首先通過(guò)文獻(xiàn)研究和網(wǎng)絡(luò)調(diào)查等定性分析方法梳理出科技產(chǎn)出能力的所有可能的影響因素,并在數(shù)據(jù)可獲得性的前提下,以1996-2008年為時(shí)間維,采集科技產(chǎn)出能力及其影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù),然后對(duì)科技產(chǎn)出能力及其影響因素之間的相互關(guān)系進(jìn)行二元相關(guān)分析,并利用多元線性回歸分析方法從所有相關(guān)因素中篩選出影響程度較高的因素,構(gòu)建科技產(chǎn)出能力的影響因素分析與預(yù)測(cè)模型。最后基于二元相關(guān)分析的結(jié)果,選擇相關(guān)程度較高的因素,利用目前流行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法對(duì)科技產(chǎn)出能力進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,并與多元回歸分析預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行比較。 

【文章來(lái)源】：科學(xué)學(xué)研究. 2012,30(07)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

訓(xùn)練函數(shù)為traingdm時(shí)對(duì)應(yīng)的最小均方誤差曲線

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序的訓(xùn)練性能曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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