【摘 要】
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传统的可持续发展水平的分级评价其评价体系中的权重一般由专家确定,带有主观性,评价结果缺乏公允.基于此,提出了一种改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型
【机 构】
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广东海洋大学信息学院,广东海洋大学经济管理学院 湛江524088,湛江524088
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传统的可持续发展水平的分级评价其评价体系中的权重一般由专家确定,带有主观性,评价结果缺乏公允.基于此,提出了一种改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了BP网络方法的缺陷.建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性.
The traditional grading evaluation of sustainable development level in the evaluation system is generally determined by experts, with subjectivity and lack of fairness in evaluation results.Based on this, a new evaluation model of sustainable development level based on improved genetic algorithm neural network is proposed, The model overcomes the shortcomings of the BP network method by using the genetic algorithm to assist the network training, establishes the evaluation index system of sustainable development which is suitable for the national conditions of our country, and uses the sample data to make an empirical study on the scoring effect of the model. It shows that the model has good applicability.
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