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基于BP神经网络的辽宁省建筑业评价及预测

崔旖娜  
【摘要】:建筑业是国民经济发展的支柱产业之一,它的健康发展对国民经济有着举足轻重的作用。随着我国加入WTO,建筑市场逐步开放,我国建筑业将直接面对各种机遇与挑战。建筑业一直是辽宁省经济的优势产业之一,研究我省建筑业如何抓住契机,把握机遇,迎接挑战,在激烈的市场竞争中立足,实现向建筑大省强省的历史性跨越十分必要。本论文以辽宁省建设厅前期研究课题为依托,结合建筑业发展特点,进一步深入探索分析,基于BP神经网络对辽宁省建筑业进行综合评价和经济技术指标预测。 本文建立在一个建筑业经济技术综合评价指标体系之上,对辽宁省建筑业发展现状进行科学系统的分析评价,并对各项经济技术指标进行预测。本文在前期课题研究成果基础上,完善了建筑业经济技术综合评价指标体系;完成了所选取十二个省市1994年—2003年建筑业相关指标数据的收集;实现了基于产业经济学理论的建筑业评价;完成了几种综合评价方法在建筑业评价中应用的对比分析;采用层次分析法和模糊综合评价法对辽宁省建筑业进行了综合评价,并以其2002年评价结果作为训练样本,将训练得到的BP神经网络作为综合评价模型,经过仿真得到2003年各省市建筑业综合评分值,进而实现基于BP神经网络的建筑业综合评价,并通过十二个省市综合评分结果的对比分析,客观的评价了辽宁省建筑业发展现状;应用灰色系统和BP神经网络时间序列分析两种方法进行辽宁省建筑业各项经济技术指标的预测,并结合计算结果对两种预测方法进行了对比分析,得出了基于BP神经网络时间序列分析方法的建筑业经济技术指标预测的效果明显优于灰色系统预测的结论;最后,根据评价和预测结果,对政府出台相应政策措施提出建议。 在计算过程中,本文利用前期课题成果,应用VISUAL C++语言开发的程序,进行层次分析法、模糊综合评价及灰色系统预测计算;以Matlab 6.5为平台,应用Matlab工具箱中的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)函数,开发程序,实现基于BP神经网络的建筑业综合评价和经济技术指标预测计算。


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