然而，农产品物流需求的预测实际较为复杂，预测过程中会受到各种因素影响。因此，为了保证 对农产品物流需求预测的准确性，需要考虑多方面影响因素。本研究以农产品物流需求作为研究对象，利用In⁃ former神经网络构建预测农产品物流需求的神经网络模型，以华中地区河南省、湖北省和湖南省为例，对三省的 农产品物流需求进行预测。同时用长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM） 网络和Transformer神经网络对 华中三省农产品物流进行需求预测，将三种模型预测结果进行对比。对比结果表明本研究构建的基于Informer神 经网络模型预测测试误差平均百分比为3.39%，低于LSTM和Transformer神经网络模型的4.43%和4.35%。并且用 该Informer神经网络模型对三省预测出的预测值与实际值结果较为接近，河南省2021年的预测值为4185.33，实际 值为4048.1，误差为3.389%；湖北省2021年的预测值为2503.64，实际值2421.78，误差为3.380%；湖南省2021 年的预测值，2933.31，实际值为2836.86，误差为3.340%。表明该模型对华中三省的农产品物流需求预测的结果 较为准确。三省2023年的预测值高于2021年的预测值。因此，在2021年物流运输配套设施的基础上，必须保证 物流运输效率，加强物流运输能力，以满足华中地区日益增长的物流需求。

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