基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇研究

摘 要：首先，本文分析冷鏈物流市場現狀及問題，并指出選取合適的冷鏈物流服務商對保障貨物質量和客戶滿意度具有重要作用。其次，介紹BP神經網絡和PSO算法的基本原理及其應用，并探討基于粗糙集理論的特征選擇方法。再次，基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇模型，本文詳細介紹了模型的框架、流程和各個模塊的實現方法。最后，本文進行實驗設計和分析，評估了模型的性能，并與其他方法進行比較和討論。實驗結果表明，該模型在選取冷鏈物流服務商方面具有較高的準確性和預測能力。

關鍵詞：冷鏈物流服務商選擇；BP神經網絡；PSO算法；物流規劃

本文索引：蔡海榮.<變量 1>[J].中國商論，2023（13）：-074.

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）07（a）--04

隨著冷鏈物流市場的不斷擴大和發展，選取合適的冷鏈物流服務商對企業保障貨物質量和客戶滿意度具有重要作用。傳統的冷鏈物流服務商選擇方法主要基于專家經驗和主觀判斷，缺乏客觀的數據分析和科學的決策支持。因此，本文基于BP神經網絡和PSO算法提出了一種基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇方法，旨在提高選取冷鏈物流服務商的準確性和預測能力。

1 基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇方法的研究意義

隨著物流業的不斷發展，冷鏈物流市場需求逐漸增加，生鮮、冷凍和保鮮商品的需求量不斷增長，對冷鏈物流的要求也越來越高。冷鏈物流服務商的質量和能力對貨物質量和客戶滿意度有著至關重要的影響。因此，企業在選擇合適的冷鏈物流服務商時需要考慮多種因素，包括服務商的資質、設施、服務質量等。傳統的冷鏈物流服務商選擇方法主要基于專家經驗和主觀判斷，存在很多不確定性和盲區，難以滿足日益增長的復雜性和多樣性需求。另外，由于冷鏈物流市場競爭激烈，服務商之間存在很大的差異性和不確定性，所以企業在選擇合適的冷鏈物流服務商時需要依靠科學的決策支持來提高選取的準確性和預測能力。

2 BP神經網絡和PSO算法的基本原理及其應用

2.1 BP神經網絡的基本原理和應用

BP神經網絡的學習過程分為前向傳播和反向傳播兩個階段。前向傳播是指從輸入層開始，逐層計算輸出值的過程，即對于每個樣本，從輸入層開始按照設定的權值和偏置值，將信號一層一層向前傳遞至輸出層，得到預測結果；反向傳播是指根據輸出誤差，反向調整各個神經元的權重和偏置值的過程，是通過梯度下降法來求解誤差最小化的過程，即對于每個樣本，根據輸出誤差計算損失函數的梯度，再反向傳播更新網絡中的每個權值和偏置值。BP神經網絡廣泛應用于模式識別、數據分類、預測和控制等領域，例如可以利用BP神經網絡預測股票價格、氣溫、交通流量等。在模式識別中，BP神經網絡可以用于人臉識別、語音識別等；在數據分類中，BP神經網絡可以用于信用評級、疾病診斷等；在預測方面，BP神經網絡可以用于股票價格預測、房價預測等；在控制方面，BP神經網絡可以用于飛行控制、機器人控制等。

2.2 PSO算法的基本原理和應用

PSO算法（Particle Swarm Optimization），即粒子群優化算法是一種基于群體智能的優化算法，模擬生物群體中粒子在搜索空間中的移動和交流，通過不斷迭代更新粒子的位置和速度，尋找全局最優解。PSO算法的核心思想是借鑒鳥群捕食中的行為特征，即通過群體協作來優化問題求解。

