基于人工神经网络的专利申请评估研究

本文利用人工神经网络模型BP算法的多层前馈网络模型原理,通过输入到输出的函数映射关系,建立用于专利申请可行性评估的神经网络模型,反映专利申请可行性评估的动态性和数据的时序关联性。     

BP算法在股指期货合约价格预测中的应用

本文将Matlab软件中BP算法工具箱中的newff函数引入到了股指期货合约价格的预测分析中,利用BP网络的数据压缩性以及非线性映射功能,模拟股指期货合约结算价与最高价、最低价、开盘价、收盘价、总持仓量、真实指数值、期货合约成交总金额之间的关系,建立了基于神经网络的股指期货合约结算价预测系统。用交易数据进行网络训练,生成网络后,用另外的数据对生成的网络进行验证,得出了该网络的预测精度较高,具备一定的应用价值。     

用神经网络组合预测算卫生总费用

利用BP神经网络组合能够较好地模拟在各种不确定因素影响下因果变量之间的内在关系.建立了基于人工神经网络的卫生总费用预测模型,该模型的网络结构由输入层(1个节点)、隐层(7个节点)和输出层(1个节点)组成.采用改进的BP算法对7组学习样本进行训练,得到各节点间的连接权和阈值,然后用优化好的网络进行卫生总费用预测.预测结果表明,利用该方法建立的模型预测误差在1%以内,十分精确.     

用神经网络组合预测算卫生总费

利用BP神经网络组合能够较好地模拟在各种不确定因素影响下因果变量之间的内在关系。建立了基于人工神经网络的卫生总费用预测模型,该模型的网络结构由输入层(1个节点)、隐层(7个节点)和输出层(1个节点)组成。采用改进的BP算法对7组学习样本进行训练,得到各节点间的连接权和阈值,然后用优化好的网络进行卫生总费用预测。预测结果表明,利用该方法建立的模型预测误差在1%以内,十分精确。     

装备制造业与高技术服务业融合发展对提升全要素生产率的影响

我国是装备制造大国,与高技术服务业融合发展是我国装备制造业实现转型升级、由大变强的必然途径。本文利用全局参比的DEA-Malmquist模型和耦合评价模型,采用2007-2016年的省级面板数据测算装备制造业全要素生产率水平及装备制造业与高技术服务业间的产业融合水平,并构建面板Tobit模型分析产业融合对装备制造业全要素生产率的影响。结果表明:我国装备制造业全要素生产率总体上不断上升,中西部地区的增长速度大于东部及东北地区;装备制造业与高技术服务业融合发展水平较低,总体上呈现"金字塔"型分布特点,区域上呈现自东向西递减的分布特点;装备制造业与高技术服务业融合发展主要通过制度变革和技术变革双重机制,对装备制造业的纯技术效率和技术水平产生正向影响,促进了装备制造业全要素生产率的提升;产业融合之初的全要素生产率增长效应主要来自于技术进步,随着装备制造业对新技术的消化、吸收、熟练以及两大产业间制度、管理水平上的深度融合,当期的技术进步效逐渐消退,纯技术效率增长成为全要素生产率增长的主要来源。     

中国装备制造业TFP增长的结构性研究——基于面板数据的实证分析

本文通过对装备制造业1995年-2011年分行业的面板数据的实证分析,综合考虑劳动、资本、能源消耗等投入要素对全要素生产率的影响,并用Malmquist生产率指数法对装备制造业的全要素生产率变动进行分解,发现全要素生产率的增长主要得益于技术进步;从分行业的角度看,17年间全要素生产率增长最快的是电子及通信制造业。     

我国制造业全要素生产率测度的实证研究

本文采用Malmquist指数的方法测定全国31个省市区制造业全要素生产率,并分解为技术效率和技术进步。研究结果表明,在2003-2012的十年间我国31个省市区制造业全要素生产率及其分解的技术进步都呈正增长,制造业全要素生产率分解技术效率呈负增长。     

金融错配对中国制造业全要素生产率影响研究

先将要素价格扭曲系数引入分析框架,构建要素错配对全要素生产率影响的理论模型,然后基于中国工业企业数据库的微观数据,采用OP法分别估算出中国制造业29个子行业的全要素生产率和金融错配系数,再通过1999—2013年制造业行业面板数据检验金融错配对中国制造业全要素生产率的影响。研究结果表明:金融错配对制造业全要素生产率具有显著的抑制作用,且这种抑制效应具有一定的时滞性;在所有制结构方面,国有企业金融错配对全要素生产率的抑制作用更强;分行业研究显示,金融错配对全要素生产率的边际影响在资本密集型行业最为显著。因此,亟待推进要素市场化改革,以减弱金融扭曲,改善资源配置效率,从而促进中国制造业全要素生产率的提升,实现内生可持续性经济增长。     

我国供应链环节中制造业生产率测度模型研究

采用不变弹性生产函数法测算全要素生产率,引入完全市场竞争和生产者均衡的假设,利用资本价格、劳动力价格、劳动和资本投入及产出回归估计出分配系数、替代参数和生产弹性μ的值,从而确定不变弹性生产函数的方程式。采用1993-2006年制造业的相关数据,测算出中国制造业的生产率。     

服务业自由化对制造业全要素生产率的影响

服务是一系列生产活动的必要投入,服务业自由化将对下游制造业有重要影响。基于中国银行业和制造业2003-2009年的数据,本文实证分析服务业自由化对制造业全要素生产率的影响。研究发现服务业自由化对制造业全要素生产率有显著的影响,外资企业进入、服务业私有化和服务业竞争水平的提高对制造业全要素生产率有积极作用,外资企业进入与服务业私有化相比更能促进制造业全要素生产率的提高。     

