基于BP神经网络模型的临汾市县域经济发展水平差异的测定与分析

发布时间：2018-01-12 22:32

  本文关键词：基于BP神经网络模型的临汾市县域经济发展水平差异的测定与分析　出处：《山西师范大学》2013年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 县域经济 BP神经网络 临汾市

【摘要】：区域经济是研究不同区域经济的发展变化、空间组织及其相互关系的综合性应用系统。一个区域经济的发展过程以及内部的特征变化受很多因素的影响，如收入因素、消费因素、投资因素、城镇化等因素的影响和制约。一方面，由于各个影响因素对整个系统的干扰程度不同，因此每个区域经济系统呈现的是动态的、复杂的非线性系统；同时由于各个影响因素自身的不确定性，加上外接因素的干扰，使得区域经济系统在原本的趋势状态下会呈现一定的波动，这给区域经济的预测带来了很大的困难。另一方面，关于县域经济发展水平的评价国内很多学者相继进行了大量的研究，大部分的探索都是基于不同的统计方法以及模型构建来进行评价，而从已有应用来看，这些方法或模型大都为线性的方法和模型，均存在着各自不同的特性和应用局限，很难把握对区域经济这种复杂的非线性系统所进行的合理评价。其中选取哪些影响因素、建立什么样的评价模型以及如何来评述评价结果是本文研究的重要内容。 根据区域经济学的相关理论，选取了8个与临汾市县域经济发展水平关系密切的指标，在BP神经网络工具箱的支撑下，，构建临汾市县域经济发展水平的BP神经网络评价模型，将2011年临汾市17个县域经济发展水平分为4个等级。并通过对频数分布特征及变异系数、加权变异系数、威廉森系数和最大与最小系数的分析，表明临汾市县域经济发展水平空间分异显著，且呈现出三个基本特征：①“一轴”为驱动，带动“两带”协调发展；②呈正偏态分布，第三、第四级别的县市比例之和略大于第一、二级别；③区域内部差异呈主轴向“两带”逐渐递增趋势；同时对所呈现的特征进行原因的分析和对策的系统阐述，这对将来某一区域的经济评价提供一定的参考价值。
[Abstract]:Regional economy is a comprehensive application system to study the development and change of different regional economy, spatial organization and its interrelation. The development process and internal characteristic change of a regional economy are influenced by many factors. Such as income factors, consumption factors, investment factors, urbanization and other factors. Therefore, each regional economic system presents a dynamic and complex nonlinear system. At the same time, due to the uncertainty of each influencing factor itself and the interference of external factors, the regional economic system will show certain fluctuations in the original trend state. On the other hand, many domestic scholars have done a lot of research on the evaluation of the development level of county economy. Most of the exploration is based on different statistical methods and model construction to evaluate, and from the existing applications, these methods or models are mostly linear methods and models. Because of their different characteristics and application limitations, it is difficult to grasp the reasonable evaluation of the complex nonlinear system of regional economy. What kind of evaluation model and how to comment on the evaluation results are the important contents of this paper. According to the relevant theory of regional economics, 8 indexes closely related to the level of Linfen county economic development are selected, supported by BP neural network toolbox. A BP neural network evaluation model of Linfen county economic development level was constructed. In 2011, 17 counties economic development level in Linfen city was divided into 4 grades. The frequency distribution characteristics and variation coefficient were analyzed. The analysis of weighted variation coefficient, Williamson coefficient and maximum and minimum coefficient shows that Linfen county economic development level spatial differentiation is significant, and presents three basic characteristics: 1 "one axis" drive. Promoting the coordinated development of "two belts"; 2positive skewness distribution, third, the sum of county and city proportion of grade 4th is slightly larger than that of the first and second grade; (3) the difference within the region is gradually increasing to "two zones"; At the same time, the reasons and countermeasures are analyzed systematically, which provides a certain reference value for the economic evaluation of a certain region in the future.
【学位授予单位】：山西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F127;TP183

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张淑花;周利军;;基于人工神经网络的黑龙江省县域经济发展水平评价[J];环境科学与管理;2008年03期

2 刘丽丽;任冬冬;;综改试验区背景下的临汾市城镇化发展战略[J];城市问题;2012年03期

3 朱大奇,于盛林;电子电路故障诊断的神经网络数据融合算法[J];东南大学学报(自然科学版);2001年06期

4 李双成,郑度;人工神经网络模型在地学研究中的应用进展[J];地球科学进展;2003年01期

5 高波;临汾市水资源开发利用中存在的问题及对策[J];地下水;2004年03期

6 张敏,周旭东,刘相华,王国栋;基于人工神经网络的热轧带钢热流密度预测[J];钢铁研究学报;2004年03期

7 艾立群;人工神经网络在钢铁工业中的应用[J];钢铁研究学报;1997年04期

8 许月卿,贾秀丽;近20年来中国区域经济发展差异的测定与评价[J];经济地理;2005年05期

9 苏义坤,张守健,孙三龙;工程建设安全管理效果评价[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2003年04期

10 王蓉;临汾市山区国土资源综合开发对策初探[J];科技情报开发与经济;2005年12期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 邢志广;中国县域经济发展模式研究[D];哈尔滨工程大学;2006年

2 卢建明;山西省县域经济发展研究[D];华中科技大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 刘艳菊;气候变化对山西省水资源的影响分析[D];河海大学;2007年

2 张凤林;山西省县域经济发展模式研究[D];中北大学;2009年

3 邹子建;基于BP神经网络的衡水市经济预测研究[D];西北农林科技大学;2010年

4 游望星;基于DSP的电路故障诊断系统研究与开发[D];湖南大学;2010年

本文编号：1416293