本文是一篇決策模擬論文，本研究基于梯田撂荒驅(qū)動力的分析，將有顯著影響的因素做主成分分析，然后用主成分分析結(jié)果構(gòu)建多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終得到模擬精度較高的PCA-MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與二元logistic回代分析模型的模擬結(jié)果進行精度比較。
1緒論
1.1研究背景和意義
1.1.1研究背景
耕地是發(fā)展之基，是農(nóng)民安身之本。我國政府一直重視耕地的保護工作，經(jīng)過長期的努力，實現(xiàn)了糧食產(chǎn)量連年攀升。盡管我國當前糧食供給能夠得到保障，但隨著經(jīng)濟和社會新形勢的發(fā)展，糧食安全問題依舊突出。我國耕地質(zhì)量總體上較低，地塊較為細碎，且有三分之二分布于高原與丘陵地帶[1]，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化未得到全面普及，近年來很多地方因為農(nóng)藥化肥的不合理使用，土壤出現(xiàn)板結(jié)等情況。改革開放以來，隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，農(nóng)業(yè)勞動力從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到其它產(chǎn)業(yè)，造成農(nóng)業(yè)勞動力短缺。有研究預測，到2030年我國農(nóng)業(yè)勞動力人口會是2010年的一半，且老齡化會更加突出，這必將對糧食生產(chǎn)造成一定的沖擊[2][3]。隨著人們對物質(zhì)品質(zhì)要求的提高，對牛奶和肉類需求量逐漸增加，用于飼料生產(chǎn)的糧食仍需通過大量進口。對糧食安全構(gòu)成威脅的原因有很多，以上這些多為在短期內(nèi)主觀無法改變的情況，說明了我國糧食生產(chǎn)存在客觀壓力。
近年來受農(nóng)業(yè)比較收益偏低和農(nóng)民外出務(wù)工等因素的影響，一些地方出現(xiàn)了不同程度的耕地撂荒，勢必會造成土地資源的浪費，對國家糧食安全構(gòu)成威脅。梯田作為特殊的耕地，多分布在丘陵山區(qū)地帶，在耕作條件等方面相比較于平田更差，撂荒現(xiàn)象更加明顯。盡管梯田產(chǎn)量普遍低于平地，但梯田的撂荒危害卻不局限于糧食安全。梯田具有較高的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值，大面積撂荒對水土保持和景觀價值等方面影響較大。
近年來我國政府高度重視梯田的保護工作，已有五處著名梯田被聯(lián)合國教科文組織或聯(lián)合國糧農(nóng)組織列入《世界遺產(chǎn)名錄》。2021年初，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)文件要求各地遏制耕地撂荒，挖掘保供的潛力。提出測試分類指導、強化政策扶持、加快設(shè)施建設(shè)、規(guī)范土地流轉(zhuǎn)、加大指導服務(wù)和加強宣傳引導的六點要求，這些都能看出我國政府對撂荒問題的重視。

決策模擬論文怎么寫

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1.2研究內(nèi)容與方法
1.2.1研究內(nèi)容
第一部分：緒論。首先介紹本研究的研究背景與研究意義，重點突出梯田撂荒研究的必要性。然后說明本研究包括哪些模塊的內(nèi)容，使用了哪些研究方法，再繪制本研究的技術(shù)路線圖。最后提前對文中創(chuàng)新點進行闡述，并說明文章中可能存在的不足之處。
第二部分：相關(guān)理論與文獻綜述。先對文中會涉及的相關(guān)概念進行說明解釋，并對涉及到的主要研究理論進行介紹，打牢理論基礎(chǔ)，將相關(guān)理論與研究主題之間的關(guān)系理順。再對國內(nèi)外關(guān)于梯田、撂荒、模擬研究的內(nèi)容進行梳理，便于掌握最新研究進展，為后期影響因子選擇提供依據(jù)。最后對已有研究成果進行綜述總結(jié)，再次說明此研究的必要性。
第三部分：方法介紹。這部分主要對研究中涉及的二元logistic回歸分析、主成分分析（PCA）、多層感知器(MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的主要內(nèi)容進行介紹，并結(jié)合公式和圖像說明解釋，以便于更好理解下文的實證分析內(nèi)容。
第四部分：研究區(qū)概況與樣本特征。先對所研究區(qū)域的自然、經(jīng)濟和社會的發(fā)展狀況進行簡要概述，了解必要的研究區(qū)背景，便于后期將理論與實際相結(jié)合分析。再對研究樣本選擇與數(shù)據(jù)收集情況進行說明。
第五部分：撂荒驅(qū)動力分析。這部分先將調(diào)研問卷所收集的數(shù)據(jù)進行整理后，參考已有相關(guān)研究，從中選取農(nóng)戶承包地塊、農(nóng)戶家庭收入、農(nóng)戶家庭勞動力三個層面的指標進行二元logistic回歸分析，研究梯田撂荒的主要影響因素，并展開撂荒驅(qū)動力分析。
