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

• 作者: 关建清 辛金国1
• 来源期刊: 统计科学与实践
• 关键词: 城市科技竞争力 BP神经网络 CHAID决策树 变量重要性
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究探索
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 字数: 3783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8905.2013.02.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	辛金国1		1	3	1.0	1.0
2	关建清		3	6	2.0	2.0