基于SWOT分析的农产品冷链物流发展策略开题报告

1. 研究目的与意义

在以往的研究中，学者对农产品物流需求量预测的研究已经相对成熟，但主要集中在传统物流层面，对冷链物流企业需求量的研究较少。同时由于企业微观数据繁多、选取指标难以统一，以物流企业及物流设施等物流活动作为分析对象的研究较少。

因此本文将农产品针对品类进行细分，分别计算其三级货损成本，通过构建农产品冷链企业物流需求量预测指标体系对冷链物流企业的选址进行研究分析，揭示了农产品冷链物流总体发展的时空演变特性与规律，帮助企业准确预测销售量提供了参考。并通过AHP和模糊综合评价法确定最佳选址，为冷链物流企业的合理规划提供了参考和借鉴价值，为未来冷链物流区域整合和一体化政策制定提供事实依据，推动一体化协同发展战略的实施。

2. 研究内容和预期目标

本文通过查阅和研究国内外各种与需求量预测相关的研究文献，结合ahp法确定指标权重及模糊综合评价法，构建了物流需求量预测模型，针对农产品冷链运输过程中协调性、高成本性等特点，确定物流企业的布局选址并进行优化，通过相关算法求解，并用相应实例验证其有效性，从而为今后类似需求量预测和相关企业选址问题的解决提供一定的借鉴意义。

针对农产品冷链物流企业的选址问题，本文以物流需求量预测、配送中心选址、遗传算法等理论为基础进行研究，构建了农产品冷链物流企业物流需求量预测模型，并设计遗传算法对选址模型求解。

3. 国内外研究现状

⑴国外研究现状

①物流需求量预测问题文献综述

美国农产品冷链物流起步早、物流链条短、服务机构齐全、行业协会组织健全及物流标准与监管机制健全，但主要集中于对企业或区域运输需求的预测，关于农产品冷链物流需求量的预测并不多见。cullinance 最先构建了短期预测模型预测货运量，之后大量国内外学者对其进行引用和优化；avinash samvedi通过仿真实验将移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法和灰色预测模型进行对比，证明灰色预测模型的稳定性最强。

4. 计划与进度安排

①介绍论文的选题背景和研究意义，梳理和总结了国内外物流需求量预测和冷链物流企业选址两方面的研究现状，最后阐明论文的技术路线和创新点。

②阐述农产品、冷链物流等概念，重点对比分析了农产品物流企业的运营模式和物流模式，其次介绍了物流需求量预测和配送中心选址理论。

③重点研究农产品物流企业物流需求量预测问题。拟采用灰色神经网络预测法，首先构建了农产品物流企业物流需求量预测指标体系并对各个指标进行相关性检验，在此基础上构建了灰色gm(1,1)模型对自变量的发展趋势进行预测，最后通过bp神经网络的训练，结合自变量的预测值，得到农产品企业物流需求量的预测结果。

5. 参考文献

[1]于斌.新零售两面旗帜:盒马向西,每日优鲜向东[j].企业观察家,2017(11):66-67.

[2]吴勇毅.新零售决战点_店仓合一与前置微仓[j].企业管理,2018(12):84-86.

[3]曾祥鹏.湖南省林果冷链物流需求预测研究[d].中南林业科技大学,2018.