三、基于Informer神经网络的农产品物流需求预测分析——以华中地区为例

科研机构：北京工商大学电商与物流学院

保障农产品物流稳定性就是保障民生问题的关键。对农产品物流需求的预测是合理规划农产品物流稳定性的重要保证。然而，农产品物流需求的预测实际较为复杂，预测过程中会受到各种因素影响。因此，为了保证对农产品物流需求预测的准确性，需要考虑多方面影响因素。

农产品

研究以农产品物流需求作为研究对象，利用Informer神经网络构建预测农产品物流需求的神经网络模型，以华中地区河南省、湖北省和湖南省为例，对三省的农产品物流需求进行预测。

对比结果表明：研究构建的基于Informer神经网络模型，对华中三省的农产品物流需求预测的结果较为准确。该研究在2021年物流运输配套设施的基础上，必须保证物流运输效率，加强物流运输能力，以满足华中地区日益增长的物流需求。

四、中国低碳冷链物流发展水平评价体系研究

科研机构：北京市农林科学院信息技术研究中心、农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心、农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室、天津农学院计算机与信息工程学院

冷链物流行业进入快速发展阶段，冷链基础设施建设与市场需求量呈不断增长态势，同时也伴随着温室气体排放量的增加。为满足未来低碳经济发展要求，绿色低碳转型成为中国冷链行业高质量健康发展的新特征与新方向，但前提基础是jingque认知低碳冷链物流发展状况。

冷链运输

鉴于此，首先从能源转型、技术创新、经济效益、国家政策四个层面构建中国低碳冷链物流发展评价体系，并针对不同指标进行权重以及障碍度分析，探究不同指标对低碳冷链物流发展的影响度。其次，采用熵权-优劣解距离法评价模型对中国2017至2021年低碳冷链物流发展情况进行评分，确定中国低碳冷链物流发展情况。

研究结果表明，在不同指标中，绿色包装材料使用增长率、低碳技术论文发表数、科研人员占比、生鲜农产品冷链物流需求量增长率、氢氯氟烃制冷剂缩减率权重占比高，对中国低碳冷链物流发展影响较大。目前，中国低碳冷链物流发展虽总体呈现上升趋势，但依旧处于发展阶段。