【摘 要】
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在制定国民经济和社会发展规划中,预测经济、社会等各项指标,评价城市的发展水平是很重要的两项内容。本文以浙江省的若干城市为例,对人工神经网络模型在这些预测和评价中的
【机 构】
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浙江大学生命科学学院生态规划与景观设计研究所,浙江建设职业技术学院
【基金项目】
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浙江省科技局科技攻关项目(2005C30013);国家“九五”攻关项目(96-015-01-010)
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在制定国民经济和社会发展规划中,预测经济、社会等各项指标,评价城市的发展水平是很重要的两项内容。本文以浙江省的若干城市为例,对人工神经网络模型在这些预测和评价中的应用进行了研究。文中用了RBF模型预测了浙江省的人均GDP,以2002年前的数据作为样本训练模型,得spread值为9,再预测2003年的GDP值,结果表明:RBF模型预测应用简单,误差很小,仅为0.025。又用了二维的SOM模型对浙江省11个地级市的发展水平进行了评价。结果表明:第一层次为杭州市、宁波市;第二层次为嘉兴市、绍兴市;第三层次为湖州市;第四层次为台州市、金华市;第五层次为温州市、丽水市。SOM模型评价结果和其他常用方法相比较,发现评价结果很接近,但是应用更方便,主观性也大大降低了。
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