食品安全風險分析及預測方法研究

馮韡

為提高食品安全風險分析及預測能力，本文提出了食品安全風險分析及預測方法研究。構建食品生產的省份、產品類型、產地、保質期等參數為統計變量的食品安全風險分析及預測描述性統計分析模型，采用2011-2021年的食品生產數據作為測試對象，通過綜合評價決策分析和事件概率密度評估的方法，實現食品安全風險分析及預測。測試表明，采用該方法進行食品安全風險分析及預測的統計分析能力較強，預測評估的精度較高。

引言

食品安全關系國家民生大事，需要構建食品安全風險分析及預測模型，結合食品安全風險分析及預測結果，實現對食品的追蹤溯源，提高對食品安全的管控和監管能力。研究食品安全風險分析及預測方法，對提高食品整個供應鏈的安全預測能力具有重要意義。當前，對食品安全風險分析及預測方法主要有基于安全風險指數預測的安全監管預測方法，基于貝葉斯模型的食品安全風險分析及預測方法等，結合對食品安全事故的特征分析和大數據分析，通過抽樣檢驗和數據聚類分析的方法，實現食品安全風險分析及預測。本文提出食品安全風險分析及預測方法，構建食品生產的省份、產品類型、產地、保質期等參數為統計變量的食品安全風險分析及預測描述性統計分析模型，結合描述性統計分析和變量分析，實現食品安全風險分析及預測。

1. 數據來源和模型構造

為了實現食品安全風險分析及預測，首先構建食品安全風險分析及預測的決策樹模型，結合統計數據分析和數據結構分析，構建食品安全風險分析及預測統計分析模型。通過指數預測和自變量結構特征分析，進行食品安全風險分析及預測。構建食品生產的省份、產品類型、產地、保質期等參數為統計變量的食品安全風險分析及預測描述性統計分析模型，變量分布見表1。

表1中，LGDP_SA、LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LCPI_SA、D（LGDP_SA）、D（LSB_SA）、D（LM2_SA）、D（LLOAN_SA）分別表示食品安全風險分析及預測的自變量和統計分析特征參量，根據表1的變量參數設定，得到食品安全風險分析及預測的臨界值協整檢驗結果，采用趨同性分析的方法，當食品安全風險指數滿足收斂條件時，經過5個變量之間的協整統計分析，最后趨于平穩。

2. 食品安全風險分析及預測模型優化

在構建了食品安全風險分析及預測的數據和變量分析模型的基礎上，進行整個預測模型的優化設計，構建食品安全風險分析及預測模型。采用平穩性檢驗的方法，進行食品安全風險性評估，以LNM2為回歸子，進行食品安全風險分監控和預警。采用神經網絡算法構建食品安全風險分析及預測的抽樣模型。運用IBM SPSS Modeler軟件構建食品安全監測與預警的防御控制機制，得到以生產日期、檢驗項目、檢驗結果、標準值等為原始信息的分產品細類檢驗模型，得到指標分配值見表2。

根據表2的參數指標分配，建立食品安全風險分析及預測模型，提高預測和管理能力。

3. 實證分析

采用2011-2021年的食品生產數據作為測試對象，通過綜合評價決策分析和事件概率密度評估的方法，實現食品安全風險分析及預測，得到預測結果。結合實證結果分析的方法，采用VAR模型穩定性分析，進行食品安全風險分析及預測的回歸參數分析，構建食品安全風險分析及預測的臨界值協整檢驗分析模型。分析結果得知，本方法進行食品安全風險分析及預測的顯著度水平達到5.8%，可靠性較好。

結語

本文提出食品安全風險分析及預測方法，構建預測模型，采用平穩性檢驗的方法，進行食品安全風險性評估，以LNM2為回歸子，進行食品安全風險分監控和預警。分析得知，此方法進行食品安全風險分析及預測的可靠性較高，顯著度水平較好。