摘 要

随着互联网市场蓬勃发展，市面上消费者对于小批量生鲜货物的需求不断攀升，生鲜物流的各个环节的优化进程需要提速。本文将从生鲜冷链订单分类的角度解决问题。

首先本文收集总结了国内外生鲜冷链配送的发展现状，分析出国内发展主要存在着设备使用率低、设备类型单一等问题。引入一种新型车载可充电式冷藏箱，使订单分类更加灵活。

其次本文选取支持向量机作为分类方式。使用MATLAB软件进行编程，建立基于SVM的新型冷藏箱生鲜冷链共配订单分类模型，通过这种方式对订单进行关于配送方式的分类。

最终确定训练集与测试集，并且使用K-means聚类算法对收货点地理位置进行聚类。对模型进行训练与测试，验证其有效性。

该订单分类模型能够充分利用电子设备的计算能力，在接受到订单的第一时间分析订单信息并加以处理，分配配送工具，从而提升配送效率与客户满意度。

关键词：生鲜冷链; 冷藏箱; 支持向量机; 订单分类；K-means聚类算法

ABSTRACT

With the booming Internet market and the demanding for small quantities of fresh products in the market rise continually, the optimization process of all links of fresh cold chain needs to be accelerated. This paper will try to solve these problems from the perspective of fresh cold chain order classification.

Firstly, by collecting and summarizing the development status of fresh cold chain delivery at home and abroad, this paper analyzes that domestic development has problems of low equipment utilization rate and single equipment type. To solve these issues, a brand new type of vehicle-mounted rechargeable freezer will be introduced to make order classification more flexible.

Secondly, this paper selects the Support Vector Machine as the classification method. By using MATLAB software, a SVM-based fresh cold chain co-location order classification model will be established which is supposed to distribute kinds of order to different delivery methods.

Finally, K-means clustering algorithm is used to cluster the geographic location of the receiving point, and the training set and testing set are designed to train and test the model mentioned as well as prove its validity.

This order classification model can make full use of computing power of electronic devices, analyze the order information and process it at the first time of receiving the order, and distribute delivery tools, thereby improving delivery efficiency and customer satisfaction.

Keywords: Fresh Cold Chain; Freezer; Support Vector Machine; Order classification; K-means clustering algorithm.

