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摘要:
针对现有生态系统服务价值预测体系误差大、研究不足等问题,本文构建了面向未来生态服务价值的预测机制.该机制采用主成分分析法和Person相关系数法,建立了以GDP、人口、土地利用率、土地管理政策和城市人口密度为驱动力的生态系统服务价值关联矩阵,提出了基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值的时间序列预测机制.为验证预测机制有效性,本文选取中国主要土地利用类型代表省份的真实土地数据集进行分析,研究结果表明本文建立的预测模型平均绝对误差仅为0.023,且从预测结果来看,未来草地生态会向较好趋势发展,林地生态发展不容乐观.
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文献信息
篇名 基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值预测仿真
来源期刊 软件 学科 地球科学
关键词 生态系统服务价值预测 时间序列 ARIMA模型 BP神经网络模型
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 设计研究与应用
研究方向 页码范围 216-220
页数 5页 分类号 TP399|X22
字数 3547字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.04.046
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张君如 河南师范大学计算机与信息工程学院 5 0 0.0 0.0
2 张佳蕾 河南师范大学计算机与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
3 袁禾 河南师范大学计算机与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
4 王嘉敏 河南师范大学计算机与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
5 裴听雨 河南师范大学计算机与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
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时间序列
ARIMA模型
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月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
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