江汉学术 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (2): 37-44.doi: 10.16388/j.cnki.cn42-1843/c.2024.02.004

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基于BP神经网络模型的中国粮食安全评价

唐 赛,孙 宁   

  1. 哈尔滨工业大学 人文社科与法学学院,哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2023-12-08 出版日期:2024-04-15 发布日期:2024-04-01
  • 作者简介:唐赛,女,黑龙江哈尔滨人,哈尔滨工业大学人文社科与法学学院经济系教授,博士生导师,美国密歇根州立大学访问学者,E-mail:tangsai@hit.edu.cn;孙宁,女,辽宁辽阳人,哈尔滨工业大学人文社科与法学学院博士生,E-mail:22B916002@stu.hit.edu.cn。

Evaluation of Food Security in China Based on BP Neural Network Model

TANG Sai,SUN Ning   

  • Received:2023-12-08 Online:2024-04-15 Published:2024-04-01

摘要: 在我国耕地面积比例较低和密集人口粮食需求量较大的背景下,保障粮食安全的重要性毋庸置疑。因此,如何客观准确地评价我国粮食安全水平,建立科学有效的评价体系,对于高水平保障新时期粮食安全具有重要意义。以三大主粮之一的玉米为切入点进行研究,在大食物观多元化视角下通过BP神经网络模型对玉米的供给和需求进行有效预测。为此,我们首先选取总产量、播种面积、期末库存、进口量、人口总量、消费量、出口量、可支配收入、居民消费价格指数CPI、总生产成本、亩利润和收购价格指数等12个指标,构建了由供给安全、需求安全、经济安全组成的评价指标体系,运用熵权法得出其中权重最大指标作为警情代理指标,并通过BP神经网络模型遴选输入与输出指标,反复训练得到与现实情况拟合度最高的结果。通过结果的判断,对其产量进行预测,为粮食安全预警、为政府政策匹配奠定理论基础。

关键词: 粮食安全, 评价机制, BP神经网络

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