基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇*——以遼寧省部分縣域?yàn)槔?br/>

祝愛民，袁 赫，于麗娟，王溫冉

（沈陽工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，沈陽 110870）

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇*
——以遼寧省部分縣域?yàn)槔?/p>

祝愛民，袁 赫，于麗娟，王溫冉

（沈陽工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，沈陽 110870）

縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式是在縣域經(jīng)濟(jì)不斷工業(yè)化與現(xiàn)代化進(jìn)程中逐步形成的一種具有特色的發(fā)展過程和路徑。借鑒并選擇正確的發(fā)展模式，對于制定縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式戰(zhàn)略、提高縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率、幫助縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展走出困境起著十分重要的作用。從三大產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式視角入手，以遼寧省部分縣域?yàn)槔\(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型，通過計(jì)算機(jī)仿真幫助各個縣域在發(fā)展過程中選擇適合的發(fā)展模式，從而達(dá)到促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)順利發(fā)展的目的。

縣域經(jīng)濟(jì);經(jīng)濟(jì)發(fā)展;發(fā)展模式;發(fā)展效率;模式選擇;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);選擇模型

隨著我國全面建設(shè)小康社會、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、建設(shè)社會主義新農(nóng)村發(fā)展戰(zhàn)略的提出，作為在縣級地域范圍內(nèi)以城鎮(zhèn)為中心、以農(nóng)村為基礎(chǔ)、以縣級政府為調(diào)控主體、以市場為導(dǎo)向?qū)⒏鞣N經(jīng)濟(jì)成分有機(jī)結(jié)合的一種具有地域特色和功能完備的縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展逐漸受到重視，而縣域經(jīng)濟(jì)能否順利實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，還取決于是否選擇了正確的發(fā)展模式［1］。以往學(xué)者在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式分類方面的研究已經(jīng)取得了很多成果并且相關(guān)理論也很成熟，而在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇方面的研究還處于初期階段。現(xiàn)實(shí)中大多根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)選取合適的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，而理論研究中的選擇方法也多集中于定性分析，但是隨著研究的不斷深入，一些定量分析模型也逐漸被運(yùn)用到發(fā)展模式的選擇方面。本文就運(yùn)用了定量分析的方法，對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式進(jìn)行選擇。

一、縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式概述

改革開放以來，我國越來越重視縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展［2］178－191?？h域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的多樣性決定了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性，但是，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中某些縣域的資源、地理位置等狀況都相似，優(yōu)劣勢也相當(dāng)，這些都使得縣域經(jīng)濟(jì)在發(fā)展模式的選擇上具有一定的通用性，所以要按照一定的標(biāo)準(zhǔn)對縣域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分類。很多學(xué)者對于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的分類都從不同的視角進(jìn)行了論述，如從空間地域視角、生產(chǎn)要素及資產(chǎn)所有權(quán)視角、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制視角、影響縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同主導(dǎo)因素視角、經(jīng)濟(jì)地理區(qū)位優(yōu)勢視角、以中小企業(yè)為主線視角、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)帶動視角、市場類型視角等［3－4］。但是每種分類方式都缺乏統(tǒng)一的范疇，又無法避免出現(xiàn)交叉，在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的選擇上針對性不強(qiáng)。

中國縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然面臨著縣域經(jīng)濟(jì)競爭優(yōu)勢的選擇，中國具有代表性的百強(qiáng)縣域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式可分為農(nóng)業(yè)創(chuàng)新型縣域經(jīng)濟(jì)、工業(yè)創(chuàng)新型縣域經(jīng)濟(jì)、服務(wù)業(yè)創(chuàng)新型縣域經(jīng)濟(jì)和活力經(jīng)濟(jì)型縣域經(jīng)濟(jì)［5］，這種分類方式是以縣域經(jīng)濟(jì)所擁有的優(yōu)勢為依據(jù)進(jìn)行劃分的，既從縣域經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢角度入手進(jìn)行描述，又包含了對其劣勢方面的分析，并且以三大產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式也能夠深刻地說明縣域資源的開發(fā)利用情況，所以本文從以三大產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式入手，進(jìn)行縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的選擇分析。