大数据发展对制造业企业全要素生产率的影响机理研究北大核心CSSCI

本文以2014—2018年中国制造业企业上市公司数据为样本,在构建大数据发展影响制造业企业全要素生产率理论框架的基础上,实证检验了大数据发展对制造业企业全要素生产率的影响机理。研究发现:(1)大数据发展对制造业企业全要素生产率具有显著正向影响,提高大数据发展水平有利于提升制造业企业全要素生产率。(2)内在机理表明,企业创新、要素配置与数据赋能的中介效应显著,大数据发展可以通过促进企业创新、优化资本与劳动要素配置效率,以及数据赋能来提升制造业企业全要素生产率。(3)异质效应表明,大数据发展对民营企业和小企业全要素生产率的作用效果要大于国有企业和大企业。     

股指期货合约价格预测中的BP算法应用

本文利用BP网络对数据的压缩性和非线性映射功能，模拟股指期货合约的各项数据之间的关系，建立起一个基于神经网络的股指期货合约结算价格预测系统。用交易数据进行网络训练，生成网络后，用另外的数据对生成的网络进行验证，验证发现该网络的预测精度较高。具备一定的应用价值。     

制造业转型升级差异化路径与绿色全要素生产率——基于调节效应和空间效应视角

基于制造业转型升级和建设绿色低碳循环发展经济体系的背景，本文利用2005-2019年中国省际面板数据，通过Super-SBM模型、空间计量模型、偏微分分解效应考察制造业集聚对绿色全要素生产率的影响效应及其区域异质性，并利用调节效应和面板分位数模型解释制造业转型升级影响绿色全要素生产率的机制，以及二者之间的非线性关系。研究发现：制造业转型升级可以优化绿色全要素生产率，但是制造业转型升级路径和影响机制存在区域差异性；以人力资本和对外开放水平为主导的制造业转型升级与绿色全要素生产率之间呈现“U型”特征，以绿色技术进步和生产性服务业集聚为主导的制造业转型升级与绿色全要素生产率之间呈现“倒U型”特征。     

浅谈人工神经网络在林业中的应用

以C++程序设计为平台,运用人工神经网络的方法建立林分林种出材率的BP神经网络模型.通过查阅学习伐区设计资料和实际生产码单数据,最后确定以平均树高,平均胸径,树种年龄,保留密度,蓄积量为输入输入神经元,分析明确了从影响BP算法的学习率和预测精确度的因素中的隐含层的神经元数量,训练次数,隐含层函数,样本数量应诉进行对林分材种出材率预测的BP网络模型进行优化设计,也明确了林分材种出材率预测的人工神经网络模型.     

江苏省制造业内外资企业全要素生产率研究——基于DEA-Malmquist的实证分析

采用DEA和Malmquist指数法对2003-2009年江苏省制造业29个行业内外资企业的全要素生产率进行测算并进行指数分解分析。研究发现,内外资企业在各行业全要素生产率增长幅度有所不同,推动全要素生产率变动的因素也有差异。技术效率下降、技术衰退、规模无效在一些行业有不同程度的体现。根据实证结果,对提高江苏省制造业生产效率提出了三点政策建议。     

我国医药制造业全要素生产率分析

全要素生产率是一个国家或地区产业内增长的重要指标。通过对我国医药制造业2001-2010年的全要素生产率进行曼奎斯特指数法分析,得到我国医药制造业的全要素生产率变动情况并将其分解。通过对产生全要素生产率变动的原因进行分析,给出政策建议。     

基于AHP-BP神经网络的高校实践教学评价研究

以吉林建筑科技学院实践课程为样本,在“新工科”背景下确定13项评价指标,建立高校实践教学评价体系。利用层次分析法构建层次模型,确定分项指标权重。以三级指标为输入样本,一级指标为输出样本构建BP神经网络。运用MATLAB实现神经网络训练,SIM函数进行仿真预测。通过对期望输出与预测输出的误差计算,确定该模型能够在可接受范围内迅速输出评价结果,简化了单一运用AHP评价的计算过程。对高校实践类课程的评价工作提供一定的研究基础。     

全要素生产率对我国出口贸易影响分析——基于行业数据的实证分析

利用1985-2009年全国水平的时间序列数据,在测算了全要素生产率的基础上通过单位根检验、协整检验的方法实证分析了我国全要素生产率对食品加工业及机械设备制造业出口贸易的影响。研究发现,全要素生产率对食品加工业的出口贸易没有产生正向的促进作用,而对机械设备制造业的出口贸易产生了正向促进作用;同时,主要出口对象国家国民收入均促进了两个行业的出口贸易,而有效汇率对两个行业的出口有抑制作用。     

基于BP神经网络的重庆市外贸出口预测研究

出口贸易系统受到国内国际诸多因素的影响,是一个演变的非线性复杂系统,而神经网络因其强大的非线性映射能力,特别适合于解决非线性的预测决策问题。本文从重庆市外贸出口的实际背景出发,采用三层BP神经网络进行实证预测,预测结果表明本文建立的模型具有较高的预测精度,可以作为相关部门制定出口贸易发展目标的参考依据。     

基于神经网络的物流中心选址模型研究

一、人工神经网络模型及原理人工神经网络(ANN)是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。BP网络(反向传播算法)是应用最广泛的神经网络,它采用多层结构,输入层与输出层各有一层,隐含层可以是多层,三层网络结构如图1所示:图1三层网络结构模型1989年Funahashi等人证明了由一个单隐层和非线性兴奋函数组成的多层感知器网络是通用的分类器。本文为了对各方案分类,模型就建立在三层网络的基础上。下面以多输入对单输出说明批处理下的基本原理:设一样本集,取第k组训练样本,实际输出为Yk,期望输出为dk。由工作信号正向传播得…