基于神经网络方法的产业集群绩效评价

发布时间：2017-09-06 16:34

  本文关键词：基于神经网络方法的产业集群绩效评价

  更多相关文章： 产业集群绩效 BP网络评价 自组织竞争学习 绩效程度分类

【摘要】：产业集群作为产业经济发展到一定程度所呈现的高级组织形态,其绩效水平的释放程度直接在中观层面影响了经济综合实力。研究产业集群化所产生的经济外部效应,利用神经网络方法对集群绩效进行综合评价,丰富了产业集群绩效的研究方法,对产业集群的发展阶段实现界定,为产业政策的制定提供技术支撑。首先,综合分析了国内外产业集群相关资料,对产业集群及其绩效的内涵进行了界定,分析了产业集群绩效形成的内在机制,为集群绩效综合评价提供了理论依据。其次,结合高新技术产业的特点,从集群规模、集群效益、技术创新能力、支撑机构和项目建设五个维度,设计了集群绩效评价的指标体系,将指标数据进行无量纲化处理后,处理结果作为神经网络输入源。再次,采用BP网络方法与自组织竞争网络相结合的综合评价模型进行实证分析。通过主成分分析获得BP神经网络的网络目标值,利用25个省区的样本数据对BP网络进行训练与学习,使其仿真能力达到目标精度。将京津冀产业集群绩效指标数据作为输入源,得到评测样本的产业集群绩效评价结果;运用自组织竞争网络方法对样本数据的绩效水平进行分类评价,得到京津冀高新技术产业集群绩效程度分类结果。最后,综合分析自组织学习分类结果与BP网络的评测值,确定京津冀的集群绩效所处阶段的绩效水平。结果分析显示,北京市的高新技术产业集群绩效处于中等与中上等之间;河北省和天津市的绩效程度评价结果均为中下等。其BP网络的评测值也处于该类别的区间之内,故该综合评价结果有效。并从绩效显现角度提出了产业发展的政策建议。
【关键词】：产业集群绩效 BP网络评价 自组织竞争学习 绩效程度分类
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;F121.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 选题背景及意义11-12
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 选题意义12
• 1.2 国内外研究综述12-19
• 1.2.1 国外研究现状12-15
• 1.2.2 国内研究现状15-18
• 1.2.3 研究现状评述18-19
• 1.3 研究思路和文章内容结构19-21
• 1.3.1 研究思路19-20
• 1.3.2 文章内容结构20-21
• 第2章 产业集群及绩效的相关理论21-31
• 2.1 产业集群概述21-25
• 2.1.1 产业集群概念21-22
• 2.1.2 产业集群特征22-24
• 2.1.3 产业集群分类24-25
• 2.2 产业集群绩效经典理论25-30
• 2.2.1 产业集群绩效概述25-28
• 2.2.2 外部经济理论28
• 2.2.3 区位理论28-29
• 2.2.4 竞争优势理论29-30
• 2.3 产业集群绩效评价现有方法综述30
• 2.3.1 影响因素相关性分析30
• 2.3.2 区位商法甄别主导产业30
• 2.3.3 层次分析法综合评价30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 产业集群绩效综合评价指标体系建立31-37
• 3.1 选取指标的原则31-32
• 3.2 综合评价指标的初选及确定32-36
• 3.2.1 综合评价指标的初选32-33
• 3.2.2 基于高新技术特点的指标筛选33-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 产业集群绩效评价模型设计37-45
• 4.1 模型技术方法分析37-41
• 4.1.1 产业集群绩效的神经网络评价原理37-38
• 4.1.2 绩效程度分类的自组织竞争神经网络分析38-39
• 4.1.3 产业集群绩效的BP神经网络评价39-40
• 4.1.4 集群绩效的主成分分析40-41
• 4.2 神经网络方法在产业集群绩效评价的适用性分析41-43
• 4.2.1 神经网络模型应用前提41-42
• 4.2.2 BP网络训练绩效目标值获取途径42-43
• 4.3 综合评价模型设计及实现路径43-44
• 4.3.1 综合评价模型设计43-44
• 4.3.2 综合评价模型的实现路径44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 京津冀高新技术产业集群绩效综合评价45-57
• 5.1 京津冀高新技术产业集群现状分析45-47
• 5.1.1 京津冀高新技术产业集群内容界定45
• 5.1.2 京津冀高新技术产业集群的特征45-46
• 5.1.3 京津冀高新技术产业发展状况46-47
• 5.2 京津冀产业集群绩效评价47-53
• 5.2.1 基于自组织竞争神经网络的集群绩效分类评价47-48
• 5.2.2 BP神经网络目标值获取48-51
• 5.2.3 集群绩效评价的BP神经网络模型训练与仿真51-53
• 5.3 综合评价结果分析及政策建议53-56
• 5.3.1 网络评价结果综合分析53-55
• 5.3.2 政策建议55-56
• 5.4 本章小结56-57
• 结论57-59
• 参考文献59-62
• 致谢62

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本文编号：804230