【摘要】：采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法篩選對中國進口俄羅斯木材貿(mào)易額影響較大的5個因子,運用影響因子及木材貿(mào)易進口額構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用GM(1,1)模型預(yù)測影響因子值,將其代入訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)模型中對中國進口俄羅斯木材貿(mào)易額進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明,中俄木材貿(mào)易仍具有良好的發(fā)展前景。
[Abstract]:Five factors which have great influence on the import of Russian wood trade from China are screened by grey correlation degree analysis. The BP neural network model is constructed by using the influencing factors and the import volume of wood trade, and the GM (1, 1) model is used to predict the value of the influencing factors. The trade volume of Russian wood imported from China is predicted in the trained BP network model. The prediction results show that the wood trade between China and Russia still has a good development prospect.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】：黑龍江省教育廳人文社科項目(12544022) 黑龍江省社科聯(lián)研究課題(HTS20140201)
【分類號】：TP183;F426.88;F752.61

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

相關(guān)重要報紙文章 前5條

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本文編號：2478554