基于RF-MLP集成模型的耕地生态安全预警系统设计与应用
开发耕地生态安全预警系统,针对耕地生态安全情况做出预先的分析和警报对指导区域耕地资源合理利用和制定科学、合理的农业发展政策具有重要作用.从PSR模型视角构建指标体系,采用熵权法、多因素综合加权法对耕地生态安全状况进行评价,提出随机森林与多层神经网络集成模型(RF-MLP集成模型)对耕地生态安全水平进行预测,构建耕地生态安全预警系统,进而以中国粮食主产区为实例代入该系统,系统运行流畅,精度检验合格,可信度较高,为实现耕地生态安全监测及预警的业务化运行做了有益尝试,具有较强应用价值.结果表明:(1)以RF-MLP集成模型为关键技术构建的预警系统,利用随机森林模型优化多层神经网络的输入属性,对相关特征进行优化选择的提高模型的预测准确度,又避免特征过多导致过拟合,为实现耕地生态安全监测及预警的业务化运行做了有益尝试.(2)应用结果显示2006～2017年的耕地生态安全值总体呈上升趋势但增幅不高,预警等级由中警转为轻警,警情空间格局整体上呈现出北部省份警情级别较南部省份高的分布格局;2018～2027年,整个粮食主产区耕地生态安全值有所提升,但预警等级仍维持在轻警.预测期间警情空间格局已基本趋于稳定,部分地区例如东北地区、黄淮海地区耕地生态朝着良性方向发展的潜力较大,长江中下游地区耕地生态安全状况虽整体较好但安全值有所下降,预警等级由无警转为轻警.
耕地生态安全、随机森林、多层神经网络、预警系统、粮食主产区
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X171(环境生物学)
国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目;华中科技大学自主创新研究基金
2022-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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