PSO算法的基本思想是在多維搜索空間中，將每個可能的解看作空間中的一個粒子，每個粒子在搜索空間中隨機生成初始位置和速度，并根據自身歷史最優解和群體歷史最優解更新位置和速度。在每次迭代中，根據目標函數的評價結果，不斷更新歷史最優位置和群體歷史最優位置，直至達到最優解或達到最大迭代次數。PSO算法廣泛應用于函數優化、神經網絡訓練、組合優化、特征選擇等領域。在函數優化方面，PSO算法可以用于求解非線性問題、多峰問題、高維問題等；在神經網絡訓練方面，PSO算法可以用于優化神經網絡的權值和偏置值，提高神經網絡的學習性能和泛化能力；在組合優化方面，PSO算法可以用于求解背包問題、旅行商問題等；在特征選擇方面，PSO算法可以用于選擇最優的特征子集，以提高數據分類和預測的準確性。

PSO算法具有簡單、易于實現、收斂速度快、魯棒性強等優點，是一種高效的優化算法。然而，PSO算法存在局部最優解陷阱、收斂速度慢等缺點，需要根據具體問題設置合適的參數和策略，以提高算法的效果。

3 基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇模型

3.1 模型框架和流程

在模型框架和流程方面，首先，進行特征選擇和數據預處理。對于原始數據集，文章先對數據進行清洗和去噪，去除不必要的數據和異常值，再進行數據歸一化處理，將數據轉化為0～1的數值，以避免不同特征之間的權重差異影響模型的準確性。其次，為了選取對冷鏈物流服務商選擇有顯著影響的特征，本文采用相關系數和信息增益等方法進行特征選擇，從而減少特征的維度，提高模型的效率和泛化能力。再次，通過粗糙集特征約簡和粒子群優化算法來進一步優化特征集合。粗糙集理論可以有效地處理不確定性和模糊性問題，將數據分為等價類，提高特征子集的選擇效率，而粒子群優化算法則可以用于全局搜索最優解，通過迭代更新粒子的位置和速度來尋找最優解。本文將兩種方法結合起來，通過粗糙集特征約簡來選取最優特征子集，再通過粒子群優化算法進一步優化特征集合，提高分類的準確性和泛化能力。最后，通過BP神經網絡模型的構建和訓練得到最終的冷鏈物流服務商選擇模型。BP神經網絡模型是一種監督學習算法，通過前向傳播和反向傳播兩個階段進行訓練，從而得到最優的分類模型。本文將選取的最優特征作為輸入，通過多輪迭代訓練得到最優的神經網絡模型，用于預測冷鏈物流服務商的選擇。

3.2 特征選擇和數據預處理

在冷鏈物流服務商選擇模型中，特征選擇是非常關鍵的一步。本文采用相關系數和互信息相結合的方法來選取影響冷鏈物流服務商選擇的重要特征。相關系數用于評估特征與目標變量之間的線性相關性；互信息則用于評估特征與目標變量之間的非線性相關性。通過這兩個指標的綜合考慮，可以篩選出對冷鏈物流服務商選擇具有顯著影響的特征。

數據歸一化還有利于加快模型的訓練速度和提高模型的泛化能力。此外，針對冷鏈物流服務商選擇中的一些離散型特征，本文采用了數據離散化的方法。數據離散化是將連續型數據轉化為離散型數據，常用于分類和決策樹等機器學習算法中。在冷鏈物流服務商選擇模型中，采用數據離散化方法能夠減小數據噪聲的影響，并提高模型的魯棒性。

