摘要：随着社会的发展,人们改造自然,利用自然的能力和效率不断提高。本研究的目的是为了探讨自然和人类活动对人们生产的影响。考虑到自然的数据是非线性的,传统的辨识系统的方法就无能为力了,这时候我们选择更稳定的神经网络模型。一、数据来源数据来源于“中国统计局”和“中国气象数据网”。从“中国统计局”中获取了河南省和四川省的第一产业增加值和财政支农支出;从“中国气象数据网”中获得了全国824个气象站点的日均气温、降水量、光照时长等月度数据。由于第一产业对自然的依赖相比其他两个产业来说更显著一些,决定将研究对象定为对气象最为敏感的第一产业。自然对生产的影响最普遍的就是通过气象来影响。所以本研究中用年均气温(℃),年均降水(mm),年均光照时长(h)来表示自然的数据。人类活动数据使用该省份财政支农支出的数据。考虑到财政对农业的投入不能第一时间转化为实际的增加值,再加上所能获取到的支农支出的统计年份的限制,将滞后年份设置为4年,即现在的投入会对四年后的第一产业增加值产生最显著的影响。

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