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| 浙江省城市科技竞争力研究——基于神经网络和决策树的对比分析 | |
| 引用本文： | 辛金国,关建清.浙江省城市科技竞争力研究——基于神经网络和决策树的对比分析[J].浙江统计,2013(2). |
| 作者姓名： | 辛金国 关建清 |
| 作者单位： | 杭州电子科技大学,浙江杭州,310018 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目"家族企业代理行为与绩效评价研究"，浙江省社科联首届学术年会入选论文 |
| 摘 要： | 目前对城市科技竞争力的研究还大多采用加权综合、因子分析、主成份分析、线性回归等方法,上述研究模型缺乏客观性且在处理海量数据时,表现出极大的局限性.本文以2009年、2010年浙江省11个地级市为研究对象,运用BP神经网络模型和CHAID决策树模型分别构建城市科技竞争力预测模型进行研究探索.研究结果表明,两模型对城市科技竞争力的预测评价研究非常有效,但在预测精度上,BP神经网络模型要优于CHAID决策树模型,在此基础上给出了指标变量对城市科技竞争力的重要性程度. |
| 关 键 词： | 城市科技竞争力 BP神经网络 CHAID决策树 变量重要性 |
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