第六部分：模型構(gòu)建與比較研究，將上文中得出對梯田撂荒有顯著影響的因素作為指標，構(gòu)建二元Logistic回歸模型，得到相關(guān)參數(shù)與結(jié)果，構(gòu)建梯田撂荒回代模型，并用30%的樣本數(shù)據(jù)測試其模擬準確性。再將具有顯著影響的指標進行主成分分析，得到相關(guān)的主成分后代入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進行訓練，得到PCA-MLP農(nóng)戶梯田撂荒決策模型，將突觸權(quán)重估算值導出到XML文件，同樣用30%樣本數(shù)據(jù)進行測試，獲取判別準確率、ROC曲線等信息。最后將兩個預測模型進行比較分析，并得出相關(guān)結(jié)論。
第七部分：結(jié)論與研究展望。對前面五部分研究內(nèi)容進行總結(jié)，重點對實證分析部分進行說明。再利用梯田撂荒驅(qū)動力與預測分析結(jié)果，針對性地提出梯田撂荒的對策建議，最后總結(jié)全文并提出展望。
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2文獻綜述
2.1梯田研究綜述
梯田是指田塊間呈現(xiàn)階梯分布，田面水平且有田埂的耕地[4]。梯田是自然界中人為創(chuàng)造的活化石，是人類進一步利用和改造自然的偉大標志。梯田一方面可以開辟農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來源；另一方面也避免和減輕地表徑流危害，從而保持水土，保護山區(qū)的農(nóng)業(yè)，和平原區(qū)耕地一樣為糧食安全提供了重要保障。
（1）梯田修筑歷史
世界上有記載的最早的梯田出現(xiàn)在5000多年前的巴勒斯坦和也門地區(qū)[5]。在我國，梯田有3000年以上的開墾歷史[6]。西周時期，《詩經(jīng)·小雅·正月》記載：“瞻彼阪田，有苑其特”，“阪田”指的就是一種原始的梯田。到了隋唐宋時期，隨著人口、社會和經(jīng)濟發(fā)展重心的逐漸向丘陵和山地為主的南方移動，并帶來了龍骨水車、翻車和筒車等農(nóng)具，梯田修筑和耕作的技術(shù)得到發(fā)展，梯田由此在南方丘陵山區(qū)擴散開來，著名的哈尼梯田、紫鵲界梯田和龍脊梯田就是在這一時期得到大規(guī)模開發(fā)。元明清時期，形成了梯田修筑和耕作的相關(guān)理論，其開發(fā)范圍也逐漸擴大[4]。在北宋“弓箭手屯田”制度（1074~1125年）下，青藏高原也開墾了大量的梯田[7]。元代的王禎所著的《農(nóng)書》對梯田的構(gòu)筑、墾殖及管理方法進行了論述，并以圖樣示之；明代徐光啟的《農(nóng)政全書》對梯田進行了更加詳細的描述；清代包世臣在《齊民四術(shù)》闡述了在梯田運用分層種植技術(shù)以防治水土流失的方法。新中國成立后，我國先后在1958年和1970年兩次大規(guī)模修筑梯田，第一次多為修筑的坡式梯田和窄條水平梯田，第二次多以農(nóng)業(yè)機械修筑的機修水平梯田為主[8]。
由于統(tǒng)計口徑、統(tǒng)計年份和數(shù)據(jù)獲取方式的不同，關(guān)于當前我國梯田的數(shù)量，目前尚無定論。上世紀，我國梯田建設(shè)得到了大規(guī)模發(fā)展，1982年，全國水平梯田面積已達634.60萬hm2，共0.95億畝[9]，1984年統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國共修水平梯田653.33萬hm2，共0.98億畝。到1998年，全國梯田面積已經(jīng)達到1300萬hm2（1.95億畝），約占坡耕地的40%[10]。進入21世紀，第二次全國土地調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2009年年末全國共有梯田總面積為1862萬hm（22.8億畝），占全國耕地的13.8%，占2度坡度以上耕地的32.09%[11]。而根據(jù)《全國水土保持規(guī)劃（2015-2030年）》，截至2013年，我國共修筑梯田約1800萬hm2（2.7億畝）。
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2.2撂荒研究綜述
我國耕地數(shù)量有限，且總體質(zhì)量偏差，人均占有量少[41]。然而根據(jù)《中國國土資源公報》顯示，我國平均每年減少耕地600萬畝，其中因為撂荒而減少的耕地占很大一部分[42]。這一現(xiàn)象與我國基本國策相違背。耕地撂荒不僅會對糧食安全構(gòu)成威脅，也會對生態(tài)環(huán)境、生物多樣性和土壤質(zhì)量造成不良影響[43][44][45][46][47]。為了更好地認識并解決這個問題，我國學者展開了大量研究。從已有對撂荒的研究內(nèi)容來看，國內(nèi)外學者主要集中與如下幾個方面展開。
（1）撂荒的概念界定與分類
