基于GRNN神经网络的生态足迹影响因素预测

• 作者: 唐德善 金新 陈丽夫
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 生态足迹 GRNN神经网络 影响因素 北之江流域
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 137-139
• 页数: 3页
• 分类号: X826|F062.2
• 语种: 中文

摘要

为预测区域生态环境的变化趋势,以北之江流域为例,建立了基于时间序列的GRNN神经网络预测模型,将耕地、化石能源地、草地、建筑用地、林地及水域这6类生物生产性土地面积作为生态足迹影响因素,利用GRNN神经网络对生态足迹影响因素进行预测,通过与灰色预测法和BP神经网络模型进行对比,验证了GRNN神经网络模型具有更高的预测精度,进而利用生态足迹影响因素计算了流域的生态足迹.结果表明,北之江流域的生态足迹在2013～2015年会逐步上升,且生态赤字会不断加剧,因此需对流域进行综合规划和治理.