非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

21世纪企业核心竞争力的培育与构建

核心竞争力是20世纪90年代新兴的企业概念，指企业（或企业集团）在竞争中获取、配置关键资源，能使企业形成并保持长期稳定的可持续竞争优势及稳定的超额利润的能力。它表现为企业开发独物产品、发展独特技术和发明独特市场营销等能力的集合。培育与构建核心竞争力对21世纪企业可持续发展具有重要意义。     

空间非稳定性模型及其在产学联盟研发创新中的应用

针对经典常系数计量经济模型采用普通最小二乘估计(OLS)的不足,提出了空间非稳定性模型及基于加权最小二乘法的空间变系数地理加权回归估计,并将该模型应用于中国省域企业研发和产学联盟研发创新的实证研究中.通过建立的产学联盟研发创新空间非稳定性模型实证估计结果,发现得到的地理加权回归模型(GWR)的拟合优度在96%左右,明显优于OLS估计的拟合优度72%.最后检验了企业自主研发投入及产学联盟研发对企业创新的作用.     

中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较

对1978-2000年影响我国粮食生产的7个因子分别建立了多元回归分析预测模型BP神经网络多变量输入预测模型。实证研究结果表明，与回归预测模型相比，用BP网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有很高的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

干旱区社区经济发展的推拉效应及对策

社区经济发展态势决定社区经济发展水平和经济发展战略。本文以甘肃省定西县城关乡为例，通过对城关乡社区经济发展推拉效应的分析，针对发展现状特征及存在问题，提出了干旱地区社区经济发展的战略对策．     

通径分析在我国粮食生产相关研究中的应用

在介绍通径分析原理的基础上，采用该原理对1978～2000年中国粮食生产的7个影响因子进行了实证研究，力图剖析各因子对粮食生产的相关影响及其因子间的相互影响关系。结果显示化肥施用量、农业机械总动力和有效灌溉面积是决定我国粮食生产的主导因子，农村用电量对粮食生产直接作用不大，但通过化肥投入和农业机械化对粮食生产的间接作用很大。