發(fā)布時(shí)間：2017-11-07 04:16

  本文關(guān)鍵詞：GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在地區(qū)工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)當(dāng)前技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法大多建立在線性模型的基礎(chǔ)上,且技術(shù)創(chuàng)新能力影響因素較多,可能存在多重共線性的缺陷,本文提出了遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在以下幾方面做出了改進(jìn):1利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性關(guān)系映射能力,避免了傳統(tǒng)線性模型的缺陷。2利用遺傳算法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了降維,去除了多重共線性。3使用遺傳算法從全局搜尋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值向量,優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷。本文最后選取2008~2013年全國31個(gè)省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力124條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,31條數(shù)據(jù)作為測試樣本,分別測試遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),測試結(jié)果顯示遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測準(zhǔn)確率高于未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
【作者單位】： 石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):71201110)
【分類號(hào)】：TP183;F424.3
【正文快照】： 引言工業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新最重要的載體,工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力不僅決定了所在產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平,而且很大程度上規(guī)定著整個(gè)國家技術(shù)創(chuàng)新的高度,從區(qū)域角度研究工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,有助于認(rèn)識(shí)各區(qū)域在技術(shù)創(chuàng)新能力方面的優(yōu)劣勢,找出影響各區(qū)域工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的主要因素,從而有

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5 湯e，

本文編號(hào)：1150796