基于BP人工神经网络的耕地综合效益研究——以达州市为例的任务书.docx

基于BP人工神经网络的耕地综合效益研究——以达州市为例的任务书
任务书
研究题目：基于BP人工神经网络的耕地综合效益研究——以达州市为例
一、研究背景
随着人口的增加和社会经济的发展，耕地的利用效益问题愈加突出。耕地综合效益是综合反映耕地利用状况的指标，对于指导耕地的改善和最大化利用具有重要意义。然而，耕地综合效益的评估具有复杂性和变动性的特点，传统的评估方法存在计算量大、时间长、造成占地的缺点。采用BP人工神经网络可以有效地解决这些问题，其具有自适应性、高精度性、稳定性的特点，且具有良好的推广性。
二、研究内容
本研究将采用BP人工神经网络对达州市的耕地综合效益进行评估分析，包括以下内容：
1.收集达州市耕地利用状况的数据，包括耕地质量、土壤肥力、气候条件、农业投入等影响因素数据。
2.基于BP人工神经网络的算法模型，对达州市的耕地综合效益进行评估，并根据评估结果对耕地管理等提出优化建议。
3.对比传统方法与BP人工神经网络的评估效果，分析BP人工神经网络的优势及其应用前景。
三、研究意义
本研究的结果可以为政府和农民提供参考，指导达州市的耕地管理和利用。同时，基于BP人工神经网络的耕地综合效益评估方法具有推广性，可以在其他地区进行应用。
四、研究方法
本研究采用文献资料调研、实地考察和BP人工神经网络的算法分析等方法。
五、研究进度安排
第一周：检索相关文献，了解达州市耕地利用情况
第二周：进行实地考察，收集相关数据
第三周：建立BP人工神经网络算法模型，并编写程序
第四周：对比传统方法与BP人工神经网络的评估效果，分析结果
第五周：撰写研究报告初稿
第六周：修改并完善研究报告
六、参考文献（不少于5篇）
1.Aggarwal,P.,&Shweta,S.(2018).EvaluationofLandUseChangesandTheirImpactsinNorth-WesternHimalayanRegionUsingRemoteSensingTechnology.JournalofRemoteSensing&GIS,7(1).
2.Fang,X.,Li,Y.,&Zhang,P.(2020).AnalysisofagriculturalefficiencyandyieldbasedonBPneuralnetwork.AdvancesinComputerScienceResearch.
3.Hu,H.,Guo,X.,Wang,K.,&Wu,J.(2019).BPneuralnetworkandfuzzycomprehensiveevaluationonrurallanduseefficiency——anempiricalstudyfromLiaoning,China.ChineseGeographicalScience,29(1),157-168.
4.Li,X.,Yang,R.,Chen,Y.,&Han,Q.(2017).EvaluationofAgriculturalLandUseEfficiencyintheSanjiangPlainBasedonEntropyMethodandBPNeuralNetwork.AdvancesinSocialScience,EducationandHumanitiesResearch,141(1),368-372.
5.Yang,J.,&Sun,Z.(2017).EvaluationofregionalcultivatedlandutilizationefficiencybasedonBPneuralnetworkmodel.JournalofHebeiAgriculturalSciences,21(4),33-36.