高質(zhì)量發(fā)展視角下陜西蘋果供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警研究

基金項(xiàng)目：陜西省軟科學(xué)研究計(jì)劃-一般項(xiàng)目（2024ZC-YBXM-067）；陜西省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究專項(xiàng)智庫項(xiàng)目（2024ZD483）；西安市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金課題（23JX167）

摘 要：本文基于高質(zhì)量發(fā)展視角，對(duì)蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更深層次的關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警。文章選取具有時(shí)間序列的隱馬爾科夫鏈（HMM）模型對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行研究，將數(shù)據(jù)分類結(jié)果和預(yù)警信號(hào)燈結(jié)合，運(yùn)用Baum Welch算法對(duì)GRA-ISM-HMM模型進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建陜西省蘋果質(zhì)量檢測(cè)檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。最后，通過訓(xùn)練得到的預(yù)警模型，將任意檢測(cè)結(jié)果帶入模型，通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警燈光信號(hào)結(jié)果分析，實(shí)現(xiàn)蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警。

關(guān)鍵詞：蘋果供應(yīng)鏈；質(zhì)量檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵點(diǎn)；GRA-ISM-HMM預(yù)警模型；關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警

隨著社會(huì)發(fā)展和生活水平的顯著提升，人們?cè)絹碓阶非蟾咂焚|(zhì)的蘋果。過量使用農(nóng)藥和農(nóng)戶操作不當(dāng)以及運(yùn)輸過程中物理性和生物性污染等原因，造成蘋果質(zhì)量達(dá)不到高品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。如今，對(duì)蘋果質(zhì)量的研究主要在質(zhì)量檢測(cè)方法和限值、現(xiàn)狀與超標(biāo)之后的解決方法上，然而質(zhì)量指標(biāo)都在限值內(nèi)，綜合結(jié)果也會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)。以上問題使得陜西省蘋果的利潤降低，增加了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，尤其涉及檢查檢疫不合格問題，嚴(yán)重制約陜西省蘋果供應(yīng)鏈的高質(zhì)量發(fā)展。如何采取有效方法對(duì)質(zhì)量檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行預(yù)警是當(dāng)前陜西省供應(yīng)鏈高質(zhì)量發(fā)展的重點(diǎn)。

潘洋（2009）將SVM-HMM方法應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng)研究，通過支持向量機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果構(gòu)建HMM模型初始狀態(tài)。劉宇?yuàn)櫍?016）將聚類分析與HMM方法應(yīng)用于食品安全預(yù)警領(lǐng)域，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，根據(jù)聚類結(jié)果初始化HMM模型，根據(jù)結(jié)果分析，該方法有較好的預(yù)警效果。邢曉雙（2014）將GRA-ISM-HMM方法應(yīng)用于電信技術(shù)領(lǐng)域，預(yù)測(cè)了認(rèn)知無線電中頻譜。王婷（2017）根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，利用ISM賦值權(quán)重，運(yùn)用HMM評(píng)估了研究對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)。崔仕穎（2020）運(yùn)用GRA-ISM-HMM方法評(píng)估了滅菌乳食品。故本文引用崔仕穎論文中探索的成功評(píng)估滅菌乳食品安全風(fēng)險(xiǎn)的GRA-ISM-HMM方法對(duì)蘋果質(zhì)量檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行預(yù)警研究。

一、GRA-ISM-HMM預(yù)警模型

1.灰色關(guān)聯(lián)度（GRA）

設(shè)參考向量為：

（1）

n為樣本個(gè)數(shù)，比較向量為：

（2）

m為所有指標(biāo)個(gè)數(shù)，每個(gè)指標(biāo)輪流作為參考序列。對(duì)m組指標(biāo)運(yùn)用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方式，進(jìn)行歸一化處理，消除量綱的影響，處理公式如下所示：

