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      以河南和四川為例基于matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測第一產(chǎn)業(yè)增加值

      2018-08-01 18:07:46陳亦新鄢冉
      中國信息化 2018年7期
      關(guān)鍵詞:支農(nóng)增加值方差

      陳亦新 鄢冉

      隨著社會的發(fā)展,人們改造自然,利用自然的能力和效率不斷提高。本研究的目的是為了探討自然和人類活動對人們生產(chǎn)的影響??紤]到自然的數(shù)據(jù)是非線性的,傳統(tǒng)的辨識系統(tǒng)的方法就無能為力了,這時候我們選擇更穩(wěn)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

      一、數(shù)據(jù)來源

      數(shù)據(jù)來源于“中國統(tǒng)計(jì)局”和“中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)”。

      從“中國統(tǒng)計(jì)局”中獲取了河南省和四川省的第一產(chǎn)業(yè)增加值和財(cái)政支農(nóng)支出;從“中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)”中獲得了全國824個氣象站點(diǎn)的日均氣溫、降水量、光照時長等月度數(shù)據(jù)。

      由于第一產(chǎn)業(yè)對自然的依賴相比其他兩個產(chǎn)業(yè)來說更顯著一些,決定將研究對象定為對氣象最為敏感的第一產(chǎn)業(yè)。

      自然對生產(chǎn)的影響最普遍的就是通過氣象來影響。所以本研究中用年均氣溫(℃),年均降水(mm),年均光照時長(h)來表示自然的數(shù)據(jù)。

      人類活動數(shù)據(jù)使用該省份財(cái)政支農(nóng)支出的數(shù)據(jù)??紤]到財(cái)政對農(nóng)業(yè)的投入不能第一時間轉(zhuǎn)化為實(shí)際的增加值,再加上所能獲取到的支農(nóng)支出的統(tǒng)計(jì)年份的限制,將滯后年份設(shè)置為4年,即現(xiàn)在的投入會對四年后的第一產(chǎn)業(yè)增加值產(chǎn)生最顯著的影響。

      二、數(shù)據(jù)處理

      因?yàn)闅庀髷?shù)據(jù)是月數(shù)據(jù),所以我們首先需要將月數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成年數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)化方式如下:首先找出研究省份內(nèi)的所有氣象點(diǎn),因?yàn)闅庀簏c(diǎn)的數(shù)量可能會有波動,河南省內(nèi)大約有11個氣象點(diǎn),四川省內(nèi)大約有17個氣象點(diǎn)。將這些氣象點(diǎn)的數(shù)據(jù)提取出來,然后相加求和再除以氣象點(diǎn)數(shù)量和月份的乘積,得到省份的年均氣象數(shù)據(jù)。

      (一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

      Back propagation神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年被提出的,是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要事先確定輸入輸出映射關(guān)系的方程,而且通過隨機(jī)數(shù)確定權(quán)矩陣,然后通過輸入訓(xùn)練集,來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練之后,使用時候,用事先確定好的預(yù)測集進(jìn)行預(yù)測檢驗(yàn)?;舅枷刖褪翘荻认陆捣?,利用梯度搜索技術(shù),是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值之間的誤差均方差為最小。

      我們把對Matlab中的輸入的數(shù)據(jù)看成神經(jīng)細(xì)胞的輸入信號,然后每一個都會乘上一個權(quán)值w_ij,然后求和。但是以上這些只是線性變化,為了達(dá)到非線性的目的,我們將處理過的結(jié)果,又做為新的輸入輸給別的神經(jīng)元,很多這樣的神經(jīng)元就構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有一定缺陷的。首先就是存在麻痹現(xiàn)象,由于優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)很復(fù)雜,必然會在神經(jīng)元輸出接近0或者1的時候,出現(xiàn)一些平坦區(qū),使得權(quán)值的變化極小,使訓(xùn)練過程停止。其次是BP算法是一種局部搜索的優(yōu)化方法,很可能陷入局部極值導(dǎo)致訓(xùn)練失敗。

