GA-BP神经网络模型在地区工业技术创新能力评价中的应用
本文关键词：GA-BP神经网络模型在地区工业技术创新能力评价中的应用
【摘要】：针对当前技术创新能力评价方法大多建立在线性模型的基础上,且技术创新能力影响因素较多,可能存在多重共线性的缺陷,本文提出了遗传算法优化的BP神经网络模型。GA-BP神经网络模型在以下几方面做出了改进:1利用了神经网络强大的非线性关系映射能力,避免了传统线性模型的缺陷。2利用遗传算法对评价指标进行了降维,去除了多重共线性。3使用遗传算法从全局搜寻BP神经网络权值和阀值向量,优化了BP神经网络模型,避免了BP神经网络由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最优解的缺陷。本文最后选取2008~2013年全国31个省市规模以上工业企业技术创新能力124条数据作为训练样本,31条数据作为测试样本,分别测试遗传算法优化的BP神经网络和未优化的BP神经网络,测试结果显示遗传算法优化的BP神经网络模型预测准确率高于未优化的BP神经网络模型。
【作者单位】： 石家庄经济学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(项目编号:71201110)
【分类号】：TP183;F424.3
【正文快照】： 引言工业是技术创新最重要的载体,工业企业的技术创新能力不仅决定了所在产业的技术创新水平,而且很大程度上规定着整个国家技术创新的高度,从区域角度研究工业企业技术创新能力,有助于认识各区域在技术创新能力方面的优劣势,找出影响各区域工业技术创新能力的主要因素,从而有
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