二、縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇模型

以往學(xué)者對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的選擇也做過一些定量分析，如有學(xué)者采取DEA方法進(jìn)行主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)選擇的研究，也有學(xué)者采取區(qū)位商方法［6］對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的選擇進(jìn)行相關(guān)分析，這些分析研究都取得了一定的成就。但是，每種定量模型在運(yùn)用過程中都存在著自身的不足之處:DEA方法只能確定有效性和無效性，不能對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，無法作出優(yōu)先選擇，對相關(guān)選擇也無法作出預(yù)測;而區(qū)位商方法的計(jì)算量比較大，如果縣域比較多而且影響因素也比較多的話，比較起來會很復(fù)雜，時間會比較長，而且區(qū)位商方法只描述了產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)集中度，但一個產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢應(yīng)體現(xiàn)在規(guī)模和效率兩方面。

在查閱分析和借鑒以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文最終選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為研究方法。基于誤差反向傳播（back propagation）算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)（multiple-layer feed-forward network）（簡稱 BP網(wǎng)絡(luò)）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最多、最成功、最典型的網(wǎng)絡(luò)之一，也是一種逐漸被廣泛應(yīng)用于各個學(xué)科當(dāng)中的比較科學(xué)的方法。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程由正向傳播（處理）和反向傳播（處理）兩部分組成，一個典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由輸入層節(jié)點(diǎn)、隱含層節(jié)點(diǎn)和輸出層節(jié)點(diǎn)組成的前饋階層網(wǎng)絡(luò)。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用最速下降法的學(xué)習(xí)規(guī)則，通過反向傳播來不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，以達(dá)到誤差平方和最小的目的。其算法的基本思想是給定一組輸入模式，將輸入模式從輸入層傳到隱含層，在隱含層內(nèi)進(jìn)行逐層處理，產(chǎn)生一個輸出模式傳輸?shù)捷敵鰧?，下一層的神?jīng)元狀態(tài)只受到前一層神經(jīng)元狀態(tài)的影響，這個過程是一個正向傳播的過程;然后將輸出結(jié)果與期望值比較，如果沒有得到期望的結(jié)果，說明期望值與實(shí)際輸出值之間存在誤差;之后進(jìn)行反向傳播，將誤差信號按原路徑返回，在這個過程中不斷調(diào)整各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，通過這種正向與反向傳播過程的相互交替運(yùn)用，達(dá)到不斷減少誤差信號的目的。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有一些獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)［7］:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行分布式處理能力、非線性處理能力以及自學(xué)習(xí)功能的特點(diǎn)，它是一種多變量系統(tǒng)，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的并行結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)能力，通過發(fā)揮計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力，能夠快速地尋找到優(yōu)化解。這種并行分布處理能力可以提高大量運(yùn)算的速度，彌補(bǔ)了區(qū)位商方法中因因素多而計(jì)算困難的問題，而且還具有很強(qiáng)的容錯性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能可以學(xué)習(xí)和適應(yīng)不確定的系統(tǒng)，通過對以往歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從輸入、輸出的數(shù)據(jù)中提取出規(guī)律性的知識，記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中，從而訓(xùn)練出特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于預(yù)測有重要的意義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以同時處理定量、定性的信息知識。所以，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以及相關(guān)分析，不僅解決了區(qū)位商方法中所存在的問題和DEA方法中無法對選擇進(jìn)行預(yù)測的問題，而且計(jì)算結(jié)果更加精確、更具有說服力。

三、例證分析

2008年，遼寧省委、省政府提出了全省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo)要在3年內(nèi)翻一番，力爭達(dá)到沿海省份平均水平的奮斗目標(biāo)，并確定了以發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì)為載體，扎實(shí)推進(jìn)社會主義新農(nóng)村建設(shè)的發(fā)展思路［8］。遼寧省實(shí)行了縣級擴(kuò)權(quán)改革，在省里的激勵和扶持下，各縣（市）發(fā)揮自身優(yōu)勢積極發(fā)展經(jīng)濟(jì)，使縣域經(jīng)濟(jì)保持強(qiáng)勁的發(fā)展態(tài)勢。2009年國際金融危機(jī)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響十分顯著，但遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)卻逆勢飄紅，2009年1季度，全省44個縣（市）地區(qū)生產(chǎn)總值、地方財政一般預(yù)算收入、全社會固定資產(chǎn)投資同比分別增長28.1%、45.5%、119%，縣域經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)首次超過全省城市經(jīng)濟(jì)增長水平，縣域經(jīng)濟(jì)已占遼寧經(jīng)濟(jì)總量的半壁江山。對遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的成因進(jìn)行分析的結(jié)果表明:從三次產(chǎn)業(yè)的層面來看，第二產(chǎn)業(yè)是導(dǎo)致縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的第一因素，第三產(chǎn)業(yè)是第二位因素，而第一產(chǎn)業(yè)對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的影響最小，并且還在不斷下降［9］。