（3）

k時(shí)刻的yi（k）和y0（k）的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)如下所示：

（4）

2.解釋結(jié)構(gòu)模型法（ISM）

根據(jù)ISM模型的定義，指標(biāo)的可達(dá)集為可達(dá)矩陣中該指標(biāo)行可達(dá)矩陣值為1的對(duì)應(yīng)列，指標(biāo)的先行集為可達(dá)矩陣中該指標(biāo)列可達(dá)矩陣值為1的對(duì)應(yīng)行，由此求得第一層級(jí)L1、各元素的可達(dá)集Si、先行集Bj以及Si∩Bj，通過可達(dá)集、先行集和其交集可以得到影響因子的分級(jí)結(jié)果。

3.隱馬爾科夫模型（HMM）

從原理上研究，它是一個(gè)有向雙重隨機(jī)過程，用來描述狀態(tài)不可見的馬爾科夫過程。隱馬爾科夫模型在供應(yīng)鏈質(zhì)量關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警領(lǐng)域中，可以根據(jù)觀測(cè)序列，通過viteribi training和Baum-Welch算法得到訓(xùn)練模型，之后根據(jù)觀測(cè)序列和訓(xùn)練模型得到不可見的狀態(tài)序列，最終實(shí)現(xiàn)蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量關(guān)鍵點(diǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警。

二、蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警模型

本文預(yù)警模型簡要概括為以下三個(gè)步驟：（1） 收集海關(guān)檢驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行原始數(shù)據(jù)處理；（2） 通過灰色關(guān)聯(lián)度（GRA）建立指標(biāo)質(zhì)檢關(guān)聯(lián)系數(shù)，再解釋結(jié)構(gòu)模型計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，得到HMM初始狀態(tài)，然后將預(yù)警區(qū)間與預(yù)警燈光信號(hào)結(jié)合，對(duì)分層后的數(shù)據(jù)利用Baum-Welch訓(xùn)練得到隱馬爾科夫預(yù)警模型；（3） 將檢測(cè)結(jié)果帶入構(gòu)建的HMM預(yù)警模型中，對(duì)預(yù)警結(jié)果進(jìn)行分析后，提出相應(yīng)解決方案并將預(yù)警結(jié)果和解決方案反饋給供應(yīng)鏈質(zhì)量相應(yīng)節(jié)點(diǎn)成員。

1.數(shù)據(jù)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度

本文研究使用數(shù)據(jù)來自陜西省某技術(shù)中心2018年11月到2020年11月的蘋果檢測(cè)檢驗(yàn)報(bào)告數(shù)據(jù)。去除無關(guān)指標(biāo)后，選取與質(zhì)量相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，得到14個(gè)指標(biāo)，通過標(biāo)準(zhǔn)資料查詢各自的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)。通過數(shù)據(jù)整理，總共獲得300份檢測(cè)報(bào)告數(shù)據(jù)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理數(shù)據(jù)后，每個(gè)指標(biāo)輪流用作一次參考序列，其余指標(biāo)用作比較序列，可以得到指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，通過GRA包對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)處理可得到相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度。

2.數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重

將結(jié)果數(shù)據(jù)用SPSS21.0軟件進(jìn)行T檢驗(yàn)分析，獲得相對(duì)應(yīng)p值，根據(jù)軟件分析結(jié)果后，所有p都小于0.05，因此所有的相關(guān)系數(shù)都具有顯著性。本文欲研究指標(biāo)之間的相關(guān)性，因此選擇中等相關(guān)強(qiáng)度的0.8作為閾值。根據(jù)閾值確定鄰接矩陣，當(dāng)相關(guān)系數(shù)大于本文閾值0.8時(shí)，鄰接矩陣值為1，反之為0，以此得到鄰接矩陣，根據(jù)鄰接矩陣求解可達(dá)矩陣。

