林业科技通讯

2020, No.572(08) 31-34

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人工神经网络下农林作物预测模型及决策——以湘西土家族苗族自治州为例
Forecasting Model and Decision Making of Crops and Forests Based on Artificial Neural Network——Taking Xiangxi Tujia and Miao Autonomous Prefecture as an Example

匡奕敩;彭羽;桑卫国;

摘要(Abstract):

以森林覆盖率较高的南方核心保护区域湘西州为例,通过人工神经网络分析1950-2017年来主要农林作物对农业生产总值的影响。结果得到训练样本和验证样本的预测值与实测值之间具有高相关性和低相对误差,预测值-实测值拟合效果较好,表明建立的人工神经网络农林作物产量产值预测模型具有可行性,其中权重最大的是水果产量和茶叶。人工神经网络可为今后权衡决策区域特色种植,调整权值提供了新的方法,将更好为农村社区的可持续发展服务。

关键词(KeyWords): 农林作物;BP人工神经网络;拟合曲线;权重;决策

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研发基金项目:生态系统服务能力与农村社区发展能力协同提升技术集成与示范(2017YFC0505606),多类型保护地区域生态资源资产评估与补偿方法研究(2017YFC0506402)

作者(Author): 匡奕敩;彭羽;桑卫国;

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