人工神经网络在灌溉需求预测中的应用及未来展望

"于舒野的人工神经网络模型在灌溉发展需求预测中的应用，利用人工神经网络理论预测灌溉面积，确保粮食与经济安全" 本文详细探讨了如何应用人工神经网络(ANN)模型来预测灌溉发展需求，特别是在中国灌溉宏观战略规划中的应用。作者于舒野通过将计算机科学中的人工神经网络理论引入到灌溉领域的研究，旨在建立一种能够准确预测灌溉需求的工具。 1. 研究背景与意义 近年来，人工神经网络因其并行处理能力、鲁棒性、容错性和自我学习能力，被广泛应用于各种复杂问题的解决，包括预测分析。在农业灌溉领域，这一技术可以用于识别和量化影响粮食产量的各种因素，从而为政策制定者提供关于灌溉面积发展的决策支持，确保国家粮食和经济安全。 2. 模型构建 模型的构建基于粮食总产与多个关键影响因子之间的关系，这些因子包括播种面积、灌溉面积、农田受灾面积、渍涝盐碱地面积、粮食价格、良种覆盖率、化肥使用量和科技贡献率。神经网络模型由四层组成：一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。输入层有8个节点，对应8个影响因子，输出层有一个节点，表示粮食总产。模型通过调整各层间的连接权重和单元偏置值来学习和建立这些变量之间的关系。 3. 训练与校核 为了验证模型的准确性，作者选取了自建国以来40多年中的5个年份作为校核样本，对模型进行训练和测试。这种时间序列的选择有助于确保模型在不同历史条件下都能保持稳定性和可靠性。 4. 预测与分析 利用模型对未来30年的全国灌溉面积需求进行了预测，并基于预测结果进行了深入的分析。这一步骤涉及对人口增长和粮食需求趋势的评估，以确定灌溉面积的需求变化。预测分析的结果对于制定灌溉策略和措施至关重要。 5. 发展对策 根据预测分析，文章提出了相应的发展对策，以应对未来可能出现的灌溉需求挑战。这些对策可能包括优化水资源管理、提高灌溉效率、加强农业科技研发以及调整农业政策等。 关键词：灌溉、人工神经网络、预测 于舒野的研究不仅展示了人工神经网络在灌溉需求预测中的潜力，也为中国的农业发展规划提供了科学依据，对于未来的粮食安全和农业可持续发展具有深远影响。