對文獻進行分析后發(fā)現(xiàn)，與撂荒相似的概念還包括“拋荒”和“棄耕”。按照世界糧農(nóng)組織的定義，耕地連續(xù)五年及以上沒有進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營就屬于撂荒[48]。但不同學者在耕地概念的界定上也有著不同的理解[49]。史鐵丑根據(jù)我國實際情況，主張耕地閑置情況出現(xiàn)一年以上可判斷為撂荒[50]。文成華則提出耕地閑置一季及以上都算撂荒[51]。針對不同研究區(qū)域?qū)Ω亓袒牡亩x存在不同標準，有學者提出對撂荒類型進行分類。最常見的是按照撂荒表現(xiàn)形式分成顯性撂荒和隱性撂荒兩種[53][54]，也有學者提出變性撂荒的概念[55]。顯性撂荒是指耕地出現(xiàn)一年及以上未進行耕種的情況，這種撂荒比較容易被大眾辨識。隱性撂荒是指耕地看上去每年都在種植，但只有深入調(diào)查才能進行判斷的類型。如熟制變化，即原來可以種植兩季或者三季的耕地，由于自然條件變化或農(nóng)民主觀原因造成熟制減少的情況。又如耕地產(chǎn)量與往年相近，但需要大量增加化肥農(nóng)藥等成本才能保持的耕地利用情況。也有學者按照撂荒時間分成常年撂荒和季節(jié)性撂荒，按照撂荒造成原因分為經(jīng)濟效益型、災毀型和生態(tài)型撂荒，按照農(nóng)戶意愿分成主動撂荒和被動撂荒的類型[56]。
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3概念界定與相關(guān)理論.............................16
3.1概念界定..........................................16
3.2相關(guān)理論.........................................17
4研究方法與數(shù)據(jù)來源.......................................20
4.1研究方法.......................................20
4.2研究區(qū)概況.............................25
5農(nóng)戶梯田撂荒驅(qū)動力分析...................................29
5.1指標選取與描述...........................29
5.2數(shù)據(jù)預處理...........................................29
6基于驅(qū)動力分析的農(nóng)戶撂荒決策模擬研究
6.1主成分分析過程
(1)可行性檢驗
KMO檢驗可以判斷變量之間的相關(guān)性，當KMO值大于0.5的時候，說明該數(shù)據(jù)適合做主成分分析。巴特利球體檢驗可用于判斷單位矩陣。利用SPSS軟件對初始變量進行標準化后，再檢驗變量是否適合做因子分析，得到KMO檢驗值為0.619>0.5，且根據(jù)巴特利特球度檢驗標準得到顯著性為0.000<0.05，拒絕原假設(shè)，認為該變量適合做主成分分析。

決策模擬論文參考

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7研究結(jié)論與展望
7.1主要結(jié)論
本研究通過在福建省8個縣市22個典型梯田村展開實地調(diào)研，使用農(nóng)戶訪談的方式獲取地塊和農(nóng)戶家庭人口、收入等信息，整理調(diào)研數(shù)據(jù)后運用二元logistic回歸的方法做影響因子分析，再分析梯田撂荒的驅(qū)動力。基于梯田撂荒驅(qū)動力的分析，將有顯著影響的因素做主成分分析，然后用主成分分析結(jié)果構(gòu)建多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終得到模擬精度較高的PCA-MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與二元logistic回代分析模型的模擬結(jié)果進行精度比較。通過上述處理，最終得到結(jié)論如下。
（1）二元logistic回歸分析結(jié)果顯示，地塊平均面積、女性勞動力比重、家庭贍養(yǎng)與撫育人口比重、農(nóng)業(yè)總收入對梯田撂荒有著顯著的負向影響，通勤時間、灌溉條件、戶主文化程度對梯田撂荒有著顯著的正向影響。通過分析后認為，梯田種植的便利性、種植梯田的經(jīng)濟性、農(nóng)戶家庭負擔與外出務(wù)工能力都會對梯田撂荒起著重要的作用，與其相關(guān)的因素是梯田撂荒的重要驅(qū)動力。
（2）通過不同模擬結(jié)果比較可以得知，以不同函數(shù)作為激活函數(shù)得到的PCA-MLP梯田撂荒預測模型準確率均達到81%以上，當PCA-MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)置為隱含層層數(shù)為1，節(jié)點數(shù)為6，輸入層輸出層激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)時模擬效果較好，準確率達到88.7%，AUC值均達到0.802。
（3）用30%的樣本數(shù)據(jù)對所構(gòu)建的農(nóng)戶梯田撂荒決策模型進行檢驗后認為，PCA-MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠較好地模擬農(nóng)戶梯田撂荒決策，與傳統(tǒng)二元Logistic回代模型相比較具有較大優(yōu)勢，特別是在對撂荒地的模擬中，模擬精度遠高于后者。在農(nóng)戶梯田撂荒決策模型的實際使用中，要深入挖掘模型的功能，該模型不僅可以用于決策模擬，也可以用于預防與預測梯田撂荒。
參考文獻（略）