中国经济发展水平区域差异的人工神经网络判定

被引:43
作者
许月卿
李双成
机构
[1] 北京大学环境学院资源环境地理系地表过程分析与模拟教育部重点实验室,北京大学环境学院资源环境地理系地表过程分析与模拟教育部重点实验室北京 ,北京
关键词
人工神经网络; BP; 经济发展水平; 中国;
D O I
暂无
中图分类号
F224 [经济数学方法];
学科分类号
0701 ; 070104 ;
摘要
本文在对目前经济发展水平度量方法进行分析的基础上,运用人工神经网络(ANN)的理论和方法,构建了ANN模型分析中应用最为广泛的BP网络,并对2000年中国31个省、市(自治区)的经济发展水平进行了评价。网络运行结果表明,中国经济发展水平的区域差异显著,评价结果与专家的判断基本近似。根据评价结果,采用最短聚类分析法,将中国区域经济发展水平分为5级,经济发展水平较高的省(市、区)主要分布在东部沿海地区,经济发展水平较低及落后的省(市、区)主要分布在中部和西部地区,中国经济发展水平的区域差异主要表现为东部和中西部及沿海和内地的差异。可见,人工神经网络用于评价经济发展水平简便、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径。
引用
收藏
页码:69 / 73
页数:5
相关论文
共 7 条
[1]  
神经网络系统理论.[M].焦李成著;.西安电子科技大学出版社.1990,
[2]   人工神经网络模型在地学研究中的应用进展 [J].
李双成 ;
郑度 .
地球科学进展, 2003, (01) :68-76
[3]   中国区域经济发展差异的实证研究与R/S分析 [J].
卢艳 ;
徐建华 .
地域研究与开发, 2002, (03) :60-66
[4]   四川省经济发展水平的区域差异研究 [J].
彭建 ;
林家元 ;
王晓东 ;
张文江 ;
不详 .
地理学与国土研究 , 2001, (04) :53-57
[5]   人工神经网络在水源地影响评价中的应用 [J].
魏加华 ;
李宇 ;
张建立 ;
程凌鹏 ;
张远东 ;
周宏 .
地球学报, 2001, (03) :283-288
[6]   BP神经网络模型在地下水水质评价中的应用 [J].
倪深海 ;
白玉慧 .
系统工程理论与实践, 2000, (08) :124-127
[7]   湖北省县级市发展差异的定量评价 [J].
王启仿 ;
李娟文 .
湖北大学学报(自然科学版), 2000, (02) :202-205