【摘 要】
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区域种植业系统的生存和发展易受到来自种植业经济社会、资源和环境等因素的干扰,使其可能偏离正常的运行轨道,产生各种警情。该文基于加权主成分分析算法,从优化网络初始权
【机 构】
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河南大学黄河文明与可持续发展研究中心／环境与规划学院,聊城大学环境与规划学院
【基金项目】
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国家教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（10JJDZONGHE015）, 国家自然科学基金面上项目（41171438）
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区域种植业系统的生存和发展易受到来自种植业经济社会、资源和环境等因素的干扰,使其可能偏离正常的运行轨道,产生各种警情。该文基于加权主成分分析算法,从优化网络初始权值入手,对误差反传BP算法进行改良,形成快速收敛和高精度的加权主成分网络模型WPCA-NN。从而将黄色预警法与非线性模拟方法巧妙结合,建立了科学合理的短期县域种植业可持续性预警指标体系和模型体系,并以黄河下游沿岸典型县市垦利和封丘为案例进行了实证研究。研究表明：1）种植业可持续性的空间尺度属性非常重要,以改进人工神经网络（IANN）为核心的县域种
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