【摘 要】
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该文探讨了利用人工神经网络方法解决城市经济系统问题的可行性.该文首先分析了B-P神经网络的拓扑结构及学习算法原理,确定采用三层结构的神经网络训练模型,及确定了隐含层单
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该文探讨了利用人工神经网络方法解决城市经济系统问题的可行性.该文首先分析了B-P神经网络的拓扑结构及学习算法原理,确定采用三层结构的神经网络训练模型,及确定了隐含层单元个数的经验公式.该文利用改进后的B-P算法,开发了通用的B-P神经网络模式训练软件,该软件操作简单,使用方便.利用该软件可以对网络结构、训练精度任意调整,满足经济建模工作者的需要.该文以经过简化处理的广州市城市经济系统为研究对象,将广州市国发经济系统分为农业、工业、建筑业、交通业、商业五大物质生产部门和非物质生产部门六部分,在经济系统分析的基础上,确定了各变量的影响因素(即解释变量).
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