【摘要】：自1978年以來,中國經(jīng)濟一直保持著穩(wěn)定快速的增長狀態(tài),經(jīng)濟總量持續(xù)上漲,并成為了世界第二大經(jīng)濟體。就中國整體發(fā)展而言,經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r還是可觀的,但各省市之間的發(fā)展還存在著差異,且考察一個國家或者地區(qū)的發(fā)展不能只看GDP這一指標(biāo),需要對國家或地區(qū)進行全面的考察。本文主要從經(jīng)濟結(jié)構(gòu)均衡性研究和經(jīng)濟趨勢預(yù)測兩方面入手,對31個省市經(jīng)濟情況進行評價。本文通過對經(jīng)濟影響因素的考量,主要從市場、政府、社會、科技、生態(tài)環(huán)境和國際化這六個方面對經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r進行評價。利用因子分析對這六個綜合方面進行分析,得到各省市的六元綜合評分,將評分結(jié)果進行歸一化后進行可視化。在對我國各省市的經(jīng)濟均衡結(jié)構(gòu)有一定的了解,各省市對現(xiàn)階段自身的整體發(fā)展情況有一定把控的基礎(chǔ)上,對未來經(jīng)濟發(fā)展趨勢進行研究。本文選用GDP漲幅作為經(jīng)濟趨勢的重要評價指標(biāo),使用可解釋性強的梯度提升樹對GDP的增長率率進行預(yù)測,并將XGBoost模型預(yù)測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進行對比。主要得到以下結(jié)論:(1)根據(jù)各省市的六元綜合評分,并結(jié)合六元平均得分系數(shù),可以將我國省市大致分為三類:完全均衡型、一般均衡型、均衡欠缺型。完全均衡型省市主要有廣東、江蘇、山東、上海、北京、浙江,一般均衡型省市有福建、四川、湖北、天津、重慶、遼寧、安徽,其余省市可能低于平均水平的指標(biāo)較多,因此劃分為均衡欠缺型。各省市可以依據(jù)自身發(fā)展的特點,采取相應(yīng)的發(fā)展舉措。(2)通過XGBoost模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對比分析,結(jié)果表明XGBoost模型在GDP漲幅預(yù)測中優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有較好的短期預(yù)測效果。因此,在對各省的GDP增長率進行短期預(yù)測時,可采用XGBoost模型進行預(yù)測。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F222.33;F123.16
【圖文】：

照上述方法計算新類之間的距離，直到將所有的樣本合成一個類為止。通常選取不同的距離計算公式，就可以得到不同的系統(tǒng)聚類方法。系統(tǒng)聚類方法的步驟可描述如圖 2-1 所示。

圖 2-2 K-means 算法流程圖介紹rman 首先提出了因子分析方法[26]，用同時對多個變量進行分析，利用指標(biāo)變行簡化，盡量綜合成少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的本質(zhì)。及模型據(jù)相關(guān)性將數(shù)據(jù)進行分組，分組的原則相對較小。每一組元素其實反映了變量標(biāo)表示，并稱之為公共因子。：設(shè)有 個樣品，每個樣品有 個指標(biāo)，記為 。為了避免由于數(shù)據(jù)量綱不一致

kkyf net 0 帶入 2-63 2-70 得到 1 1M Nlkpp k k β ρ T 1 1M Np k plk γ ρ T 1 1M Np pk k kkipα ρT F 1 1M Np pk k p kkθ ρ T F 數(shù)和偏置進行更正，最終絡(luò)流程圖法流程如下：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化

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本文編號：2764216