基于遗传算法-反向传播神经网络与平均影响值的黄淮海小麦产量效益综合分析

郭颖; 郝淑娟; 常倩; 杨啸宇

doi:10.16853/j.cnki.1009-3575.2025.04.002

内蒙古农业大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (04) : 10 -20. DOI: 10.16853/j.cnki.1009-3575.2025.04.002

基于遗传算法-反向传播神经网络与平均影响值的黄淮海小麦产量效益综合分析

郭颖, 郝淑娟, 常倩, 杨啸宇

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

黄淮海地区是中国冬小麦的主要生产区域。为明确小麦生产过程中的影响因素及提高小麦产量，研究通过融合遗传算法、反向传播神经网络、平均影响值变量算法以及多源数据，对黄淮海地区小麦生产综合产量及效益进行了分析。结果表明，A-6月时间单元的神经网络模型具有较高的稳定性和预测准确性，R2值达到0.909，平均绝对误差和均方根误差数值分别为1 751.39和35.15。基于累计贡献率大于90%的原则，筛选出12个重要性指标。通过对高低效益区域的投入产出对比分析，发现高效益区域的小麦产量较低效益区域提高了83.257%，其数值为3 022 858 t。黄淮海地区高效益与低效益地区小麦的产量及投入产出差异较大，小麦的生产效率随着年份的增长变化不明显。研究为黄淮海地区小麦生产的优化提供了科学依据。