導(dǎo)語(yǔ)：科技園運(yùn)營(yíng)效率的預(yù)測(cè)與監(jiān)控詮釋一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

關(guān)鍵詞：DEABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大學(xué)科技園效率評(píng)價(jià)

內(nèi)容摘要：本文首先選取若干科技園的投入產(chǎn)出統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，采用DEA進(jìn)行分析，得到各自效率值，最后重新選取同樣影響效率的其他相對(duì)指標(biāo)作為輸入，將已得效率值作為輸出，由此作為學(xué)習(xí)樣本，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行科技園效率預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)科技園運(yùn)營(yíng)效率的控制。

研究方法

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是用于評(píng)價(jià)系統(tǒng)相對(duì)效率的分參數(shù)化方法。他們的第一個(gè)模型被命名為CCR模型。從生產(chǎn)函數(shù)角度看，這一模型是用來(lái)研究具有多個(gè)輸入、特別是具有多個(gè)輸出的“生產(chǎn)部門”同時(shí)為“規(guī)模有效”與“技術(shù)有效”的十分理想且卓有成效的方法。利用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，該方法可以解決具有多輸入多輸出特征的同行業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)問(wèn)題。

在進(jìn)行大學(xué)科技園運(yùn)營(yíng)效率評(píng)價(jià)時(shí)，將每一個(gè)科技園看做一個(gè)決策單元，假設(shè)有n個(gè)待評(píng)價(jià)的科技園，決策單元DMUj（1≤j≤n）的輸入、輸出指標(biāo)向量分別為Xj=（X1，X2j，…，Xmj）T>0，Yj=（Y1，Y2j，…，Ysj）T>0，即有m個(gè)類型輸入和s個(gè)類型產(chǎn)出，h0為DMUj0的效率指數(shù)。

設(shè)輸入和輸出指標(biāo)的權(quán)向量為v=（v1，v2，…，vm）T>0，u=（u1，u2，…，us）T

建立C2R模型（分式規(guī)劃）：

令，ω=tv，μ=tu，進(jìn)行C2變換，轉(zhuǎn)換為模型：

為了直接判別DMU的DEA有效性，考慮模型的對(duì)偶問(wèn)題為（模型）：

X0，Y0分別表示決策單元DMU0的輸入和輸出，λj，θ0是決策變量。如果決策單元是有效的，則θ*0=1。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)，解決了多層網(wǎng)絡(luò)中隱含單元連接權(quán)的學(xué)習(xí)問(wèn)題。輸入信號(hào)從輸入節(jié)點(diǎn)依次傳過(guò)各隱含層，然后傳到輸出節(jié)點(diǎn)，每一層節(jié)點(diǎn)的輸出只影響下一層節(jié)點(diǎn)的輸出。為了加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度，可對(duì)輸入矢量作標(biāo)準(zhǔn)化處理，并對(duì)各連接權(quán)值賦予初值。BP網(wǎng)絡(luò)可看作是一個(gè)從輸入到輸出的高度非線性映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)單的非線性函數(shù)進(jìn)行數(shù)次復(fù)合，可近似復(fù)雜的函數(shù)。基本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

它的具體數(shù)學(xué)模型如下：

隱層節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)及網(wǎng)絡(luò)輸出函數(shù)f（x）均采用Logistic函數(shù)：。

誤差計(jì)算模型：反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與計(jì)算輸出之間誤差大小的函數(shù)。

第j個(gè)單元節(jié)點(diǎn)的輸出的誤差為，總誤差為，Tjk是j節(jié)點(diǎn)的期望輸出值，yjk是j節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出值。

中間層節(jié)點(diǎn)的數(shù)學(xué)模型如下：。O1jk表示中間層上，輸入第k個(gè)樣本時(shí)，第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出。Xj為第j個(gè)節(jié)點(diǎn)輸入。w1ij為輸入層到中間層的權(quán)值。

輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)學(xué)模型如下：。O2jk表示輸出層上，輸入第k個(gè)樣本時(shí)，第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出，w2ij為中間層的到輸出層的權(quán)值。

