科技的發(fā)展催生技術(shù)預(yù)測的產(chǎn)生。技術(shù)預(yù)測(Technology Forecast)是對科學(xué)、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會的遠(yuǎn)期未來進(jìn)行有步驟的探索過程,其目的是為科技發(fā)展提出政策建議,具有重大意義。通常利用相關(guān)專利數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)預(yù)測。本文系統(tǒng)地對國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析總結(jié)和文獻(xiàn)綜述,采用對比分析研究的方法,通過典型案例對比分析,根據(jù)實際數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬計算和統(tǒng)計分析,比較各種預(yù)測模型的優(yōu)劣。明確提出,基于面板數(shù)據(jù)(Panel Data)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測模型結(jié)果最接近實際,預(yù)測結(jié)果最為精確。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)（北京）
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2009
【中圖分類】：F224;G301
【部分圖文】：

序序號號年份份北京市專利申請授權(quán)量(件)))移動平均(n=3)))1111119988838000000222221999995829999933333200000590555554444420011162466651788855555200222634555599333666662003338248886165557777720044490055569466688888200555101000078666699999200666112388891188811100020077714954441011444根據(jù)表4一3繪制移動平均趨勢曲線圖。

誤差訓(xùn)練次數(shù)/105圖4一2誤差隨訓(xùn)練次數(shù)變化趨勢圖圖4一3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果如圖4一3所示，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法預(yù)測北京市2007年專利申請授權(quán)量為17292件。實際北京市2007年專利申請授權(quán)量為 14954件，誤差為2338件。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測，網(wǎng)絡(luò)模型的建立是以大量樣本資料為基礎(chǔ)的。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程實際上就是存儲樣本所包含的信息，存儲的信息越多，識別、判斷越好。當(dāng)樣本資料較少或代表性較差時，網(wǎng)絡(luò)的判斷能力差，預(yù)測效果便會降低。在本例中，數(shù)據(jù)，即樣本資料非常少，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合效果不夠理想，預(yù)測結(jié)果偏離了實際。

圖5一1各地區(qū)1998年一2006年人員投入依據(jù)1998年到2006年的R&D統(tǒng)計數(shù)據(jù)，部分省市R&D人員投入情況見圖5一1。圖5一1中，X軸代表年份，Y軸為R&D人員投入比值，人員投入比值表示各省試驗發(fā)展的R&D人員折合全時當(dāng)量與其均值之比值，Z軸代表北京、河北、黑龍江、浙江、山東、廣東、四川、貴州、陜西、新疆十個省市地區(qū)。圖5一1中的各條線表示各省市1998年到2006年R&D人員投入情況數(shù)據(jù)按個體連線。由圖5一1可以直觀地看出，北京地區(qū)的各年度人員投入比值都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其他地區(qū)，并且隨著時間的推移有下降的趨勢。 5.1.2北京市R&O經(jīng)費投入與其他省市的比較圖5一2各地區(qū)1998年一2006年經(jīng)費投入

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