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27 卷第 1 期 资 源 科 学 Vol . 27 ,No . 1 2005 年 1 月 RESOURCES SCIENCE J an . ,2005 ( ) 文章编号 :1007 - 7588 2005 01 - 0069 - 05 中国经济发展水平区域差异的人工神经网络判定 许月卿 , 李双成 (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 100871) ( ) 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 。 关键词 :人工神经网络 ;BP ;经济发展水平 ; 中国 近年来 , 国内外学术界和决策部门对于经济发 展水平区域差异进行评价和识别 ,可以避免人工确 展水平区域差异问题进行了大量的探索 ,研究成果 定各指标或各层次权重带来的主观性 ,使得不同方 日渐丰厚[ 1~3 ] 。纵观 以往这些研究可以看出 ,大部 案评价结果具有一定的可比性 ,拓展评价结果应用 分评价体系是通过统计模型对指标进行加权评判 。 的深度和广度 。 对众多指标进行加权判定虽然简便易算 ,可操作性 1 BP 人工神经网络原理与技术简介 较强 ,但权重的赋值却存在着极大的主观性 ,使得研 1986 年 ,Rumelhart 、Mcclelland 等人提出了误差 ( ( 反向传播方法 BP 模型 Back Error Propagation 简称 究成果之间的可比性降低 。人工神经网络 Artificial Neural Network 简称 ANN) 是由大量与 自然神经系统 BP) [6 ] 。BP 网络属于多层状型的人工神经网络 , 由 相类似的神经元广泛
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