馮韡

為提高食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測能力，本文提出了食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測方法研究。構(gòu)建食品生產(chǎn)的省份、產(chǎn)品類型、產(chǎn)地、保質(zhì)期等參數(shù)為統(tǒng)計(jì)變量的食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測描述性統(tǒng)計(jì)分析模型，采用2011-2021年的食品生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為測試對象，通過綜合評價(jià)決策分析和事件概率密度評估的方法，實(shí)現(xiàn)食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測。測試表明，采用該方法進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的統(tǒng)計(jì)分析能力較強(qiáng)，預(yù)測評估的精度較高。

引言

食品安全關(guān)系國家民生大事，需要構(gòu)建食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測模型，結(jié)合食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對食品的追蹤溯源，提高對食品安全的管控和監(jiān)管能力。研究食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測方法，對提高食品整個(gè)供應(yīng)鏈的安全預(yù)測能力具有重要意義。當(dāng)前，對食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測方法主要有基于安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)預(yù)測的安全監(jiān)管預(yù)測方法，基于貝葉斯模型的食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測方法等，結(jié)合對食品安全事故的特征分析和大數(shù)據(jù)分析，通過抽樣檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)聚類分析的方法，實(shí)現(xiàn)食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測。本文提出食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測方法，構(gòu)建食品生產(chǎn)的省份、產(chǎn)品類型、產(chǎn)地、保質(zhì)期等參數(shù)為統(tǒng)計(jì)變量的食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測描述性統(tǒng)計(jì)分析模型，結(jié)合描述性統(tǒng)計(jì)分析和變量分析，實(shí)現(xiàn)食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測。

1. 數(shù)據(jù)來源和模型構(gòu)造

為了實(shí)現(xiàn)食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測，首先構(gòu)建食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的決策樹模型，結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析，構(gòu)建食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測統(tǒng)計(jì)分析模型。通過指數(shù)預(yù)測和自變量結(jié)構(gòu)特征分析，進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測。構(gòu)建食品生產(chǎn)的省份、產(chǎn)品類型、產(chǎn)地、保質(zhì)期等參數(shù)為統(tǒng)計(jì)變量的食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測描述性統(tǒng)計(jì)分析模型，變量分布見表1。

表1中，LGDP_SA、LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LCPI_SA、D（LGDP_SA）、D（LSB_SA）、D（LM2_SA）、D（LLOAN_SA）分別表示食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的自變量和統(tǒng)計(jì)分析特征參量，根據(jù)表1的變量參數(shù)設(shè)定，得到食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的臨界值協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，采用趨同性分析的方法，當(dāng)食品安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)滿足收斂條件時(shí)，經(jīng)過5個(gè)變量之間的協(xié)整統(tǒng)計(jì)分析，最后趨于平穩(wěn)。

2. 食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測模型優(yōu)化

在構(gòu)建了食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的數(shù)據(jù)和變量分析模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行整個(gè)預(yù)測模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)，構(gòu)建食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測模型。采用平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法，進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)性評估，以LNM2為回歸子，進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分監(jiān)控和預(yù)警。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的抽樣模型。運(yùn)用IBM SPSS Modeler軟件構(gòu)建食品安全監(jiān)測與預(yù)警的防御控制機(jī)制，得到以生產(chǎn)日期、檢驗(yàn)項(xiàng)目、檢驗(yàn)結(jié)果、標(biāo)準(zhǔn)值等為原始信息的分產(chǎn)品細(xì)類檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，得到指?biāo)分配值見表2。

根據(jù)表2的參數(shù)指標(biāo)分配，建立食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測模型，提高預(yù)測和管理能力。

3. 實(shí)證分析

采用2011-2021年的食品生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為測試對象，通過綜合評價(jià)決策分析和事件概率密度評估的方法，實(shí)現(xiàn)食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果。結(jié)合實(shí)證結(jié)果分析的方法，采用VAR模型穩(wěn)定性分析，進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的回歸參數(shù)分析，構(gòu)建食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的臨界值協(xié)整檢驗(yàn)分析模型。分析結(jié)果得知，本方法進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的顯著度水平達(dá)到5.8%，可靠性較好。

結(jié)語

本文提出食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測方法，構(gòu)建預(yù)測模型，采用平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法，進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)性評估，以LNM2為回歸子，進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分監(jiān)控和預(yù)警。分析得知，此方法進(jìn)行食品安全風(fēng)險(xiǎn)分析及預(yù)測的可靠性較高，顯著度水平較好。