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 董笑1，白寶光2*

 1．內(nèi)蒙古工業(yè)大學管理學院（呼和浩特010051）；2．內(nèi)蒙古工業(yè)大學國際商學院（呼和浩特010051）

摘要原料乳是決定乳制品質(zhì)量優(yōu)劣的決定性因素，只有原料乳的質(zhì)量有保障，乳制品的質(zhì)量才能更加安全。為了監(jiān)測原料乳的質(zhì)量安全，選取體細胞數(shù)、細菌數(shù)、乳蛋白含量和乳脂含量4個影響因素作為預測原料乳質(zhì)量安全的應用指標，并收集了近5年的歷史數(shù)據(jù)，采用時間序列分解法，利用EViews軟件做出了分析與預測。結(jié)果顯示，原料乳預測值與實際值的誤差在允許的范圍內(nèi)，預測值是可行的。

關(guān)鍵詞原料乳；質(zhì)量安全；時間序列；預測

  在生活水平不斷提高的影響下，乳制品越來越受到人類的推崇。乳制品中所富含的蛋白質(zhì)、維生素和鈣等微量元素都是人類日常所需的營養(yǎng)成分，并且乳制品是很容易被人體消化和吸收的，適合各類人群食用。常見的乳制品大多是根據(jù)人們的不同需求，由原料乳經(jīng)過一定的加工制成。只有少量的生乳直接作為食品消費。原料乳中除含有極高的營養(yǎng)價值成分外，還有大量的活性酶。酶的作用會改變?nèi)橹破返某煞旨捌浞�(wěn)定性，對于乳制品的保質(zhì)期有直接影響。原料乳本身雖然是無菌的，但卻容易被微生物污染，在現(xiàn)實中很難達到無菌的狀態(tài)。經(jīng)過各種渠道進入原料乳中的微生物可以輕易地大量繁殖，并導致原料乳的腐敗，甚至引起食源性疾病的爆發(fā)。因此，原料乳的優(yōu)劣直接關(guān)系著乳制品質(zhì)量的高低。

1  原料乳質(zhì)量安全影響因素分析

 原料乳的主要成分有乳糖、脂肪、蛋白質(zhì)和礦物質(zhì)等。從組成成分方面分析，影響原料乳質(zhì)量安全的主要因素有體細胞數(shù)、細菌數(shù)、乳蛋白含量和乳脂含量等。原料乳中的體細胞數(shù)是衡量原料乳質(zhì)量的重要指標，一般情況下，健康奶牛每毫升牛奶中體細胞數(shù)為20～30萬個，當體細胞數(shù)超過每毫升50萬個時，很有可能是奶�；加腥橄傺椎陌Y狀。并且，體細胞數(shù)越高，生乳中致病菌和抗生素殘留的污染程度也就越高，奶牛的產(chǎn)奶量也會隨之下降。細菌數(shù)主要反映的是生乳中微生物的含量，細菌數(shù)越高，說明微生物的含量越高。大量的微生物會產(chǎn)生可耐熱的毒素，雖會進行高溫殺菌，但仍會有一定量的殘留，致使乳制品變質(zhì)，甚至引起食源性疾病。乳脂中含有大量的維生素，而乳蛋白中含有大量的氨基酸，這兩種物質(zhì)均為人體所需的元素，也是判斷原料乳質(zhì)量高低的主要指標。根據(jù)我國衛(wèi)生部發(fā)布的食品安全國家標準( GB 19301-2010)，生乳中菌落總數(shù)每毫升不得超過200萬個，乳脂含量不低于3.1%，乳蛋白含量不低于2.8%。

2原料乳質(zhì)量安全預測方法選擇

 為了提高原料乳的質(zhì)量，減少乳制品質(zhì)量安全問題的發(fā)生，就需要了解每一種影響因素的發(fā)展趨勢，并對影響因素進行分析與預測。預測的方法有很多種，例如模糊數(shù)學法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法和時間序列法等。模糊數(shù)學法主要以模糊數(shù)學的分析方法應用于客觀事物在分界上處理不明確。神經(jīng)網(wǎng)絡法穩(wěn)定性差，沒有統(tǒng)計理論基礎(chǔ)，不容易得出信服力較

強的解釋。支持向量機法在計算過程中，樣本數(shù)據(jù)的多少關(guān)系著最終結(jié)果的傾向，適用于樣本數(shù)據(jù)量大的分類預測。時間序列法則是根據(jù)歷史已有的數(shù)據(jù)來預測未來趨勢的發(fā)展。

  時間序列可以分為平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列2類，平穩(wěn)序列是基本上沒有趨勢的序列；相反地，非平穩(wěn)序列是有趨勢、季節(jié)性或周期性的序列。因此，非平穩(wěn)序列又可以分為有趨勢的序列、有趨勢和季節(jié)性的序列、幾種成分混合的復合型序列。在對數(shù)據(jù)進行預測分析之前，首先要對預測應用指標數(shù)據(jù)進行曲線擬合，并比對參數(shù)估計的結(jié)果，以判定系數(shù)為主，其他檢驗統(tǒng)計量為輔的方式，選擇最佳匹配模型，以確保預測結(jié)果的準確性。擬合過程可以借助相關(guān)的統(tǒng)計分析軟件，這里采用比較擅長時間序列分析的EViews軟件。在對時間序列進行預測時，通常包括以下幾個步驟：第1步，確定時間序列所包含的成分，也就是確定時間序列的類型；第2步，找出適合此類時間序列的預測方法；第3步，對可能的預測方法進行評

