BP神经网络在水产品安全风险预警中的应用

摘要

近年来，消费者对水产品的安全和品质提出了更高的要求，而水产品质量安全问题可能发生在其供应链的各个环节，水产品质量一旦出了问题，既危害消费者的健康，又给企业带来经济损失。针对上述问题，通过分析水产品供应链中安全隐患的因素，整合供应链上的追溯信息和监测信息，建立水产品预警指标体系。采用BP神经网络搭建安全预警模型，并对模型进行训练和预测，输入、分析预警和水产品添加剂指标数据，确定预警警度，最终确定供应链安全风险等级。预警结果表明，该方法较粗糙集理论、时序分析、模糊综合评价、回归分析等方法，其解决实际问题中预测误差小，可有效提高水产品供应链风险预警的准确性。