首先需要設(shè)對(duì)角線為1的對(duì)角矩陣：

（5）

然后根據(jù)公式：

（6）

得到，將每個(gè)可達(dá)值組成矩陣得：

（7）

根據(jù)鄰接矩陣及上述公式可得可達(dá)矩陣，根據(jù)可達(dá)矩陣，建立ISM模型。利用可達(dá)矩陣獲取ISM模型的可達(dá)集、先行集以及它們的交集后，對(duì)元素利用ggplot2軟件進(jìn)行分層分析和數(shù)據(jù)分析，之后求取各個(gè)檢測(cè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)均值，并利用其分層結(jié)果權(quán)重，計(jì)算兩者乘積，獲得檢測(cè)指標(biāo)權(quán)重。分層結(jié)果、每層指標(biāo)所占的具體分層結(jié)果權(quán)重?cái)?shù)值及指標(biāo)權(quán)重如表1所示。

3.預(yù)警信號(hào)燈

本文結(jié)合5-標(biāo)度法分類結(jié)果，通過對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)與檢測(cè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行差值計(jì)算，得到相關(guān)差值數(shù)據(jù)結(jié)果，設(shè)置五種顏色的燈分別表示五個(gè)等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)水平，并根據(jù)差值數(shù)據(jù)結(jié)果得到風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間，如表2所示。

三、Baum-Welch算法訓(xùn)練關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警模型

對(duì)于初始化隱馬爾科夫鏈模型所需的初始矩陣、轉(zhuǎn)移概率矩陣數(shù)值均設(shè)為0.2，幾個(gè)矩陣分別如下：

使用Baum-Welch算法，利用Scientific Software Development-Dr.Lin Himmelmann和R軟件訓(xùn)練隱馬爾科夫鏈模型。模型參數(shù)結(jié)果如下：

概率轉(zhuǎn)移矩陣-Baum-Welch

發(fā)射矩陣-Baum-Welch

使用蘋果檢測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型使用2018-11-01至2019-10-29之間一共149條蘋果檢測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，結(jié)合Baum-Welch算法訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，應(yīng)用Viterbi算法進(jìn)行模型評(píng)估，評(píng)估結(jié)果如圖1所示。使用2019-11-01至2020-12-01之間的檢測(cè)數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，其預(yù)警結(jié)果如圖2所示。

四、實(shí)例分析——以陜西省某批次蘋果檢測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果為例

本節(jié)總共收集某批次蘋果中的10份樣本，樣本數(shù)據(jù)如表3所示。

根據(jù)預(yù)警模型，進(jìn)行預(yù)警，結(jié)果如表4所示。

利用GRA-ISM-HMM對(duì)該10個(gè)樣本進(jìn)行預(yù)警，其中樣本1，2，3，4和10出現(xiàn)黃燈以及風(fēng)險(xiǎn)程度更高的預(yù)警信號(hào)，表明這五個(gè)樣本具有潛在的安全隱患。

五、結(jié)語

本文利用GRA和ISM模型計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，選取Baum-Welch算法訓(xùn)練HMM模型，得到絲路沿線蘋果供應(yīng)鏈海關(guān)檢測(cè)檢驗(yàn)質(zhì)量預(yù)警模型。根據(jù)實(shí)例分析預(yù)警結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果吻合度高，因此，預(yù)警模型達(dá)到預(yù)期效果。該模型具有以下優(yōu)勢(shì)：

（1） HMM模型由于其具有的時(shí)間特性，在針對(duì)陜西省蘋果質(zhì)量檢測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果中，可以較準(zhǔn)確地得到預(yù)警結(jié)果。

（2） 在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確且歷史數(shù)據(jù)較充足的情況下，Baum-Welch算法訓(xùn)練得到的HMM模型在陜西省蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)警中具有較高實(shí)用價(jià)值。

該模型可以很好地適用于陜西省蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量的預(yù)警。為高質(zhì)量發(fā)展視角下陜西省重要供應(yīng)鏈——蘋果供應(yīng)鏈質(zhì)量檢測(cè)檢驗(yàn)關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)警防控提供了一定的理論依據(jù)和參考價(jià)值。

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作者簡介：李永飛（1977— ），男，漢族，河南臨潁人，博士，副教授，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理、電子商務(wù)、交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理、質(zhì)量管理。