循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析

張沛源

（西安培華學院，陜西西安 710125）

隨著我國葡萄酒產業經濟的快速發展，根據數據統計，2018年我國生產葡萄酒1.345億升，同比增長450.44%。中國葡萄酒產業發展面臨新的契機，在優化產業結構的情況下，結合循環經濟發展模式進行產業驅動調節，快速完成產業行業升級，促進葡萄酒產業的快速發展，建立葡萄酒產業發展的新型驅動模型。在高額利潤環境下，進行葡萄酒產業發展的驅動經濟建設，可促進葡萄酒產業發展升級，提高產業的利潤[1]。在全球葡萄酒產量過剩、進口酒關稅下調的社會環境下，分析葡萄酒產業發展的動力因子，結合量化分析方法進行葡萄酒產業發展動力因子量化分析。采用統計分析和回歸分析相結合的方法，進行循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析。研究循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析模型，在優化葡萄酒產業升級，促進葡萄酒產業的經濟融合發展方面具有重要意義[2]。

當前，對循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子進行量化分析主要采用分組檢驗分析方法，結合對葡萄酒產業發展動力因子的統計分析結果進行內源融資性檢驗分析，提取葡萄酒產業發展動力因子的統計平均值，實現對葡萄酒產業發展動力因子的顯著正相關性分析，但該方法分析葡萄酒產業發展動力因子的模糊度較大，自適應性不好[3]。對此，本文提出基于聯合驅動因子檢驗的循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析模型，經實證檢驗分析，得出該方法可得出有效性的結論。

1 樣本選取和約束參量分析

1.1 葡萄酒產業發展動力因子分析的樣本選取

為了實現循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子的量化分析，構建循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子的空間分布模型，采用有向圖分析方法進行循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子的分布式調度和數據結構分析。根據數據分布的結構特征進行大數據挖掘，構建循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析模型[4]。在循環經濟模式環境中實現葡萄酒產業發展的驅動建設和跨越式發展。

首先采用樣本分段選取方法進行葡萄酒產業發展動力因子統計樣本分析建模，假設，在循環經濟模式下，目標產業發展動力因子調節的信息度為：

其中，hk表示目標產業發展動力因子調節信息鏈的特征分布集，f k表示動力因子調節信息鏈的采樣時間間隔，vk表示動力因子調節信息鏈的時間窗函數。

在最大方差膨脹因素下進行循環經濟模式中葡萄酒產業發展動力調節，假設，在循環經濟模式下，葡萄酒產業發展動力因子的狀態參量集為（0,0），目標產業發展動力因子的驅動項為Ts=NfTf，結合量化回歸分析方法，對提取的目標產業發展動力因子的關聯特征集進行分類融合，采用基于模糊C均值聚類方法獲取統計特征量和驅動延遲項，分別為αl和τl。其中，l∈[0,L-1]，τ0＜τ1＜L τL-1。采用模糊自適應調度方法，構建目標產業發展動力因子訪問的空間統計特征分布模型，得到統計特征值滿足cjTc＜Tf，?j∈[0,Nf-1]。在決策樹模型下，根據目標產業發展動力因子的鏈路層分布進行結構重組[5]，給出循環經濟模式下，葡萄酒產業發展動力因子的模糊遞歸函數為：

上式中，Hi為隸屬于第i個簇的聚類數據數量，Si表示第i個簇的聚類數據自相關函數；模糊規則集為Mh，在聚類屬性特征V分布模式下，進行葡萄酒產業發展動力因子屬性集調度，在此基礎上進行虛擬變量調節和回歸分析。采用有效性評價模式，進行葡萄酒產業發展的融資決策性調度和可靠性評價[6]。

1.2 約束參量分析

根據葡萄酒產業發展動力因子分析樣本選取結果，構建葡萄酒產業發展動力的約束參量模型，采用描述性統計分析方法進行葡萄酒產業發展的盈余特征分析[7]，得到循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子的有向向量圖結構模型為：

在約束范圍(x,x(k))內，采用有向圖分析方法進行目標產業發展動力因子拓撲分析，在最大盈余模式下，得到循環經濟條件下，葡萄酒產業發展動力驅動的特征標記點為i,j，葡萄酒產業發展動力因子回歸分析模型為：

根據數據結構特征分布，構建反映循環經濟模式下，葡萄酒產業發展動力因子的本體函數集，基于本體函數集建立葡萄酒產業發展動力因子的均衡調度模型為：

其中，Pfi表示目標產業發展動力因子的特征分布集，Pdi為葡萄酒產業發展動力因子的模糊關聯規則集，PF、PD表示均衡因子；ui表示自變量。

結合關聯規則分析方法對循環經濟模式下目標產業發展動力因子特征分布進行關聯性映射[8]，得到關聯權重為：

對提取的產業發展動力因子進行分類融合，得到模糊約束參量分布規則集為：

式中，m為相似度特征分布，(dik)2為葡萄酒產業的經營杠桿系數，μikm表示無量綱化指標數值。結合年度虛擬盈余特征分布進行融資決策[9]，構建葡萄酒產業發展動力驅動模型為：

