中國是第一人口大國，農(nóng)業(yè)是關(guān)乎民生乃至國家安全的產(chǎn)業(yè)。黑龍江省是農(nóng)業(yè)大省，2011年黑龍江省糧食總產(chǎn)量為1114.1億斤，一躍成為全國第一產(chǎn)糧大省。作為黑龍江省農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，農(nóng)墾經(jīng)濟備受關(guān)注。目前，黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟發(fā)展勢頭良好，同時，其也面臨著結(jié)構(gòu)調(diào)整的現(xiàn)實問題。本論文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及柯布—道格拉斯公式，對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)進行研究，給出進一步發(fā)展經(jīng)濟的投資優(yōu)化決策方案，從而實現(xiàn)黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。 本論文針對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟投入產(chǎn)出關(guān)系上的非線性特點，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對其進行建模以模擬其非線性映射，并將傳統(tǒng)BP算法中神經(jīng)元的線性映射改成非線性映射，提出了一種改進的BP算法。數(shù)值計算結(jié)果表明，該種改進算法針對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟投入產(chǎn)出關(guān)系的模擬是有效的。 在針對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)建立模型之前，本論文首先運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DataEnvelopment Analysis，DEA）方法，對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)的投資決策狀況進行了評估。在分析和研究黑龍江省農(nóng)業(yè)墾區(qū)投入產(chǎn)出情況的基礎(chǔ)上，通過選取時間決策單元及投入和產(chǎn)出指標，對黑龍江省墾區(qū)的生產(chǎn)狀況建立了DEA評估模型。通過對DEA評估模型的求解，本論文給出了黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)之間投入產(chǎn)出的相對有效性的分析。 針對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟的資本、勞動力及產(chǎn)出的具體情況，本論文利用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對其進行分析和研究。為了便于應(yīng)用，對柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進行了數(shù)學(xué)上的變換，并將生產(chǎn)函數(shù)細化到黑龍江省農(nóng)墾系統(tǒng)的第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)中，引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對其進行模擬，對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟生產(chǎn)建立了自反饋環(huán)RNN模型。利用真實數(shù)據(jù)的計算結(jié)果表明，該方法易于實現(xiàn)，并且具有模擬效果好、預(yù)測精度高的特點。 本論文一項重點的工作就是分析黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟效益產(chǎn)生的影響。本論文利用BP網(wǎng)絡(luò)模型建立了黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟在第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)的投資與總產(chǎn)值之間的映射關(guān)系；針對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)建立了以總產(chǎn)值為目標函數(shù)、以三個產(chǎn)業(yè)投資為自變量的非線性規(guī)劃模型；通過最優(yōu)搜索，最終得到了總產(chǎn)值最大時的三個產(chǎn)業(yè)的最佳投資策略。針對黑龍江省農(nóng)墾經(jīng)濟系統(tǒng)的計算結(jié)果表明，模型是有效的。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：F224;F324.1
【部分圖文】：

圖 2.1 感知器神經(jīng)元Fig.2.1 The neural cell of perceptron元處于“興奮”狀態(tài)，-1 表示神經(jīng)元處于“抑制”狀態(tài)。連續(xù)的2( ) 11uf ue = +1 與 1 之間，以直線 f (u ) = 1及 f (u ) = 1 為漸近線，函數(shù)圖之處，如圖 2.2。1xyo

圖 2.4 BP 算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2.4 The structure of BP neural net第k 次迭代的近似均方誤差為( ( )) ( ( ))TE = t a k t a k（2-1 ( k )表示第k 次迭代網(wǎng)絡(luò)的輸出向量（以下 a ( k )簡記為a）。記ma 為第 m 層的輸mb 分別為第 m 層的權(quán)值和閾值，mf 為第 m 層的傳遞函數(shù)，mS 為 m 層的神經(jīng)元12mmmmmmSEnEEsnnEn = = 反映E 對第m 層的網(wǎng)絡(luò)輸入變化的敏感性。BP 算法的基本步驟如下。

圖 2.5 BP 模型Fig.2.5 Model of the BP neuron1ni iinet w x b== ∑ +, (i = 1,2,..., n)（為權(quán)值， b 是閾值。令 y 是網(wǎng)絡(luò)的輸出，Hf 是系統(tǒng)激勵( )Hy = f net.為 sigmoid 函數(shù)：1( ) log ( )1 exp( )Hf net sig netnet= =+ 1 exp( )( ) tan ( )1 exp( )Hnetf net sig netnet = =+

【參考文獻】

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本文編號：2807390