修正權(quán)值：

BP算法的實(shí)現(xiàn)為：BP算法分兩步進(jìn)行，即正向傳播和反向傳播。正向傳播時(shí)，輸入的樣本從輸入層經(jīng)過(guò)隱單元一層一層進(jìn)行處理，通過(guò)所有的隱層之后，則傳向輸出層；在逐層處理的過(guò)程中，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只對(duì)下一層神經(jīng)元的狀態(tài)產(chǎn)生影響。在輸出層把現(xiàn)行輸出和期望輸出進(jìn)行比較，如果現(xiàn)行輸出不等于期望輸出，則進(jìn)入反向傳播過(guò)程。反向傳播時(shí)，把誤差信號(hào)按原來(lái)正向傳播的通路反向傳回，并對(duì)每個(gè)隱層的各個(gè)神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)進(jìn)行修改，以望誤差信號(hào)趨向最小。

實(shí)證研究

（一）指標(biāo)與數(shù)據(jù)選擇

本文選取北京大學(xué)國(guó)家大學(xué)科技園等37家有代表性的國(guó)家級(jí)大學(xué)科技園2008年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，分析分為兩個(gè)部分進(jìn)行，各自的指標(biāo)選擇如下：

DEA分析階段：取年末固定資產(chǎn)凈值、科技園區(qū)人員數(shù)量、科技園區(qū)總面積、科技園孵化基金總額等四個(gè)指標(biāo)作為投入變量，以在孵企業(yè)數(shù)、在孵企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值、在孵企業(yè)凈利潤(rùn)、累計(jì)畢業(yè)企業(yè)數(shù)、累計(jì)畢業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值等五個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出變量。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)階段：考慮到從效率分析的角度說(shuō)，投入低的地區(qū)不見得效率就低，因此在對(duì)科技園效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)必須采用相對(duì)指標(biāo)。因此，選取在孵企業(yè)平均收入、在孵企業(yè)凈利潤(rùn)與工業(yè)總產(chǎn)值的比值以及已畢業(yè)企業(yè)平均工業(yè)總產(chǎn)值作為投入變量，將效率分析值作為唯一產(chǎn)出變量，進(jìn)一步采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

（二）效率分析結(jié)果

采用DEASOLVER3.0軟件進(jìn)行DEA分析，結(jié)果如表1所示。有15家大學(xué)科技園的運(yùn)營(yíng)效率達(dá)到DEA有效，有10家大學(xué)科技園的運(yùn)營(yíng)效率DEA值在0.5以下，這說(shuō)明這些大學(xué)科技園的投入存在不合理的地方，導(dǎo)致產(chǎn)出不足。

（三）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

采用AlyudaNeuroIntelligenceV2.2軟件進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，結(jié)果如表2所示。由于科技園產(chǎn)出相對(duì)投入存在一定的滯后性，這里選擇為2005年的數(shù)據(jù)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)有3個(gè)，輸出節(jié)點(diǎn)只有1個(gè)即效率值。本文采用1層隱含層，即采用一個(gè)3層網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立科技系統(tǒng)與效率之間的非線性映射關(guān)系。在節(jié)點(diǎn)選擇上，如果隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量太少，網(wǎng)絡(luò)從樣本中獲取的信息能力就差，不足以概括和體現(xiàn)訓(xùn)練集中的樣本規(guī)律；隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量過(guò)多，又可能把樣本中非規(guī)律性的噪聲等也學(xué)會(huì)記牢，從而出現(xiàn)所謂過(guò)度吻合問(wèn)題，反而降低了泛化能力。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式，本文將隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)定為6個(gè)。

在進(jìn)行訓(xùn)練中，參數(shù)設(shè)為默認(rèn)值，經(jīng)過(guò)20000次循環(huán)趨于穩(wěn)定。為了測(cè)試模型的預(yù)測(cè)精度，將輸入數(shù)據(jù)作為模擬值，得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的計(jì)算結(jié)果，只有3個(gè)大學(xué)科技園的效率誤差在5%以上，最大誤差為7.37%，取得了較高的預(yù)測(cè)精度。

參考文獻(xiàn)：

1.徐小欽，陶星潔，王永寧.基于層次分析法和動(dòng)態(tài)聚類法的大學(xué)科技園評(píng)價(jià)[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2004

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3.李曉鴻.大學(xué)科技園發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)方法研究[J].科技管理研究，2009