基于BP神经网络的中国对外农业投资环境评价.pdf

标题中的“基于BP神经网络的中国对外农业投资环境评价”是指使用BP神经网络技术来评估中国在海外农业投资的环境适宜性。BP神经网络是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络，通过反向传播算法调整权重，以提高模型预测或分类的准确性。在本文中，该技术被用于构建一个数据建模系统，以分析和量化不同国家的农业投资环境。 描述中提到的“中国对外农业投资环境评价”涉及的是对中国农业“走出去”战略的安全性和稳定性的研究。这包括对投资目标国的政治与法律环境、经济与对外开放环境、基础设施与公共服务环境以及农业生产环境等关键因素的评估。这些环境因素对农业投资的成功与否起着至关重要的作用，它们决定了投资的风险和回报。 标签中列出的“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”和“数据建模”都是现代信息技术的关键领域。神经网络是机器学习的一种，尤其是深度学习的基础，它模仿人脑的神经元工作方式来处理复杂问题。在本研究中，BP神经网络作为数据建模工具，通过对大量数据的学习和处理，生成对农业投资环境的预测和评价。 部分内容显示，该研究选取了4个子系统（政治与法律环境、经济与对外开放环境、基础设施与公共服务环境、农业生产环境）共22个指标，构建了一个输入向量，用以评估138个国家2009年至2013年的农业投资环境。通过对这些数据的分析，研究发现中国对外农业投资环境存在显著的空间差异，并呈现出一定的地理分布规律。例如，欧美及大洋洲国家的农业投资环境普遍优于亚非国家。同时，各子系统的环境特征也各有特点，如政治与法律环境在欧美国家较好，经济与对外开放环境全球总体良好但部分亚非国家较差，基础设施与公共服务环境以欧美发达国家为最好，亚洲多数国家次之，非洲多数国家最差，而农业生产环境则以澳大利亚和尼日尔为最佳，非洲多数国家优于亚欧多数国家。 这篇研究运用了BP神经网络这一高级数据分析工具，对中国对外农业投资的潜在目的地进行了全面而深入的环境评估。这种科学的评价方法有助于决策者在选择投资目的地时做出更明智的判断，降低风险，提高投资成功率。同时，该研究的结果也为中国农业对外投资提供了有价值的参考信息，为政策制定者提供了关于如何优化农业“走出去”战略的依据。