      (二)設(shè)計(jì)思路及代碼解釋

      1、設(shè)計(jì)思路

      使用matlab引用Excel表格中的數(shù)據(jù)。

      對引入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,把月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成年度數(shù)據(jù)。

      對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。

      創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且作圖。檢驗(yàn)分為三部,只用氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;只用支農(nóng)支出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;同時使用氣象數(shù)據(jù)和支農(nóng)支出數(shù)據(jù)訓(xùn)練。通過計(jì)算結(jié)果的均方差來判斷擬合效果。

      2、代碼解釋

      xlsread(‘SiChuanData.xlsx)引用名為‘SiChuangData的Excel中的數(shù)據(jù),切記目前matlab還不支持.xls后綴的Excel文件。

      [inputn,inputs]=mapminmax(input)是歸一化函數(shù),input是原序列,然后inputn是歸一化之后的數(shù)列,inputs是歸一化的結(jié)構(gòu)和方法。稍后可以利用inputs進(jìn)行反歸一化mapminmax(‘reverse,歸一化數(shù)據(jù),歸一化結(jié)構(gòu))。

      newff(inputn,output,10)是創(chuàng)建只有一個有10個神經(jīng)元的隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      trainParam是可以更改創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性的?!?epochs是迭代次數(shù);‘.lr是學(xué)習(xí)速率;.goal是目標(biāo)誤差;‘.max_fail是連續(xù)進(jìn)行了未能減少誤差的迭代就終止訓(xùn)練的最大迭代次數(shù)。

      train(net,inputn,outputn)是對net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

      (三)運(yùn)行結(jié)果及分析

      1、運(yùn)行結(jié)果

      2、結(jié)果分析

      (1)雖然每一次運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果都是不一樣的(因?yàn)槌跏嫉臋?quán)矩陣是隨機(jī)的),但是經(jīng)過20次的運(yùn)行,可以發(fā)現(xiàn)無論是四川省還是河南省,都是支農(nóng)支出加上氣象數(shù)據(jù)得到的擬合效果最好,均方差也最小。然而稍微對比一下finance和meteorology的圖像,不看看出,氣象的變化對于第一產(chǎn)業(yè)增加值的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于支農(nóng)支出的影響。但是可以在一定程度上,彌補(bǔ)支農(nóng)支出的均方差,更好的解釋一下第一產(chǎn)業(yè)增加值的在增長大趨勢下的細(xì)微波動。

      (2)財(cái)政支農(nóng)支出與第一產(chǎn)業(yè)增加值呈現(xiàn)同步的持續(xù)增長,而且近年來財(cái)政支農(nóng)支出占財(cái)政支出的比重不斷增加,這也體現(xiàn)了人們對第一產(chǎn)業(yè)的重視和影響力的提升,這也意味著削弱了氣象的隨機(jī)性變化對第一產(chǎn)業(yè)的影響。

      (3)基于劉宏杰2008年中國財(cái)政支農(nóng)支出對第一產(chǎn)業(yè)增加值的影響的研究結(jié)論,中國財(cái)政支農(nóng)支出對產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)份額不斷上升,而且兩者之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系和雙向的格蘭杰因果關(guān)系。

      (4)近些年來,我國沒有發(fā)生什么嚴(yán)重的氣象災(zāi)害,所以氣象對第一產(chǎn)業(yè)的影響一直處于一個正常的低水平的程度,但是隨著環(huán)境的逐漸惡化,全球變暖的加劇,氣候的波動會隨之加劇,而這意味著氣象對第一產(chǎn)業(yè)的影響會顯著增加,氣象也會成為不得不考慮的重要因素。

      綜上所屬,本研究得到最終結(jié)論:人為因素(支農(nóng)支出)是影響第一產(chǎn)業(yè)增加值的第一要素,氣象的波動對增加值的影響極小。但是研究結(jié)果也表明了氣象數(shù)據(jù)確實(shí)對預(yù)測第一產(chǎn)業(yè)增加值起到了正向的作用?;跉庀髷?shù)據(jù)和財(cái)政數(shù)據(jù)可以更精確的預(yù)測第一產(chǎn)業(yè)增加值。

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