农产品是具有生命体征的一类产品,它的保质期短,在运输和储存过程中极易腐烂变质,如果管理不善,极易造成社会资源的严重浪费,严重影响农产品的经营利润。而要减少农产品物流过程中的浪费——尤其是库存浪费,降低农产品的经营成本,就必须在农产品采购方面下功夫。作为有待深入研究的课题,农产品采购问题成为本文的研究重点。以往的采购管理研究中对农产品需求预测的准确度不高,主要是由于农产品采购预测中存在许多不确定性因素,很难通过经验判断或简单模型来提高预测的准确度。针对这一问题,本文提出以支持向量机理论为主,多方法融合为辅的农产品需求智能预测系统,将影响农产品未来需求的不确定因素纳入农产品需求预测中,以实现农产品需求的动态预测。由于农产品的供应和需求都是动态变化的,为进一步融合农产品供应链上的供需信息,本文采用CPFR(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment, 联合计划、预测和补充)管理方法,通过联合预测进一步提高供应链需求预测的准确性,为库存补充提供科学的决策依据。本研究的理论价值在于为农产品采购提供了一种新的研究思路,其实践意义则是通过对农产品供应链上需求的准确预测来提高库存补充的合理性,促进农产品采购决策的制定朝着智能化、科学化方向发展。本文首先阐述了CPFR理论的涵义、特点和CPFR的实施框架,分析了农产品采购运用CPFR管理策略的适用性,介绍了当前采购管理研究的主要方面; 在此基础上指明了本研究的目的和意义,并对CPFR理论和农产品采购的国内外研究概况进行了较为详尽的总结和评述。接着分析了农产品的特性和市场规律,根据保质期要求对农产品进行了分类; 根据农产品采购特点对传统的CPFR流程进行了改进; 针对农产品供应链中的零售商和供应商制定了CPFR采购流程,研究了他们之间的联合数据传递过程; 进一步将供应链从两极模式扩展到多级模式,纳入农产品供应链中的上游供应商,形成多层CPFR模型,并探讨了其配置模式; 再加入CTM(Collaborative Transportation Management,联合运输管理)的管理思想,探讨了多层CPFR在农产品供应链中的实施流程。然后在CPFR合作框架下建立了投资博弈模型,定义了两类均衡:内部均衡和边界均衡,并证明了均衡的存在性; 对于多均衡解的选择问题,通常采用均衡精炼的概念,求取帕累托(Pareto)最优解; 而本文提出了均衡的稳定解概念,研究了投资博