本文從遼寧省選取具有代表性的20個縣域作為研究對象，從三大產(chǎn)業(yè)角度采集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。確定縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇的步驟如下:

（1）樣本數(shù)據(jù)的采集與處理。本文對遼寧省各個縣的內(nèi)外部環(huán)境因素進(jìn)行了理論分析，并且根據(jù)各個縣的地域特色考慮了宏觀影響因素，再通過對2008年《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》的查閱，從眾多指標(biāo)信息中選取了三大產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值及三大產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)作為指標(biāo)數(shù)據(jù)。因?yàn)橛行┲笜?biāo)數(shù)據(jù)（如人口數(shù)、農(nóng)作物播種面積、規(guī)模以上企業(yè)個數(shù)等）對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇的影響較小，而有關(guān)三大產(chǎn)業(yè)中人均收入的數(shù)據(jù)又不全面，很難查找，故未予選取。將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分別計(jì)算出各個縣三大產(chǎn)業(yè)的年產(chǎn)值在總產(chǎn)值中的權(quán)重以及各個產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)在總從業(yè)人數(shù)中的權(quán)重，最終以權(quán)重作為輸入指標(biāo)項(xiàng)。

（2）輸入層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的確定。影響縣域經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式選擇的因素很多，但綜合專家意見以及相關(guān)數(shù)據(jù)，其主要因素是各個產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)占總從業(yè)人數(shù)的比重與各個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重，所以將三大產(chǎn)業(yè)中的這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)定為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)m確定為6［10］137。

（3）輸出層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的確定。本研究最后期待的結(jié)果是選擇出以第一產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)、以第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)、以第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)、以第一二產(chǎn)業(yè)混合形式為主導(dǎo)、以第一三產(chǎn)業(yè)混合形式為主導(dǎo)、以第二三產(chǎn)業(yè)混合形式為主導(dǎo)的發(fā)展模式中的一個，所以此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)定為1，取值范圍為［0，1］，則輸出層節(jié)點(diǎn)個數(shù)為6［11］。

（4）隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的確定。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)不能過多也不能過少，過少會導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)不易收斂，過多則會引起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間劇增，這都會給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算帶來很多的不確定因素。常用的經(jīng)驗(yàn)公式是其中m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，k為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，b是1～10之間的常數(shù)。據(jù)此可得出隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)可以為3～14個，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，得到最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)12［12］28。

（5）權(quán)值和閥值的初始設(shè)置。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值一般取隨機(jī)數(shù)，而且數(shù)值都比較小，以保證每個神經(jīng)元一開始是在它們轉(zhuǎn)換函數(shù)最大的地方進(jìn)行。每個輸入層節(jié)點(diǎn)和隱含層節(jié)點(diǎn)、隱含層節(jié)點(diǎn)和輸出層節(jié)點(diǎn)連接，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為m，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為n，k為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，建立隱含層權(quán)值矩陣（n，m），輸出層權(quán)值矩陣（k，n）。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閥值的取值范圍一般是［－1，1］或［－2/m，+2/m］（m為網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)）。通過試驗(yàn)比較，本文將網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閥值的初始取值范圍設(shè)為［－1/m，+1/m］。通過以上計(jì)算，可以得出輸入是（6，6），隱含層權(quán)值矩陣為（12，6），輸出權(quán)值矩陣為（6，12），最后得出的就是（6，12）·（12，6）=（6，6）的輸出矩陣結(jié)果。

（6）預(yù)測數(shù)據(jù)的確定。樣本1～20分別代表20個縣市區(qū);x1，x2，…，x6表示三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和三大產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的權(quán)重。錄入數(shù)據(jù)過程中使用的字母P、T和p分別代表訓(xùn)練的輸入向量，即樣本中的前15項(xiàng)數(shù)據(jù)，輸出數(shù)據(jù)即前15項(xiàng)樣本的實(shí)際結(jié)果，測試數(shù)據(jù)即樣本中的后6項(xiàng)數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)如表1和表2所示。

表1 樣本對應(yīng)表

表2 縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式指標(biāo)

（7）數(shù)據(jù)分析。本文運(yùn)用MATLAB軟件編程，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)［13］96－124。首先用前15個數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到如下結(jié)論:

