基于灰色预测模型的农产品供需平衡测度与供应链优化研究开题报告

1. 研究目的与意义

背景：我国是14亿人口大国，也是农业大国，随着“三农”问题的提出，农业及其相关领域都得到了各级政府的重视，不断推出促进农业经济发展的政策法规，优化农产品供应链，对于我国农业产业和农业经济发展具有重要意义。农产品供应链相邻节点上的企业体现出一环扣一环的链式形态，作为农产品供应链起点的生产商起到了举足轻重的作用，对农产品产量进行预测，是优化农产品供应链的重要因素。农产品是人民生活必需品，了解人们对农产品的需求并稳定主要农产品产量，对守住粮食安全底线具有重要意义。随着社会经济的良好发展，大众的生活品质稳定提升，人们对于健康、安全的绿色农产品的需求日益增长，由此推动着我国的农业产业规模不断扩大、质量不断提高，同时对农产品供应链也提出了更高的要求。

目的：农产品的生产到销售已经形成了一套特有的供应链体系，但农产品供应链体系存在品牌竞争力不足、流通环节繁多、信息化水平较低等问题。根据当前农产品消费新业态、新需求和农产品生产、运输、销售及资金保障等各环节特点，利用灰色预测模型对农产品进行供需测度，进一步说明农产品供应链优化的必要性，并对农产品优化提出一些建议和参考措施，有助于启发农产品供应链上的各部门紧跟时代发展，创造更大的经济效益。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：随着消费需求的不断升级，传统农业产需矛盾日益凸显 。预测农产品产量，并通过地方差异确定消费者需求，能有效改善矛盾。优化农产品供应链是打通农产品流通障碍、提高农产品流通效率的一个重要途径。了解农产品的产量，进行风险预估，调查消费者的需求，保障农产品供需平衡，对于优化供应链具有重大作用。本文对我国2018-2022年农产品的生产现状与市场需求进行分析，考虑农产品生长环境、人的饮食习惯、物流运输条件、国家政策等因素，对我国2023-2027年农产品的产量与需求量进行预测。影响农产品产量的多为自然因素，难以获取准确的数据，故利用灰色GM(1,1)模型来预测农产品的产量。为给农产品需求量的预测提供有价值的参考，采用灰色关联度分析确定农产品需求量的影响指标，再使用GM(1,N)模型来预测的农产品的总需求量。

3. 研究的方法与步骤

主要研究方法：

本文采用灰色预测模型为研究方法。灰色预测模型是灰色系统理论核心内容之一，其思想是通过特有的累加生成变换进行序列数据建模，并建立灰色微分方程模型，最后用累减生成进行数据模拟和预测。灰色GM(1,1)模型所体现的是数据与时间变量之间存在的动态关系，是一个从历史延伸到未来的动态线性预测模型。该预测模型具有所需数据量少、计算便捷等特点,且该模型是通过分析其变化趋势来推断系统状态的一种方法，适用于农产品的供需预测。当影响因素多而信息杂乱时，采用GM(1,N)模型。

4. 参考文献

[1] 宋珏遐.如何更好满足内需应关注农产品需求多样化[N].金融时报,2023.01.05(09).

5. 计划与进度安排