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基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测

刘炳胜,王雪青,林丽

文章导航> bob手机在线登陆学报（社会科学版）> 2010> (6): 61-64

刘炳胜, 王雪青, 林丽. 基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (6): 61-64.

引用本文:

刘炳胜, 王雪青, 林丽. 基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (6): 61-64.

LIU Bing-sheng, WANG Xue-qing, LIN Li. Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2010, (6): 61-64.

Citation:

LIU Bing-sheng, WANG Xue-qing, LIN Li. Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2010, (6): 61-64.

基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测

1.
河海大学商学院，南京 210098
2.
天津大学管理学院，天津 300072

基金项目:

国家自然基金资助项目(70772057)

Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks

1.
Business School of Hohai University, Nanjing 210098
2.
Management School of Tianjin University, Tianjin 300072

摘要:建筑产业作为国民经济的支柱产业，其竞争力的提升对于促进区域经济发展具有重要意义。通过相关文献回顾，建立了建筑产业竞争优势“五因素”评价指标体系和建筑产业竞争力度量模型。在此基础上，采用主成分分析法对“五因素”进行特征提取，降低BP网络的输入维度。针对建筑产业竞争优势系统非线性特征，采用BP神经网络高度非线性映射能力，对中国省域建筑产业竞争力进行预测。
- 主成分/
- BP神经网络/
- 建筑产业/
- 竞争力/
- 竞争优势
Abstract:Construction industry enhances the competitiveness of regional economic development of great significance as a pillar industry of national economy. Through the literature review， we established“five factors”evaluation index system of competitive advantage of construction industry and built up an industrial competitiveness model. On the above basis， we used principal component analysis of the“five factors”for feature extraction and reduced the input dimension of BP network importation. According to the nonlinear feature of construction industry competitive advantage system， using a high degree of nonlinear mapping ability of BP neural network， we have efficiently predicted construction industry competitiveness of various provinces in China.
- principal component/
- BP neural network/
- construction industry/
- competitiveness/
- competitive advantage

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基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测

1. 河海大学商学院，南京 210098
2. 天津大学管理学院，天津 300072

基金项目:

国家自然基金资助项目(70772057)

收稿日期:2010-03-20

关键词:

BP神经网络/

摘要:建筑产业作为国民经济的支柱产业，其竞争力的提升对于促进区域经济发展具有重要意义。通过相关文献回顾，建立了建筑产业竞争优势“五因素”评价指标体系和建筑产业竞争力度量模型。在此基础上，采用主成分分析法对“五因素”进行特征提取，降低BP网络的输入维度。针对建筑产业竞争优势系统非线性特征，采用BP神经网络高度非线性映射能力，对中国省域建筑产业竞争力进行预测。

English Abstract

刘炳胜, 王雪青, 林丽. 基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (6): 61-64.

引用本文:

刘炳胜, 王雪青, 林丽. 基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (6): 61-64.

LIU Bing-sheng, WANG Xue-qing, LIN Li. Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2010, (6): 61-64.

Citation:

LIU Bing-sheng, WANG Xue-qing, LIN Li. Chinese Construction Industry Competitiveness Prediction Research Based on PCA-BP Neural Networks[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2010, (6): 61-64.

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