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影响我国PPP项目规模的发展环境因素识别--基于PPP项目大数据的建模与分析
被引量：
5
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作者
徐进
李爱彩
张云华
《管理现代化》
北大核心
2021年第4期59-63,共5页
基于我国2013~2018年PPP发展环境与项目规模数据,使用K-means算法划分PPP项目规模,通过随机森林和GBDT(梯度下降树)识别全国及七大地理区域PPP项目发展关键影响因素。结果表明,营商环境和政府PPP经验对PPP项目的发展影响最大,各区域间...
基于我国2013~2018年PPP发展环境与项目规模数据,使用K-means算法划分PPP项目规模,通过随机森林和GBDT(梯度下降树)识别全国及七大地理区域PPP项目发展关键影响因素。结果表明,营商环境和政府PPP经验对PPP项目的发展影响最大,各区域间关键影响因素存在差异。
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关键词
ppp项目规模
发展环境
关键影响因素
随机森林
GBDT
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职称材料
题名
影响我国PPP项目规模的发展环境因素识别--基于PPP项目大数据的建模与分析
被引量：
5
1
作者
徐进
李爱彩
张云华
机构
西南交通大学经济管理学院
西南交通大学服务科学与创新四川省重点实验室
昆明理工大学建筑工程学院
出处
《管理现代化》
北大核心
2021年第4期59-63,共5页
基金
国家自然科学基金重大专项(71942006)
教育部人文社科研究项目(19YJCZH260)
综合交通大数据应用技术国家工程实验室开放基金项目(CTBDAT201904)。
文摘
基于我国2013~2018年PPP发展环境与项目规模数据,使用K-means算法划分PPP项目规模,通过随机森林和GBDT(梯度下降树)识别全国及七大地理区域PPP项目发展关键影响因素。结果表明,营商环境和政府PPP经验对PPP项目的发展影响最大,各区域间关键影响因素存在差异。
关键词
ppp项目规模
发展环境
关键影响因素
随机森林
GBDT
分类号
F282 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
影响我国PPP项目规模的发展环境因素识别--基于PPP项目大数据的建模与分析
徐进
李爱彩
张云华
《管理现代化》
北大核心
2021
5
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