基于BP神经网络模型的中国粮食安全评价

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

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。