基于葡萄酒產業發展動力驅動模型，根據相似傳遞性原則對循環經濟模式下，葡萄酒產業發展動力因子進行有限論域特征匹配。采用統計信息挖掘方法構建產業驅動約束參量分布模型[10]，在循環經濟模式下，集成葡萄酒產業發展動力因子的模糊向量集ψ=[ψ1,ψ2,……,ψN]，利用下式描述葡萄酒產業發展動力因子驅動的聚類稀疏性：

其中，si為描述統計特征量的初始概率分布，采用空間結構重組和博弈方法，構建循環經濟模式下葡萄酒產業發展的回歸分析模型，根據動力因子的量化回歸分析結果進行統計學建模。

2 葡萄酒產業發展動力因子量化分析模型優化

2.1 聯合驅動因子檢驗

在上述樣本數據選取和驅動約束參量分析的基礎上，進行目標產業發展動力因子量化分析模型的優化設計，提出基于聯合驅動因子檢驗的循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析模型。令p=R(r)Θ(θ)Z(z)ejwt，在置信度α下提取目標產業發展動力因子的關聯規則特征量為：

結合量化回歸分析方法，對提取的動力因子關聯特征集進行分類融合[11]，由此確定循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子分布的映射關系為：

以公式（14）給出的動力因子分布的映射關系構建目標產業發展動力因子分布檢驗均值模型：

其中，GX(x,y)是葡萄酒產業發展動力因子分布發展的指向性函數，m、n分別是關聯維數和延遲。結合資產效益定量遞歸分析方法，實現循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子融合分析，采用最大方差估計方法進行目標產業發展動力因子的多重共線性分析：

在最大盈余決策下，得到循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子的模糊指標集為：

根據目標產業發展動力因子的激勵機制，進行循環經濟模式下，葡萄酒產業發展動力因子評價和尋優，自適應尋優輸出為：

表1 成長期樣本的回歸結果

因子序列的子序列：

通過上述分析，采用分段檢驗方法進行葡萄酒產業發展動力因子的主成分分析和建模，結合因變量的回歸分析模型進行統計分析和量化評估。

2.2 葡萄酒產業發展動力因子量化分析

采用自適應分組檢驗方法，進行循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子的粗糙集評價，得到粗糙集評價模型為：

其中，s為循環經濟模式下目標產業發展動力的線性回歸系數，p為目標產業發展動力因子的驅動的延遲。結合模糊聚類分析方法，在顯著度水平下，分析目標產業發展動力因子的多元回歸參量模型[12]，得到模糊聚類的響應特征輸出為：

目標產業發展動力因子驅動的關聯規則集的期望輸出為：

根據上述分析，實現對循環經濟模式下目標產業發展動力因子的多重回歸分析，在顯著度水平下，建立目標產業發展動力因子的多元回歸參量模型，得到指數向量為，繼續上述過程，計算目標產業發展動力因子指數分布集為，由此得到目標產業發展動力因子的預測概率值為：

綜上分析，結合混合數據模板匹配和聯合驅動因子檢驗方法實現葡萄酒產業發展動力因子量化分析[13]。

3 實證檢驗與評價

為了驗證本文模型在實現葡萄酒產業發展動力因子量化分析中的應用性能，進行實證分析。采用多元回歸模型進行樣本的實證回歸分析，得到葡萄酒產業發展成長期樣本的回歸結果見表1。

根據表1的描述性統計和回歸分析結果，進行循環經濟模式下，目標產業發展動力因子量化分析，測試葡萄酒產業發展動力因子量化分析的收斂性，得到結果如圖1所示。

分析圖1可知，本文方法相比粒子尋優及主成分分析法收斂誤差更低，當迭代次數為40次時，主成分分析方法的收斂誤差為0.15，粒子尋優方法的收斂誤差為0.08，而本文方法的收斂誤差為0.05；當迭代次數為80次時，主成分分析方法的收斂誤差為0.11，粒子尋優方法的收斂誤差為0.03，而本文方法的收斂誤差為0.01；分析上述數據可知，本文模型進行循環經濟模式下目標產業發展動力因子量化分析時，精度較高，置信度水平較好。

圖1 收斂性測試

4 結語

本文提出基于聯合驅動因子檢驗的循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析模型，分析葡萄酒產業發展的動力因子，結合量化分析方法進行葡萄酒產業發展動力因子量化分析，采用統計分析和回歸分析相結合的方法，進行循環經濟模式下葡萄酒產業發展動力因子量化分析。研究得知，本文方法進行葡萄酒產業發展動力因子量化分析的精度較高，收斂性較好，能夠實現對葡萄酒產業發展動力因子的準確分析。