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基于GABP-DEMATEL的自贸区港口产业生态圈关键因素识别
1
作者
刘天寿
俞凯
+2 位作者
恽钰
丁超君
匡海波
《上海海事大学学报》
北大核心
2024年第3期75-80,共6页
为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为B...
为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为BP-DEMATEL模型)进行优化。将GA输出的初始权重和阈值输入BP神经网络计算得出影响因素的权值,再求出直接影响矩阵。结合自贸区港口的实证数据,将GA优化的BP-DEMATEL模型与传统DEMATEL和BP-DEMATEL模型进行对比。结果表明:在自贸区港口产业生态圈关键影响因素识别的精度、运行时间等方面,GA优化的BP-DEMATEL模型优于BP-DEMATEL模型,可拓展DEMATEL的使用范围。该模型可确定对自贸区港口产业生态圈影响较大的因素,为相关决策提供参考。
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关键词
自贸区
港口
港口产业生态圈
遗传算法(GA)
反向传播(BP)神经网络
DEMATEL法
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题名
基于GABP-DEMATEL的自贸区港口产业生态圈关键因素识别
1
作者
刘天寿
俞凯
恽钰
丁超君
匡海波
机构
浙江海洋大学船舶与海运学院
大连海事大学综合交通运输协同创新中心
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2024年第3期75-80,共6页
基金
国家自然科学基金(71831002)。
文摘
为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为BP-DEMATEL模型)进行优化。将GA输出的初始权重和阈值输入BP神经网络计算得出影响因素的权值,再求出直接影响矩阵。结合自贸区港口的实证数据,将GA优化的BP-DEMATEL模型与传统DEMATEL和BP-DEMATEL模型进行对比。结果表明:在自贸区港口产业生态圈关键影响因素识别的精度、运行时间等方面,GA优化的BP-DEMATEL模型优于BP-DEMATEL模型,可拓展DEMATEL的使用范围。该模型可确定对自贸区港口产业生态圈影响较大的因素,为相关决策提供参考。
关键词
自贸区
港口
港口产业生态圈
遗传算法(GA)
反向传播(BP)神经网络
DEMATEL法
Keywords
free trade zone port
port industry ecosystem
genetic algorithm(GA)
back propagation(BP)neural network
DEMATEL method
分类号
F552.7 [经济管理—产业经济]
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1
基于GABP-DEMATEL的自贸区港口产业生态圈关键因素识别
刘天寿
俞凯
恽钰
丁超君
匡海波
《上海海事大学学报》
北大核心
2024
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