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基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测
引用本文:刘炳胜,王雪青,林丽.基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测[J].北京理工大学学报(社会科学版),2010,12(6):61-64.
作者姓名:刘炳胜  王雪青  林丽
作者单位:1.河海大学 商学院, 南京 210098
摘    要:建筑产业作为国民经济的支柱产业,其竞争力的提升对于促进区域经济发展具有重要意义。通过相关文献回顾,建立了建筑产业竞争优势“五因素”评价指标体系和建筑产业竞争力度量模型。在此基础上,采用主成分分析法对“五因素”进行特征提取,降低BP网络的输入维度。针对建筑产业竞争优势系统非线性特征,采用BP神经网络高度非线性映射能力,对中国省域建筑产业竞争力进行预测。

关 键 词:主成分    BP神经网络    建筑产业    竞争力    竞争优势
收稿时间:2010/3/20 0:00:00

Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks
LIU Bing-sheng,WANG Xue-qing and LIN Li.Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks[J].Journal of Beijing Institute of Technology(Social Sciences Edition),2010,12(6):61-64.
Authors:LIU Bing-sheng  WANG Xue-qing and LIN Li
Institution:1.Business School of Hohai University, Nanjing 2100982.Management School of Tianjin University, Tianjin 300072
Abstract:Construction industry enhances the competitiveness of regional economic development of great significance as a pillar industry of national economy.Through the literature review,we establishedfive factorsevaluation index system of competitive advantage of construction industry and built up an industrial competitiveness model.On the above basis,we used principal component analysis of thefive factorsfor feature extraction and reduced the input dimension of BP network importation.According to the nonlinear feat...
Keywords:principal component  BP neural network  construction industry  competitiveness  competitive advantage  
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