基于BP神经网络的中国制造业生产率预测模型——交叉学科在生产物流领域的应用研究

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。因此采用三层BP网络实现制造业工业增加值、制造业全社会固定资产投资和工资向全要素生产率的转换,借助MATLAB神经网络工具箱编写了训练程序、测试程序、预测程序,最终神经网络隐层含有13个节点,传递函数采用tansig函数;输出层传递函数选用purelin函数,得到的训练误差为8.44272×10-6,结果满意,可以认为该神经网络可以用来实现这个关系映射,并对2007年全要素生产率进行了预测。