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基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测

文献类型： 中文期刊

作者： 李永梅 1 ; 张立根 2 ; 海云端 3 ; 董越 4 ;

作者机构： 1.宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所

2.宁夏建筑科学研究院有限公司装饰所

3.北京大学城市与环境学院

4.中国农业科学院农业信息研究所

关键词： 耕地资源;BP神经网络;主成分分析;宁夏

期刊名称： 湖南农业科学

ISSN： 1006-060X

年卷期： 2017 年 01 期

页码： 81-85

摘要： 利用2000~2014年统计数据,分析了宁夏近15 a来的耕地动态变化特征,采用主成分分析法提取影响耕地变化的主要驱动因子,将驱动因子作为输入数据,构建了预测耕地资源变化趋势的BP神经网络,并开展预测研究。结果表明:宁夏耕地资源变化经历了增加—迅速减少—波动增长—迅速增长4个阶段,人均耕地经历了迅速减少—缓慢减少—迅速增加3个阶段;其中,2002~2004年和2010~2012年的土地利用动态度K<0,2003年动态度最小(K=-7.673%),2005~2010年和2012~2014年的土地利用动态度K>0,2014年动态度最大(K=11.424%);宁夏耕地资源主要驱动因子概括为农业发展、经济发展及退耕还林,经济发展对耕地产生巨大压力,而农业科技进步某种程度减小了人口对耕地的压力,退耕还林也是宁夏耕地减少的重要原因,三者相互作用共同对宁夏耕地产生影响;预测宁夏耕地资源的BP神经网络模型为3层(3×16×1),对2011~2014年的耕地资源预测取得较好效果,最小误差仅为376 hm~2。

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