【摘 要】
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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
【基金项目】
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浙江省供销社2020年度科学研究项目基于改进GBDT算法的农产品电商冷链物流调度优化研究20SSZ05；
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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。
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2.1按照时间统计的数据对比情况2.1.1月度事故及伤亡数量对比1月、2月、3月燃气事故及伤亡人员数量的环比情况如下图及下表所示:2.1.2用户事故24小时发生时间分布2021年一季度中,已查明的用户事故发生时间分布情况如下:由24小时用户事故发生分布图可知,每日上午9至13时,下午18至20时是用户事故的高发期,与居民的烹饪时间是一致的。
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