基于神經網絡算法的土地輪耕面積預測

王聰 張一名 胡書通

華北理工大學經濟學院 河北唐山 063000

土地輪耕和國家財政收入，國家人口數量，人均糧食需求，工業糧食需求，食糧產量，耕地面積變化，天氣氣候等息息相關，所以在做農業發展計劃時預測可輪耕土地面積應將這些因素考慮進去。

1 對土地輪耕面積的影響因素進行預測

（1）通過查閱資料可收集到影響可輪耕土地面積因素的數據，如表1所示：

（2）將表1中近15年全國糧食產量數據、全國總人口數數據、人均糧食需求數據、耕地面積數據、國家財政收入數據、國家財政支出數據、降水量數據進行曲線擬合，整理各項數據擬合結果得到如表2所示各項影響因素預測值：

2 對土地輪耕面積進行預測

5年后輪耕土地面積的大小由以上幾項影響因素決定，建立BP神經網絡對數據進行處理預測2023年的輪耕土地面積。通過樣本數據的訓練，不斷修正網絡權值和閾值使誤差函數沿負梯度方向下降，逼近期望輸出。土地輪耕休種政策是從2016年實施的，所以將2016年、2017年2018年以及2023年的數據作為訓練樣本，建立輸入端為7，輸出端為1的BP神經網絡，因為有一個隱層的神經網絡，只要隱節點足夠多，就可以以任意精度逼近一個非線性函數，所以采用含有一個隱層的三層多輸入單輸出的BP網絡建立預測模型。選取隱層神經元個數的問題上參照以下的經驗公式：

其中，n為輸入層神經元個數，m為輸出層神經元個數，a為[1，10]之間的常數。根據上式可以計算出神經元個數為4-13個之間，在本次實驗中選擇隱層神經元個數為4。利用該模型求2023年可輪耕土地面積預測值。表5為輸出的數據。

通過使用matlab軟件對組后的數據進行運算處理最終得到2023年可輪耕土地面積的預測值為9192.5萬畝[1-2]。

3 結語

通過對近15年有關國家財政收入，國家人口數量，人均糧食需求，食糧產量，耕地面積變化，天氣氣候等影響因素的數據進行分析，并將這些數據按年份進行排序處理，同時對這些數據進行擬合，得到擬合曲線，利用BP神經網絡算法對可輪耕土地面積進行預測得到2023年的土地輪耕預測面積[3]。

表1 近15年影響可輪耕土地面積的因素的數據

表2 擬合預測值匯總

表3 BP神經網絡預測數據