基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测

作者：李永梅; 张立根; 海云端; 董越

来源：湖南农业科学, 2017, (01): 81-85.

DOI：10.16498/j.cnki.hnnykx.2017.001.021

• 耕地资源
• BP神经网络
• 主成分分析
• 宁夏

利用20002014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,20022004年和20102012年的土地利用动态度K<0,2003年动态度最小(K=-7.673%),20052010年和20122014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20112014年的耕地资源预测取得较好效果,最小误差仅为376 hm2。

• 单位
  中国农业科学院农业信息研究所; 北京大学; 宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所