基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

摘要：

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.

关键词：粗糙集、RBF神经网络、城市产业生命周期、识别方法

所属期刊栏目：24

分类号：F293.1(城市与市政经济)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70302009;江苏省教育厅哲学社会科学基金资助项目07SJD790049;中国矿业大学青年科研基金资助项目2007A053

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：710-716