目录

第1章 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.2 研究意义 2

1.3 生鲜冷链物流相关理论 2

1.3.1 冷链物流的定义及特点 2

1.3.2 生鲜品的定义和特点 3

1.4 国内外生鲜冷链物流分析 3

1.4.1 国外生鲜冷链物流配送现状 3

1.4.2 国内生鲜冷链物流配送现状及存在的问题 4

1.4.3 新型冷藏箱的开发 5

1.5 机器学习国内外研究现状 5

1.5.1分类算法 7

1.5.2聚类算法 8

1.6 研究内容与方法 8

1.6.1 研究内容 8

1.6.2 研究方法 9

1.6.3技术路线图 10

第2章 车载可充电式冷藏箱介绍 11

2.1 系统分析与设计 11

2.1.1 运输流程分析 11

2.1.2 冷藏箱模块设计图 12

2.2 新型冷藏箱介绍 12

2.2.1 新型冷藏箱简介与具体部件选型总览 12

2.2.2 各模块重要部件简介 13

2.2.3 冷藏车改造介绍 19

2.3 本章小结 19

第3章 SVM生鲜冷链订单分配模型构建 20

3.1 生鲜冷链物流配送订单分类优化问题基本理论 20

3.1.1 生鲜冷链物流配送订单分类优化问题的目标 20

3.1.2 生鲜冷链物流配送优化的决策要素 20

3.2 SVM分类算法介绍 21

3.3 SVM模型建立步骤 24

3.3.1 模型建立流程图 24

3.3.2 特征参数的选取 25

3.3.3 确定训练集与测试集 25

3.3.4 确定核函数 26

3.3.5 确定关键参数 27

3.4 本章小结 27

第4章 生鲜冷链订单分类模型 28

4.1 配送系统优化方案 28

4.1.1 订单分类优化思路 28

4.1.2 生鲜冷链订单分类优化模型建立假设 28

4.1.3 生鲜冷链订单分类优化模型建立原则 29

4.2 基于K-means聚类算法的订单地址分类 30

4.2.1 K-means聚类算法的介绍 30

4.2.2 对订单地理信息的聚类分析 32

4.3 订单分类优化模型建立与运行 37

4.3.1 确定训练集与测试集 37

4.3.2 模型训练与应用 42

4.4 成本分析模型 44

4.4.1 确定目标函数 44

4.4.2 部分数值计算 45

4.4.3 成本计算 47

4.5 本章小结 48

第5章 总结 49

5.1 研究结论 49

5.1.1本文的主要工作以及研究内容 49

5.1.2 本研究的经济性分析 49

5.1.3本研究的环保性分析 50

5.2 问题总结 50

参考文献 52

附录A 订单地理位置数据 54

附录B 训练集数据 66

第1章 绪论

1.1 选题背景

我国在实行改革开放政策以来，经济得到巨大的发展，在2000年之后，产业迅速转型，快递服务产业在政策扶持和大量资金注入的情形下发展势头迅猛。近两年来，互联网产业蓬勃发展，“互联网 ”的概念迅速延伸，民众消费观念改变，致使电子商务的急速发展，网上购物成交量爆炸式增长，中国快递行业依旧保持着迅速增长的势头。到2014年，我国的业务量跃居全球第一。随着生活水平的提高，人们对生活品质的要求也越来越高，对多样性及鲜度提出了更高要求。在日常生活中传统的注重价格也已经改变为注重价值，消费者对质量高的产品愿意付出更多的费用。特别是针对新鲜蔬菜、水果、肉食、海鲜等易腐品,其鲜美程度与食用安全程度不仅是消费者最关心的方面,而且也体现着它的真正价值。

但我国冷链设备水平较为落后，利用泡沫箱加冰板的方法无法保证长时间的低温环境，也无法精确地控制温度，这大大提高了生鲜变质的可能性。同时，运输载体较为单一的问题值得关注。目前市面上用于普通货物运输的冷藏车分为A级到F级，能够分别满足货物从12摄氏度到零下20摄氏度的贮藏需求。但是由于设备成本较高，配送中心并不能配备所有种类的冷藏车。同时，通过使用不同种类的冷藏车在运输的灵活性和可变成本方面的提升并不显著，无法用于设计不同的订单分类来提高设备的利用率和降低配送成本。同时这种方法难以实现全程冷链的问题仍然不可忽视。另一个制约冷链发展的因素是配送成本居高不下。由于设备的单一化，提供给生鲜经销商的运输选择十分有限；在订单规模不足的情形下可能会造成极大的冷藏车空载率，导致极大的人工成本和资源使用成本。所以，因冷藏车空载而造成的经济损失同样值得重视。

现有一种服务于冷链物流的车载可充电式冷藏箱可以在一定程度上替代冷藏车在冷链末端发挥配送作用，其所有部件型号与参数已知，具体参数将在第二章中体现。冷藏箱模型图如图1.1所示

目前国内的生鲜货物由冷藏仓库运输至末端经销商，此工作大多由冷藏车完成的。但是存在经销商的位置、所需货物数量、时间、货物品类兼容性等诸多因素，导致订单不能被合理分类，增加了运输的各项成本。所以寻找合理的订单分类方式与运输模式是解决以上问题的关键。

从现象中发现规律，是人类智能的核心的能力之一，人们也很早就开始研究如何用数学方法来分析数据中的规律^[1]。Vapnik^[2-4]、Drucker^[5]等学者提出的支持向量机算法(Support Vector Machine, SVM)以及有关于机器学习的统计学习理论(Statistic Learning Theory, SLT ) ^[6-8]，是近10年来机器学习、模式识别以及神经网络界最有影响力的成果之一。

