基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测

摘要：利用2000~2014年统计数据，分析了宁夏近15a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，2002~2004年和2010~2012年的土地利用动态度K<0，2003年动态度最小（K=-7.673%），2005~2010年和2012~2014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2011~2014年的耕地资源预测取得较好效果，最小误差仅为376hm2。