基于人工神经网络的黑龙江农垦经济系统优化研究
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摘要
中国是第一人口大国，农业是关乎民生乃至国家安全的产业。黑龙江省是农业大省，2011年黑龙江省粮食总产量为1114.1亿斤，一跃成为全国第一产粮大省。作为黑龙江省农业的基础，农垦经济备受关注。目前，黑龙江省农垦经济发展势头良好，同时，其也面临着结构调整的现实问题。本论文利用人工神经网络方法及柯布—道格拉斯公式，对黑龙江省农垦经济系统进行研究，给出进一步发展经济的投资优化决策方案，从而实现黑龙江省农垦经济产业结构的优化。
本论文针对黑龙江省农垦经济投入产出关系上的非线性特点，利用人工神经网络方法对其进行建模以模拟其非线性映射，并将传统BP算法中神经元的线性映射改成非线性映射，提出了一种改进的BP算法。数值计算结果表明，该种改进算法针对黑龙江省农垦经济投入产出关系的模拟是有效的。
在针对黑龙江省农垦经济系统建立模型之前，本论文首先运用数据包络分析（DataEnvelopment Analysis，DEA）方法，对黑龙江省农垦经济系统的投资决策状况进行了评估。在分析和研究黑龙江省农业垦区投入产出情况的基础上，通过选取时间决策单元及投入和产出指标，对黑龙江省垦区的生产状况建立了DEA评估模型。通过对DEA评估模型的求解，本论文给出了黑龙江省农垦经济系统内部产业之间投入产出的相对有效性的分析。
针对黑龙江省农垦经济的资本、劳动力及产出的具体情况，本论文利用柯布—道格拉斯生产函数对其进行分析和研究。为了便于应用，对柯布—道格拉斯生产函数进行了数学上的变换，并将生产函数细化到黑龙江省农垦系统的第一产业、第二产业及第三产业中，引入人工神经网络方法对其进行模拟，对黑龙江省农垦经济生产建立了自反馈环RNN模型。利用真实数据的计算结果表明，该方法易于实现，并且具有模拟效果好、预测精度高的特点。
本论文一项重点的工作就是分析黑龙江省农垦经济系统的产业结构对经济效益产生的影响。本论文利用BP网络模型建立了黑龙江省农垦经济在第一产业、第二产业及第三产业的投资与总产值之间的映射关系；针对黑龙江省农垦经济系统建立了以总产值为目标函数、以三个产业投资为自变量的非线性规划模型；通过最优搜索，最终得到了总产值最大时的三个产业的最佳投资策略。针对黑龙江省农垦经济系统的计算结果表明，模型是有效的。
With the largest number of population in the world, agriculture is the industry related tothe people’s livelihood and even national security in china. Heilongjiang is a big agriculturalprovince, and its ultimate grain production in2011was55.705billion kilogram, therefore, itbecame to be the first highest grain yield province. As the basis of agriculture in Heilongjiang,reclamation economy receives much concern. Heilongjiang agricultural reclamation economyhas a good momentum of development at present, meanwhile, it also faces realistic problemof structure adjustment. Reclamation economy system in Heilongjiang province is studied byusing artificial neural network method and cobb-douglass formula, and decision scheme ofinvestment optimization for further developing economy is given in this paper. Therefore, theoptimization of industrial structure of Heilongjiang agricultural reclamation economy isrealized.
According to nonlinear characteristic of input-output relationship of Heilongjiangagricultural reclamation economy, the artificial neural network method is used to modeling tosimulate such nonlinear mapping in this paper. The linear mapping between Neurons oftraditional BP algorithm is changed to nonlinear, and an improved BP algorithm is proposed.Numerical results show that the improved algorithm is effective for the simulation ofinput-output relationship of Heilongjiang agricultural reclamation economy.
As a basic work of modeling the Heilongjiang agricultural reclamation economy system,the investment decision status of reclamation economy system in Heilongjiang province isevaluated by using Data Envelopment Analysis(DEA) in the paper. Based on analysis andresearch of input-output situation of agricultural reclamation area in Heilongjiang province,DEA evaluation model is established for production situation by selecting time decisionmaking units and input-output indexes. By solving DEA evaluation model, the analysis ofrelative efficiency of input-output between internal industries of reclamation economy systemin Heilongjiang province is given in the paper.
According to the conditions of capital, labor and output of Heilongjiang agriculturalreclamation economy, this paper uses cobb-douglass productive function to analyze and study. For the convenience of application, cobb-douglass productive function is transformedmathematically. The productive function is refined to primary industries, secondary industriesand tertiary industries for farm system in Heilongjiang province, which is simulated byartificial neural network method. The self-feedback loop RNN model is established forHeilongjiang agricultural reclamation economy. Numerical results show that this method iseasy to be realized, and has the characteristics of good simulation effect and high predictionprecision.