因此，本研究将从成本对比的角度，基于SVM建立一种新的订单分类模型，从而研究出多种冷藏箱/车联合生鲜配送模式。

1.2 研究意义

(1) 对比一般商品,易腐商品有着其独有的特征，比如容易腐烂变味或有效期不长等，所以在供应链流通过程中会采取一些保鲜技术，使易腐品在流通过程中处于低温状态，延缓商品衰败。因此冷链物流应运而生，并且在物流行业起到至关重要的作用。而为了达到目前对食品药品安全和质量的要求、减少在运输过程中出现的资源利用率低的情况，必须发展好冷链物流。通过对生鲜食品冷链的现状分析，现阶段必须建立健全冷链物流体系，不断优化冷链物流的设计规划，才能保证与促进我国冷链物流事业的快速发展。而通过SVM建立模型将生鲜配送订单分类，可以将机器学习的概念引入订单分类领域，提供更多解决问题的方案。

(2) 引入新型冷藏箱是对目前冷链物流中存在的设备单一化问题的一种解决方案的尝试。新型冷藏箱能够满足全程冷链的要求，可以与普通货车搭配使用，从而能够在现有生鲜冷链配送模式的基础上进行扩充和升级，使得其更加灵活，提供给配送中心更多选择；通过合理的分类订单与分配配送工具，可以达到降低物流成本，解决设备利用率低的问题。

1.3 生鲜冷链物流相关理论

1.3.1 冷链物流的定义及特点

(1) 冷链物流的定义

根据国家标准，冷链物流被定义为：应用冷冻工艺和制冷技术，保证冷链产品从生产、流通、销售、到最终顾客手中的各个环节一直处于产品所需的低温环境下，为保障冷链产品的质量，使得冷链产品的损耗尽可能降低的一些物流活动^[10]。其要素包括：制冷技术、冷冻工艺学、专门制冷设备，控制好储藏和配送时间以及温湿度。

(2) 冷链物流的特点

实现冷链物流的关键因素之一是控制储藏和配送温湿度，这一行为的目的是保证生鲜食品的质量和鲜度。相比于常温物流，冷链物流有如下特点：

① 产品的易腐性和时效性

冷链物流配送的产品大部分为鲜活农产品及加工产品，属于易腐性食品，对时间非常敏感，冷链物流配送时间越长，产品质量下降的概率和程度越大。如果出现了质量下降的现象，就会导致由于出售机会的减小而造成的损失。因此，冷链物流对于各个环节之间的信息流通流畅性、库存和运输的透明度都提出了高要求，避免产品在配送、运输途中发生延迟，增加了成本。即冷链物流具有较高的组织协调性，尽量用更少的物流环节完成流通。

② 全程温度控制

由于配送的产品具有易腐性，冷链物流配送的各个环节都对温湿度有较为严格的要求，避免因为未能达到产品贮藏适宜温度而造成产品的质量下降。目前，我国绝大多数冷链物流体系都已经建立了温度检测与监控制度，对各种类型的产品的贮藏温度制定标准范围。在冷链物流运输设备中安装温度记录检测仪器，实现随时监控产品所处环境温度。

③ 配送设备和技术的要求具有特殊性

为了保证产品在配送的过程中始终处于适宜的贮藏温度中，冷链物流的包装材料应具有如下特点：良好的隔热性能、密闭性和低水蒸气渗透性能。目前市面上是以冷藏车作为最主要的配送车辆，而针对其功能所做出的的设计为厢体必须具有设施设备防止气体流出与流入。专业设施设备必须满足国家相关标准规定要求^[11]。

④ 投资规模大，成本高，市场不确定性高

1.3.2 生鲜品的定义和特点

(1) 生鲜品的定义

生鲜品的概念源于国外，随着近些年来的发展，国内销售界逐渐接纳了这种术语，但是学术界依然对于生鲜品有两种定义。第一种为“生鲜三品”，包括果蔬、肉类和水产品；另外一种是“生鲜五品”，包括果蔬、肉类、水产品、面包和熟食。

