神经网络驱动的中国果蔬健康发展战略与预测分析

该论文深入探讨了"神经网络算法在人体营养健康角度下的中国果蔬发展战略"。研究首先通过聚类分析方法对我国果蔬样本进行初步分类，依据最小距离统计量，利用0-1规划模型精确确定主要果蔬品种，包括仁果类、核果类、柑橘类、浆果、瓜果类以及热带、亚热带水果和根菜类、鲜豆类、葱蒜类、茄果、瓜菜类等蔬菜类别。 针对消费量预测，论文采用了趋势外推法和BP神经网络两种技术，借助MATLAB软件进行实施。结果显示，BP神经网络法相较于趋势外推法具有更高的预测精度，均方根误差分别为2.735%和0.7203%，证实了神经网络在消费量预测上的优势，并揭示了我国居民果蔬消费呈现逐年增长的趋势。 在营养摄入合理性方面，论文引入模糊评价法，结合营养素摄入量均衡、消费指标和感官舒适度等因素，通过BP神经网络求解得出居民当前的营养摄入量为0.6，仅占健康水平的75%，表明当前饮食结构不够合理。预计到2020年，年摄入量有望增长10%至0.66，但提升幅度有限，意味着健康饮食的推广仍然任重道远。 为了优化区域果蔬消费，文章建立了蔬菜水果等值转换关系，并对中国划分为七个区域（华东、华南、华中等）。通过对费用最小化的购买成本最小化规划模型求解，论文得出了各区域四季主要水果的人均消费量数据，如华北地区的春夏秋冬四个季节的水果消费量有具体数值，如春季的青枣消费量为222.6g。 综上，该研究通过神经网络算法，不仅对果蔬市场进行了战略规划，还关注了营养健康因素，为我国果蔬产业的发展提供了科学依据和策略建议。