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：辛金国[1] 关建清[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学,教授浙江杭州310018

出　　处：《统计科学与实践》2013年第2期22-24,共3页Statistical Theory and Practice

基　　金：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"(项目编号:70972119)资助

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 

分 类 号：G322.7[文化科学] F224[经济管理—国民经济]