河南农村剩余劳动力转移的地区差异分析

选取影响农村剩余劳动力转移的11个指标,采用SOM网络对河南省18个地市农村剩余劳动力转移的地区差异进行聚类分析,揭示了影响各地市农村剩余劳动力转移的原因,并据此提出建议。     

城区土壤重金属分布的软件仿真与污染评价

以某城区土壤表层中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn 8种重金属元素作为评价因子,采用surfer8.0软件对城市5个类别区域中的8种重金属分布特征进行了研究,并根据国家土壤环境质量二级标准为评价标准,以单因子指数法和尼梅罗综合指数法为评价方法,对5个类别的区域污染程度进行了探讨。结果表明:该市工业区、交通区属于严重污染区,生活区属于重污染区,公园绿地属于污染区,山地属于轻污染区。     

河南农村剩余劳动力转移影响因素的灰色关联及贡献率分析

筛选了11个河南省农村剩余劳动力转移的影响指标,采用灰色关联分析方法,得到各因素对农村剩余劳动力转移的关联度,给出各因素对河南农村剩余劳动力转移增长的贡献率;分析河南农村剩余劳动力转移的驱动因素,提供制定相关政策的决策依据.     

基于农业生产条件的河南粮食产量组合模型研究

通过对1990～2007年河南粮食产量的分析,在影响粮食产量的诸多因素中选出农业生产条件等8个主要影响因素。基于粮食生产系统的复杂性,建立偏最小二乘回归与BP神经网络耦合模型。偏最小二乘法通过对自变量中的信息进行组合和提取,有效克服变量之间的多重相关性问题,实现了对高维数据的降维处理,同时降低了神经网络的输入维数,提高了网络的学习效率和稳健性,从而充分利用了2类现代建模方法的优点。结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测精度都比较理想。     

灰色理论与BP神经网络耦合的粮食产量预报

以河南省为例,选取影响粮食产量的8个农业生产条件为指标,以2000~2007年8个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到一系列预测值。将8个指标1990年至2007年的原始数据作为BP神经网络的输入样本,粮食产量实际值作为输出样本,然后对网络进行训练,构建了BP神经网络。再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的8个农业生产条件的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终预测值。仿真实验表明,用灰色理论与神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测准确度都比较理想。