估，以確定最佳預測方案；第4步，利用最佳預測方案進行預測。預測方法選擇方式如圖1所示。

3對原料乳質(zhì)量安全的預測

 以乳脂含量、乳蛋白含量、細菌數(shù)和體細胞數(shù)為預測應用指標，每個應用指標選擇2010～2014年，5年的歷史數(shù)據(jù)，以月為單位，每組共有60個數(shù)據(jù)，每組的詳細數(shù)據(jù)如表1~表4所示。

3.1對原料乳中乳脂含量的預測

3.1.1對乳脂含量進行曲線擬合

  利用EViews軟件對原序列Y生行曲線擬合，觀察圖形的發(fā)展趨勢，判斷序列Y中是否存在相關(guān)趨勢成分。得到的圖形如圖2所示。

  從圖2中可以看出，序列Y逐漸上升的趨勢，并且在每年的第1季中出現(xiàn)極大值，在第3季中出現(xiàn)極小值。所以，可以判斷原序列Y中既存在趨勢成分又存在季節(jié)成分，預測方法則要選擇季節(jié)預測法。趨勢成分與季節(jié)成分的存在會影響到對原序列的計量分析，不妨可以采用時間序列分解法將各種趨勢成分分解出去，分別進行預測。

3 .1.2對序列y進行季節(jié)調(diào)整

3.1.2.1季節(jié)調(diào)整

  對原序列y進行季節(jié)分解，也就是季節(jié)調(diào)整。選用的方法為Census X12季節(jié)調(diào)整法，模型為乘法模型Y=Y_TC×S×I，其中，Y-原序列，Y_TC -季節(jié)調(diào)整后的序列，S-季節(jié)要素，I-不規(guī)則要素。經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的圖形如圖3所示，并得到月度影響指數(shù)表（表5）和不規(guī)則指數(shù)表（表6）。

 從季節(jié)調(diào)整后的序列圖Y_TC可以看出，進行季節(jié)調(diào)整后，序列仍存在長期趨勢變動要素和經(jīng)濟周期循環(huán)要素。因此，要對序列Y_TC進行趨勢分解。

3.1.2.2趨勢分解

 對季節(jié)調(diào)整后的序列Y_TC進行趨勢分解，采用H-P( Hodrick-Prescott)濾波法。由于觀察值為月度數(shù)據(jù)，膽取值為14 400。趨勢分解圖如圖4所示。

 實線是季節(jié)調(diào)整后的序列Y_TC，短點虛線是分解出的長期趨勢序列Trend，長點虛線是分解出的循環(huán)變動趨勢序列Cycle。從圖4中可以看出，經(jīng)過趨勢分解后的長期趨勢序列Trend有明顯的線性趨勢，所以，可以用一元線性模型來進行預測。經(jīng)過趨勢分解后的循環(huán)變動序列Cycle，上下隨機波動、無趨勢要素和季節(jié)要素，所以，可以用指數(shù)平滑預測法來進行擬合和預測。

 1)將趨勢分解后的長期趨勢序列Trend定義為Y1，一元線性預測模型：Y1=C+ b T。其中，Y1-時間序列的預測值；T-時間標號；C-趨勢線在縱軸上的截距；b-趨勢線的斜率。

 用最小二乘法對預測模型的參數(shù)進行估計，回歸結(jié)果如圖5所示。

從回歸結(jié)果來看，t檢驗通過，模型的擬合優(yōu)度達到0.994 B，擬合非常好，預測模型可確定為Y1=0.002T+3.7（這里的T指時間標號）。

  2)將趨勢分解后的循環(huán)變動序列Cycle定義為Y2，利用公式Y(jié)2=Y_TC-Y1，計算得到序列Y2。用Holt-Winters無季節(jié)模型對循環(huán)變動序列Y2進行擬合與預測，擬合曲線如圖6所示，預測結(jié)果如圖7所示。

  從圖6可以看出預測值與實際值的擬合曲線的發(fā)展趨勢，整體來說，擬合效果還是比較好的。

 2015年1月實際的乳脂含量為3.87，相對誤差=( 3.87-3.76)÷3.87×100%=2.84%。

3.2對原料乳中乳蛋白含量、細菌數(shù)和體細胞數(shù)的預測

 使用同樣的方法，分別對乳蛋白含量、細菌數(shù)和體細胞數(shù)進行預測。預測結(jié)果如表7所示。

 從表7中可以看出，預測誤差控制在10%以內(nèi)，一般情況下，誤差值低于10%時，則認為模型的預測精度屬于較高。由此可見，該模型用于對原料乳的預測是可行的。

4結(jié)論

 從預測結(jié)果及整個歷史數(shù)據(jù)來看，各影響因素的指標值均在國家標準規(guī)定的范圍內(nèi)，符合我國乳制品的生產(chǎn)規(guī)范。然而，與一些乳業(yè)發(fā)達的地區(qū)相比，我國對標準的規(guī)定還是比較低的。例如，我國的最新標準將菌落數(shù)的上限改為每毫升200萬個，而這個數(shù)字卻是歐盟（10萬個）的20倍、美國（50萬個）的4倍。因此，我國在提高原料乳的質(zhì)量上還有很大的提升空間。原料奶質(zhì)量的高低是決定乳制品質(zhì)量的主要因素，只有原料奶的質(zhì)量得到保證，才能在乳制品的生產(chǎn)、加工、儲藏、運輸和銷售等環(huán)節(jié)中進一步提升品質(zhì)，實現(xiàn)我國乳制品行業(yè)的健康發(fā)展。