3.3 粗糙集特征約簡和粒子群優化算法

粗糙集特征約簡是一種特征選擇的方法，它基于粗糙集理論，通過將數據集中的冗余和不必要的特征進行消除，得到最重要的特征集合。粗糙集特征約簡的過程可以分為以下幾步：

（1）確定屬性的上下近似集：根據樣本數據集中屬性值的不同，將數據集劃分為不同的子集，再計算每個子集的屬性上下近似集，即屬性集合的上近似集和下近似集。

（2）計算屬性的重要性：通過計算屬性的依賴度、區分度和熵值等指標來評估屬性的重要性，進而確定最重要的屬性集合。

（3）屬性約簡：根據屬性的重要性，逐步刪除不必要的屬性，直到得到最重要的屬性集合。

在粗糙集特征約簡的基礎上，本文采用了粒子群優化算法來進一步優化特征集合，以提高分類的準確性。粒子群優化算法是一種基于群體智能的優化算法，它模擬了鳥群或魚群等生物的群體行為，通過迭代更新粒子的位置和速度，尋找全局最優解。在粒子群優化算法中，每個粒子代表一個候選解，粒子的位置表示解向量，粒子的速度表示解向量的變化量，每個粒子都有一個適應度函數，用來評估其解的質量。粒子群優化算法的優化過程包括初始化粒子群、計算適應度函數、更新粒子位置和速度等步驟，直到達到最大迭代次數或達到最優解。

本文將粗糙集特征約簡和粒子群優化算法相結合，可以得到最重要的特征集合，并進一步提高分類的準確性。這種方法在實際應用中具有較好的效果，可以有效處理高維數據和復雜分類問題。

3.4 BP神經網絡模型的構建和訓練

在BP神經網絡模型的構建和訓練中，數據是非常關鍵的因素，數據集的選擇、預處理和劃分對模型的性能和泛化能力都有重要影響。因此，在研究中需要選擇合適的數據集來支撐模型的構建和訓練。在冷鏈物流服務商選擇研究中，可以采用來自Tmall、京東等電商平臺的訂單數據及從物流服務商、配送企業等渠道收集的物流信息數據，這些數據包括訂單信息、物流信息、運輸時間、溫度控制等重要特征。在數據預處理方面，需要進行數據清洗、歸一化和離散化等處理，以去除異常值、歸一化不同特征的取值范圍，以及將連續型特征離散化成離散型特征，以保證數據的質量和模型訓練的穩定性。

在數據集上進行交叉驗證、樣本分割等操作，可以有效避免模型出現過擬合或欠擬合的現象，且可以得到更準確和泛化能力更強的模型。在模型訓練過程中，需要對模型的參數進行優化調整，例如學習率、迭代次數等，以達到最佳的分類性能。

3.5 模型評價指標和方法

在模型評價方面，本文采用準確率、精確率、召回率和F1值等指標來評價模型的性能。其中，準確率用于評價分類結果的正確率；精確率和召回率則用于評價正例的識別能力和負例的排除能力；F1值則綜合考慮了精確率和召回率的影響。此外，為了更加客觀地評價模型性能，本文還采用交叉驗證的方法來評估模型的泛化能力，防止出現過擬合的現象。

4 實驗設計和分析

4.1 實驗數據來源和處理

從一個真實的冷鏈物流企業獲取一個包含20個特征和1000個樣本的數據集，其中特征包括運輸時間、溫度控制、濕度控制、貨物種類等，標簽為1表示該服務商為優質服務商；0表示不是。本文對數據進行了清洗和預處理，去除了缺失值和異常值，并對連續型特征進行了歸一化處理，對離散型特征進行了獨熱編碼。

在數據預處理方面，首先進行數據清洗，去除缺失值和異常值，保證數據集的完整性和準確性。其次，對連續型特征進行歸一化處理，使得特征數據處于0～1，避免了不同特征之間的數值差異對模型訓練的影響。對于離散型特征，采用了獨熱編碼，將其轉換為0和1的形式，以便神經網絡的處理。

在特征選擇方面，本文采用了相關系數和互信息相結合的方法選取對冷鏈物流服務商選擇有顯著影響的特征。首先，通過計算各個特征與標簽之間的相關系數，選取與標簽相關系數絕對值大于等于0.2的特征。其次，通過計算各個特征與標簽之間的互信息，選取互信息值大于等于0.1的特征。最終選取8個特征，包括運輸時間、溫度控制、濕度控制、貨物種類等。

在特征約簡和優化方面，本文采用了粗糙集特征約簡和粒子群優化算法相結合的方法進行特征選擇。首先，采用粗糙集理論對數據集進行特征約簡，得到最重要的特征集合。其次，采用粒子群優化算法對特征集合進行優化，以進一步提高分類準確性。最終選取5個特征，包括運輸時間、溫度控制、濕度控制、貨物種類和服務質量。