本文中將目標(biāo)訓(xùn)練次數(shù)定為1000次，誤差期望值定為0.00001，經(jīng)過不斷地對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練9次時，均方差誤差MSE以及誤差期望值達(dá)到要求，此網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達(dá)到成熟。

為保證計(jì)算精確以及網(wǎng)絡(luò)的完整性，再用后6項(xiàng)數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。將后6項(xiàng)數(shù)據(jù)的相關(guān)指標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算得出數(shù)據(jù)結(jié)果，與之前的期望數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行比較。本文中所論述的期望結(jié)果實(shí)際上是由主觀因素確定的發(fā)展模式方向，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)測算出的結(jié)果與之前所作出的期望結(jié)果進(jìn)行比對，以得出最終的發(fā)展方向。數(shù)據(jù)比對結(jié)果如表3所示。

表3 期望結(jié)果與測試結(jié)果對比表

表3中，大于0.5的測試結(jié)果越接近1越準(zhǔn)確，小于0.5的測試結(jié)果越接近0越準(zhǔn)確，期望結(jié)果中1代表采取對應(yīng)的發(fā)展模式，0代表不采取對應(yīng)的發(fā)展模式。從表3中可以看出，對于進(jìn)行測試的6項(xiàng)數(shù)據(jù)，朝陽縣應(yīng)采取以第一產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，建昌縣應(yīng)該采取以第一三產(chǎn)業(yè)混合為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，遼中縣、康平縣、法庫縣以及新民市應(yīng)該采取以第一產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。在實(shí)際發(fā)展過程中，以上縣域也是按照這樣的發(fā)展模式進(jìn)行的，所以，通過運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試出的結(jié)果基本與實(shí)際期望結(jié)果相吻合。

四、結(jié) 論

發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì)是繁榮農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的重要保證，加快縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是解決“三農(nóng)”問題的關(guān)鍵?？h域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的選擇是縣域經(jīng)濟(jì)能否可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵，各個縣對發(fā)展模式的選擇要因地制宜，但縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式選擇是一個復(fù)雜的過程，應(yīng)用合適的方法進(jìn)行分析，才能作出準(zhǔn)確的決策。

本文通過對BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到比較成熟的網(wǎng)絡(luò)，再將測試數(shù)據(jù)輸入到成熟的網(wǎng)絡(luò)中，通過所得出的數(shù)據(jù)與之前預(yù)測的期望結(jié)果相比較，最終可以得出各個縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式所屬的類型，根據(jù)這個方法得出的結(jié)論比較符合遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展實(shí)際。各地方政府在做決策之前可以利用這種方法，根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)所指引的方向制定不同的發(fā)展方案，以利于縣域經(jīng)濟(jì)的順利發(fā)展。

［1］梁興輝，王麗欣．中國縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式研究綜述［J］．經(jīng)濟(jì)縱橫，2009（2）:123－125．

［2］王盛章，趙桂溟．中國縣域經(jīng)濟(jì)及其發(fā)展戰(zhàn)略［M］．北京:中國物價出版社，2002．

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Pattern selection of economic development in county area based on BP neural network: a case of counties in Liaoning Province

ZHU Ai-min，YUAN He，YU Li-juan，WANG Wen-ran
（School of Management，Shenyang University of Technology，Shenyang 110870，China）

TThe economic development pattern of county area is a distinctive developing process and path which gradually formed in the process of constantly industrialization and modernization of county economy．Referring and selecting right development pattern play an important role in constituting the strategy of economic development pattern in county area，improving the efficiency of economic development in county area，and helping economic development in county area free from predicament． Starting from perspective of economic development pattern in county area led by three major industries，some counties in Liaoning Province are taken as examples，models are established by applying BP artificial neural network，and appropriate development patterns in developing process are selected for each county area through computer simulation，so as to promote the well-off economic development in county area．

county economy; economic development; development pattern; development effciency;pattern selection; BP neural network; selection model

F207

A

1674－0823（2012）01－0012－04

2011－03－14

遼寧省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2009401013）。

祝愛民（1970－），男，山東海陽人，教授，博士，主要從事企業(yè)經(jīng)營決策與戰(zhàn)略管理等方面的研究。

* 本文已于2011－06－21在中國知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版，DOI為CNKI:21－1558/C．20110621．1210．001，http://www．cnki．net/kcms/detail/21．1558．C．20110621．1210．001．html．

（責(zé)任編輯:吉海濤）