基于改进GBDT算法的农产品冷链物流资源需求预测的研究

摘要：

随着"互联网+"的不断发展,农产品电商发展迅速.但当前农产品冷链物流面临调度效率低下问题,这不但对企业效益造成损失,还会引发农产品健康安全问题,如何提升农产品冷链物流智能化程度,是全社会亟需解决的问题.针对上述问题,本文提出了一种基于改进 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法的农产品冷链物流资源需求预测模型,创新性的提出了一种新的-Huber损失函数,能在提高收敛速度的同时,降低对异常值的惩罚,从而提高预测精度.通过实验证明该模型能对物流节点的需求进行精准预测.

机标关键词：农产品冷链物流、资源需求预测、冷链物流资源、gbdt

分类号：F251;TP393.0;F326.6

资助基金：浙江省供销社科学研究项目20SSZ05

在线出版日期：2022-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：113-114