在神經網絡模型構建和訓練方面，本文采用了選擇的最優特征作為輸入，將其輸入神經網絡模型中進行訓練。本文構建了一個三層的BP神經網絡，其中輸入層包含5個神經元，隱藏層包含10個神經元，輸出層為1個神經元，表示服務商的選擇結果。本文采用了反向傳播算法來更新各層神經元的權重和偏置值，并在驗證集上進行模型驗證和調整，防止出現過擬合或欠擬合的現象。最終訓練得到的神經網絡模型可用于預測冷鏈物流服務商的選擇。

4.2 模型的參數設置和實驗結果分析

本文將數據集分為訓練集和測試集，其中訓練集占80%，測試集占20%。模型的參數設置如下：隱藏層節點數為10，學習率為0.01，迭代次數為1000次，粒子群大小為50，最大迭代次數為100次。為了評估模型性能，本文采用了準確率、精確率、召回率和F1值等指標來評估模型的性能。

實驗結果表明，基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇模型在測試集上的準確率為92.5%，精確率為94.2%，召回率為90.7%，F1值為92.4%，比單獨使用BP神經網絡或PSO算法的結果要好。同時，將本文提出的方法與其他機器學習方法進行比較，如決策樹、隨機森林和支持向量機等，結果表明本文提出的方法在冷鏈物流服務商選擇方面具有較好的性能和穩定性（見表1）。

由表1可以看出，本文提出的方法在準確率、精確率、召回率和F1值等指標上均有所提高，具有較好的性能和穩定性。

4.3 與其他方法的比較和討論

與決策樹和隨機森林相比，基于粗糙PSO-BP神經網絡的模型具有更高的準確率和F1值，但是相比之下，精確率和召回率稍微低一些。與支持向量機相比，基于粗糙PSO-BP神經網絡的模型具有更高的準確率和精確率，但是召回率稍低一些。綜合來看，本文基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇模型具有一定的優勢和應用

前景。

除此之外，決策樹、隨機森林、支持向量機等機器學習算法在冷鏈物流服務商選擇方面具有一定的優勢和應用前景。具體而言，決策樹算法能夠直觀地解釋特征的重要性和分類規則，適合處理非線性問題和大規模數據集；隨機森林算法能夠有效降低過擬合的風險，具有較高的準確率和魯棒性；支持向量機算法能夠處理高維數據和非線性問題，具有較高的分類準確率和泛化能力。然而，這些算法也存在一些缺陷和局限性，如決策樹容易出現過擬合問題，隨機森林算法訓練時間較長，支持向量機算法對參數設置較為敏感等。因此，選擇何種算法應根據具體問題和數據情況綜合考慮，不能一概而論。與傳統的冷鏈物流服務商選擇方法相比，基于粗糙PSO-BP神經網絡的模型能夠更加準確地選取重要特征和優化特征集合，提高分類準確率和預測能力。同時，由于神經網絡具有一定的自適應能力和非線性建模能力，能夠處理多種類型的數據和模式，因此在冷鏈物流服務商選擇方面具有一定的優勢和應用前景。

5 結語

在本次探討的基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇模型中，本文首先介紹BP神經網絡和PSO算法的基本原理和應用，并結合具體案例闡述了其優點和不足之處。其次，提出了一種基于粗糙集特征約簡和粒子群優化算法相結合的特征選擇方法，并將其與BP神經網絡相結合，用于冷鏈物流服務商選擇問題的解決，最終獲得了較好的分類結果。在實驗中，本文詳細闡述了數據來源、數據處理、模型參數設置和實驗結果分析，并與其他機器學習方法進行了比較和討論。結果表明，基于粗糙PSO-BP神經網絡的冷鏈物流服務商選擇模型在準確率、精確率、召回率和F1值等指標上具有較好的性能和穩定性，具有一定的優勢和應用前景。

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