基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值预测仿真

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。

基于图像识别的影视剧图像帧检测系统设计与实现

近年来,古装剧在传统文化传播中扮演着重要角色,如何检测其是否符合时代背景、将与历史朝代不符的错误作出标记,成为研究的重要课题。文章基于图像识别技术,设计并实现了“影视剧图像帧检测系统”,运用深度学习的神经网络手段,按多层次设计出人工神经网络,对目标进行特征点提取和识别检测,有效地找出影视剧中不符合历史场景的因素,极大地加深用户的观影体验,在一定程度上提高了图像识别的准确性和影视的收视率。