基于RBF神经网络视角的区域次级中心城市选择发展研究——以云南为例

发布时间：2018-11-11 01:19

【摘要】：省域次级中心城市选择问题,是区域平衡发展、协调发展的关键,目前选择区域次级中心城市的方法多为定性探讨,存在科学性和满意性较差等缺陷。从系统角度出发辅助决策,基于径向基神经网络构建能够综合考虑多种指标因素的选择模型,并以云南省为例进行实证论证,最后围绕发展次级中心区域经济、协同重构区域功能布局、加强区域间人才、技术联系等提出了发展建议。
[Abstract]:The selection of provincial secondary central cities is the key to the balanced development and coordinated development of regions. At present, the methods of selecting regional secondary central cities are mostly qualitative, and there are some defects such as scientific nature and poor satisfaction. Based on the radial basis function neural network (RBF), a selection model based on the radial basis function (RBF) neural network is constructed from a system perspective, and a case study of Yunnan Province is carried out. Finally, it focuses on the development of sub-central regional economy. Some suggestions are put forward, such as reconstructing regional functional layout, strengthening regional talent and technical connection.
【作者单位】： 四川大学经济学院;
【分类号】：F299.27;TP183

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本文编号：2324098