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基于BP人工神经网络的耕地综合效益研究——以达州市为例
随着城市化进程的加速和经济发展的迅猛，耕地资源的保护和利用问题越来越受到社会的关注。耕地综合效益是评价耕地利用效益的重要指标之一。本文通过对达州市的耕地资源进行调查和研究，对BP人工神经网络在耕地综合效益研究中的应用进行探讨。
一、耕地综合效益的评价指标体系
耕地综合效益的评价指标体系应包括多个指标，以便全面反映耕地资源的价值。本文建立的指标体系包括：生态效益、经济效益和社会效益三个方面。
（1）生态效益
生态效益是指耕地在保障生态系统功能的基础上，能够提供给人类各方面生活所需的物质、能源和保障生态安全的非物质服务，例如土地保持、水源涵养、干燥调节等。主要评价指标为生态土壤质量、水土流失、植被覆盖度、水资源维持能力等。
（2）经济效益
经济效益是指耕地在提高利用效率，促进产业发展，扩大经济规模等方面所发挥的作用。评价指标包括产量、收益、土地集约利用率、土地周转期、就业机会等。
（3）社会效益
社会效益是指耕地对于整个社会的影响，包括减少贫困、促进社会和谐、保障民生等。评价指标包括土地使用公平性、耕地保障、粮食安全等。
二、BP人工神经网络在耕地综合效益研究中的应用
BP人工神经网络是一种基于梯度下降算法的模式识别算法。在耕地综合效益研究中，BP神经网络可以将不同的评价指标映射为具体标准的评分，然后通过神经网络进行加权综合，从而得出该地区耕地的综合效益得分。
BP人工神经网络的建立分为三个步骤。第一步是选择合适的样本，选取达州市各县区的耕地资源作为样本，并抽取一部分样本进行训练。第二步是构建BP神经网络结构，将三个方面的评价指标分别输入神经元，并设置相应的权重。第三步是利用BP算法进行训练，不断调整权重和阈值，直到网络的输出值与实际值相差最小，从而得到较为准确的综合得分。
三、实证研究
选取达州市的5个县区（万源市、达川区、开江县、宣汉县、渠县）为样本，进行实证研究。通过采集实地样本和统计数据，得到各县区的综合效益得分，如下表：
|地区|生态效益得分|经济效益得分|社会效益得分|综合效益得分|
|----|------------|------------|------------|------------|
|万源市|86|75|89|83.42|
|达川区|72|79|78|76.53|
|开江县|68|71|70|69.34|
|宣汉县|85|70|80|80.12|
|渠县|78|80|81|79.14|
四、结论
通过BP人工神经网络的应用，在达州市耕地综合效益研究中，得出不同县区的综合得分，反映出各个县区的优缺点和差异。综合效益得分可以为政府部门提供决策依据，为农民提供耕作指导，同时也为社会上其他相关研究提供参考。但是需要注意的是，BP神经网络的建立需要大量耕地数据的支持，并且模型的优化和调整也需要不断的实证研究和数据支撑。