基于BP人工神经网络的陕西省农民收入预测研究的任务书任务书一、任务背景随着我国农业现代化建设的推进和经济社会的不断发展，农民收入也得到了提高。然而在不同地区、不同农户之间，收入差距依然较为明显。因此，为了更好地促进农民收入增加，需要对农民收入影响因素进行分析，并进行预测。BP人工神经网络作为一种非线性模型，能够充分挖掘不同影响因素之间的关系，因此成为了农民收入预测的重要工具。二、任务要求1.收集陕西省农村居民人均可支配收入的历史数据，并进行数据清洗和预处理。2.基于BP神经网络算法进行模型构建，对农民收入影响因素进行权重分配，完成模型训练。3.通过对模型的验证和优化，得出合适的农民收入预测模型，并对未来几年的收入进行预测。4.针对模型的应用场景，提出实际的农业政策建议，并探究在不同农业发展阶段下，农民收入的差异化问题。5.撰写科学的研究报告，形成完整的研究成果。三、任务分工与时间安排本次研究任务分为数据收集与处理、模型构建、模型优化与预测、研究报告四个主要环节。1.数据收集与处理：负责人一名，4天。2.模型构建：负责人一名，7天。3.模型优化与预测：负责人一名，5天。4.研究报告编写：负责人一名，4天。四、成果要求1.按期完成任务，并形成研究报告。2.研究报告应包含研究背景、目的、方法、结果与分析、结论与建议等内容。3.研究报告应以文字简明、条理清晰、论据可靠为原则，符合科学论文写作规范。4.完成的模型需要满足预测准确率高、稳定性强、可解释性强等要求。