我国建筑行业发展研究_基于生产函数和BP神经网络(3)

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［２３］ＷＡＮＧＸｉａｏ－ｙｉｎｇ．ＤａｔａＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＩｓｔｈｅＫｅｙＰｏｉｎｔｏｆＣｏ－

ｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇ［Ｊ］．ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＴｅ－ｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００５（０２）．

［２４］ＯＵＹｉｎｇ．ＳｔｕｄｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅ＇ｓＩｎｎｏｖａｔｉｏｎｓＭａ－

ｋｉｎｇａｎｄＨｕｍａｎＲｅｓｏｕｒｃｅｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｙａｎｄ２００６（０９）．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，

［２５］ＣＨＥＮＦａｎ，ＷＡＮＧＭｅｎｇ－ｊｕｎ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎ－

ｎｏｖａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｉｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ－ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００８（０５）．ＸＩＡＱｉｎｇ－ｄｏｎｇ．ＣｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆ［２６］ＤＥＮＧＲｏｎｇ－ｈｕｉ，

ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＣｏｍｐａｎｉｅｓＢａｓｅｄｏｎＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈＰｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６（０６）．［２７］ＣＨＥＮＸｉａｏ－ｑｉａｎ，ＬＵＯＳｈｉ－ｂｉｎ，ＷＡＮＧＺｈｅｎ－ｇｕｏ，ＴＡＯＹｕ－

ｊｉｎｇ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＰｏｓｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ－２００２（０１）．ｔｈｅｏｒｙ＆Ｐｒａｃｔｉｃｅ，

［２８］ＸＩＡＷｅｉ－ｌｉ，ＬＵＸｉａｏ－ｑｉａｎｇ．ＴｈｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

ＲｅｓｅａｒｃｈａｂｏｕｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆａｎＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＢａｓｅｄｏｎＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｒ＆ＤＭａｎａｇｅ－ｍｅｎｔ，２００５（０１）．

ＺＨＡＮＧＱｉ－ｓｈａｎ．ＴｈｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＴｅｃｈｎ－［２９］ＳＵＺｅ－ｘｉｏｎｇ，

ｉｃａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆａｎＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＢａｓｅｄｏｎＢＰＮｅ－ｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｏｇｒｅｓｓａｎｄＰｏｌｉｃｙ，２００２（０５）．

分布［２２］来估计数据，则置信区间的范围可以表示为：

s，s］軍＋tYαα1-1-姨姨取α＝０．０１，通过Ｍａｔｌａｂ软件计算，发现５４个测軍－t［Y

试数据有５１个处于置信区间之内。由此可以看出，本文创建的模型能够较准确地拟合我国建筑行业的发展趋势。

五、结论

建筑行业在国民经济举足轻重，建筑业的发展趋势将直接影响到国民生产总值及国际市场对我国建筑业的资本投放以及社会的稳定性。

本文利用惟一可以使均方误差达到最小的柯布-道格拉斯生产函数和具有高度自学习、自适应能力的非线性ＢＰ神经网络来创建模型，借助Ｍａｔｌａｂ来实现建模和函数拟合，以此对我国建筑业的发展趋势进行预测研究。最终推算出２０１２年我国建筑行业的总产值为１３５９１１亿元。如果我们在技术水平、投入资本、劳动量这几个变量的基础上，再增加国家政策、产业结构、从业人员素质、流动资金利用率等多个变量，得到的预测数据将会更为准确可信。

综上所述，利用柯布-道格拉斯生产函数和ＢＰ神经网络所创建的模型来预测研究我国建筑业的发展趋势具有可行性，预测值比较合理，为建筑业仿真预测研究提供了一定的基础和依据。

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（责任编辑：WDY）

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