本文關鍵詞：基于BP-GM的徐州地區(qū)區(qū)域經濟可持續(xù)發(fā)展與職業(yè)教育改革研究

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【摘要】：本文對2000-2015年徐州社會經濟發(fā)展主要指標及其數據進行研究,采用BP神經網絡構建了自助預測模型,并在此基礎上,改進了神經網絡在神經元連接過程中樣本數據自相關的問題,消除了數據趨勢性特征。改進方法主要以灰色關聯法為切入點,重點考察了MS與GDP、ZG、PG之間的協同性。研究結果表明,目前徐州經濟發(fā)展與職業(yè)教育協同度較低,整體處在工業(yè)經濟向知識經濟過渡時期,職業(yè)教育規(guī)模對明瑟收益率貢獻低于非職業(yè)教育。
【作者單位】： 江蘇聯合職業(yè)技術學院徐州技師分院;江蘇省徐州技師學院;
【關鍵詞】： BP 神經網絡 灰色關聯法 徐州區(qū)域經濟 職業(yè)教育改革
【基金】：江蘇聯合職業(yè)技術學院2014年度立項課題:從“零和博弈”到“正和博弈”——徐州地區(qū)產業(yè)可持續(xù)發(fā)展與職業(yè)教育改革協同度研究的最終成果,課題編號:B/2014/06/058,項目負責人:單小珂
【分類號】：G719.2;F127
【正文快照】： 一、理論背景一直以來,GDP作為判定國民經濟發(fā)展狀況的核心指標被普遍采納。相比GDP,人們習慣將各種指標與GDP關聯,從而探索其中的相關性,以期指引社會有限資源更加有效的分配到關鍵領域。對比GDP計算過程的明確性,職業(yè)教育系統的評價一直以來沒有形成共識。各類教育究竟在推，

本文編號：768162