An important work in this paper is to analyze the effect of industrial structure ofreclamation economy system in Heilongjiang province on economic benefit. The mappingrelationships between investment and total output value of Heilongjiang agriculturalreclamation economy in primary industries, secondary industries and tertiary industries areestablished by using BP network model. Nonlinear programming model for reclamationeconomy system in Heilongjiang province is established, in which the objective function istotal output value and the independent variables are three industries investments. Optimalinvestment strategy of three industries for the maximum total output value is gained finallyby optimal search. Numerical results show that the model is effective.
本论文针对黑龙江省农垦经济投入产出关系上的非线性特点，利用人工神经网络方法对其进行建模以模拟其非线性映射，并将传统BP算法中神经元的线性映射改成非线性映射，提出了一种改进的BP算法。数值计算结果表明，该种改进算法针对黑龙江省农垦经济投入产出关系的模拟是有效的。
在针对黑龙江省农垦经济系统建立模型之前，本论文首先运用数据包络分析（DataEnvelopment Analysis，DEA）方法，对黑龙江省农垦经济系统的投资决策状况进行了评估。在分析和研究黑龙江省农业垦区投入产出情况的基础上，通过选取时间决策单元及投入和产出指标，对黑龙江省垦区的生产状况建立了DEA评估模型。通过对DEA评估模型的求解，本论文给出了黑龙江省农垦经济系统内部产业之间投入产出的相对有效性的分析。
针对黑龙江省农垦经济的资本、劳动力及产出的具体情况，本论文利用柯布—道格拉斯生产函数对其进行分析和研究。为了便于应用，对柯布—道格拉斯生产函数进行了数学上的变换，并将生产函数细化到黑龙江省农垦系统的第一产业、第二产业及第三产业中，引入人工神经网络方法对其进行模拟，对黑龙江省农垦经济生产建立了自反馈环RNN模型。利用真实数据的计算结果表明，该方法易于实现，并且具有模拟效果好、预测精度高的特点。
本论文一项重点的工作就是分析黑龙江省农垦经济系统的产业结构对经济效益产生的影响。本论文利用BP网络模型建立了黑龙江省农垦经济在第一产业、第二产业及第三产业的投资与总产值之间的映射关系；针对黑龙江省农垦经济系统建立了以总产值为目标函数、以三个产业投资为自变量的非线性规划模型；通过最优搜索，最终得到了总产值最大时的三个产业的最佳投资策略。针对黑龙江省农垦经济系统的计算结果表明，模型是有效的。
With the largest number of population in the world, agriculture is the industry related tothe people’s livelihood and even national security in china. Heilongjiang is a big agriculturalprovince, and its ultimate grain production in2011was55.705billion kilogram, therefore, itbecame to be the first highest grain yield province. As the basis of agriculture in Heilongjiang,reclamation economy receives much concern. Heilongjiang agricultural reclamation economyhas a good momentum of development at present, meanwhile, it also faces realistic problemof structure adjustment. Reclamation economy system in Heilongjiang province is studied byusing artificial neural network method and cobb-douglass formula, and decision scheme ofinvestment optimization for further developing economy is given in this paper. Therefore, theoptimization of industrial structure of Heilongjiang agricultural reclamation economy isrealized.
According to nonlinear characteristic of input-output relationship of Heilongjiangagricultural reclamation economy, the artificial neural network method is used to modeling tosimulate such nonlinear mapping in this paper. The linear mapping between Neurons oftraditional BP algorithm is changed to nonlinear, and an improved BP algorithm is proposed.Numerical results show that the improved algorithm is effective for the simulation ofinput-output relationship of Heilongjiang agricultural reclamation economy.
As a basic work of modeling the Heilongjiang agricultural reclamation economy system,the investment decision status of reclamation economy system in Heilongjiang province isevaluated by using Data Envelopment Analysis(DEA) in the paper. Based on analysis andresearch of input-output situation of agricultural reclamation area in Heilongjiang province,DEA evaluation model is established for production situation by selecting time decisionmaking units and input-output indexes. By solving DEA evaluation model, the analysis ofrelative efficiency of input-output between internal industries of reclamation economy systemin Heilongjiang province is given in the paper.
According to the conditions of capital, labor and output of Heilongjiang agriculturalreclamation economy, this paper uses cobb-douglass productive function to analyze and study. For the convenience of application, cobb-douglass productive function is transformedmathematically. The productive function is refined to primary industries, secondary industriesand tertiary industries for farm system in Heilongjiang province, which is simulated byartificial neural network method. The self-feedback loop RNN model is established forHeilongjiang agricultural reclamation economy. Numerical results show that this method iseasy to be realized, and has the characteristics of good simulation effect and high predictionprecision.
An important work in this paper is to analyze the effect of industrial structure ofreclamation economy system in Heilongjiang province on economic benefit. The mappingrelationships between investment and total output value of Heilongjiang agriculturalreclamation economy in primary industries, secondary industries and tertiary industries areestablished by using BP network model. Nonlinear programming model for reclamationeconomy system in Heilongjiang province is established, in which the objective function istotal output value and the independent variables are three industries investments. Optimalinvestment strategy of three industries for the maximum total output value is gained finallyby optimal search. Numerical results show that the model is effective.
引文
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