(2) 生鲜品的特点

生鲜产品一般具有鲜活性、时间敏感度强、环境敏感度高、损耗风险大的特点。其特点与冷链物流的特点息息相关，后者特点都是针对生鲜品特点而制定，从多种角度避免生鲜品的质量在物流过程中下降。

1.4 国内外生鲜冷链物流分析

1.4.1 国外生鲜冷链物流配送现状

冷链起源于十九世纪上半叶冷冻机的发明，到了二十世纪三十年代，欧洲和美国的农产品冷链已经初步即那里。四十年代，欧洲的农产品冷链在二战中被摧毁，但战后又很快重建^[12]。现在，英国和加拿大等发达国家的冷链物流在经过数十年的探索与改革之后已经非常成熟。而且这些国家在电子商务发展之前，针对于冷链物流中各项环节的设计和实行就已经非常完善，在保证货物质量和控制成本方面积累了许多经验。

(1) 日本蔬菜水果的选择、评级、洗刷、预加工等等环节已经成为整个国家统一实行的流程标准。相关冷链的研究也在持续完善，例如对于运输中的温度监控与调整、湿度标准管理、低温流通设施的建立等等。

(2) 美国的蔬菜冷链流通体系也是见证其发展的一项重要里程碑。由于其国内蔬菜生产分工体系已经非常完善，建立实时监控系统变得更加易行。同时，美国还在不断完善全程冷链的配送。在作物生产地完成收割或者采摘后，有一套完整的科学的流程对生鲜品进行处理，随后完成由生产地到消费者的冷链。

(3) 德国在全程冷链方面的完成度是全球顶级的。在其国内有超过95%的生鲜农产品实现了全程冷链，即在生产地到加工厂到商店的整个过程中处在严格要求的温度环境下。其中还大量应用了计算机管理，由电脑完成实时精细监控，随时发出温度异常警告，保证货物处在需求温度下。同时，所有的蔬果货物应用分等级包装法，即针对不同种类的货物制定不同的贮藏温度标准，市场中的所有肉类都处在十分严格的温度环境中。

(4) 加拿大的生鲜食品冷链包含了各种运输工具，包括飞机、汽车、火车、轮船等，这种高度有机结合的方式在经过数十年的运营与改良过后可以复杂而高效地运转。该方法充分整合、协调并利用了其国内拥有的载体资源，建立了十分完善的冷链物流网络。同时，加拿大也在实现全过程冷链，在生鲜食品的储存和运输过程中严格控制其质量损失并且防止了对环境造成的污染。

1.4.2 国内生鲜冷链物流配送现状及存在的问题

(1) 冷链运输远远不能满足市场需求

在中国，通过冷链运输的生鲜品的比例只有15%，与美国和日本（80%）以及其他发达国家（50%左右）相比，因此导致产品质量下降而后造成的损失不可小觑。同时，不仅仅是在运输能力上，还有调节能力、空间市场、资源整合等方面，落后的冷链物流运输体系都远远不能满足市场。究其原因，我国缺乏对于供应链的全面规划和整体协调。

(2) 生鲜品损耗严重

由于冷链物流水平的发展速度落后于人们对于生鲜品需求的增长速度，例如至少有80%的果蔬、肉类、水产品等在从生产地到消费者的物流过程中没有经过严格的冷链处理，而采用常温物流或者是不规范的处理方式（例如泡沫箱加冰块冷藏），导致生鲜腐败的概率大大提升，造成的损失十分严重。

(3) 物流设备与技术落后

我国生鲜加工多由个体经营者完成，资源未得到整合，技术较为原始，人力、物力成本高。现有的冷链物流设备比落后，水平分布不平衡，无法完成在整个运输途中对产品所处环境的监测，更难以进行报警及补救。对于某些对温度需求不严格或者价值较低的水果、蔬菜等产品，很少使用冷藏车这种成本更高的载具进行运输，多使用普通货车装载。落后的物流设备是生鲜品进入销售市场的瓶颈。

(4) 管理体制不健全