本文選題：農(nóng)村電子商務(wù) + 灰色模型　； 參考：《商業(yè)經(jīng)濟研究》2017年01期

【摘要】：農(nóng)村電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展趨勢的預(yù)測對于當(dāng)?shù)卣贫◣头稣吆蛻?zhàn)略規(guī)劃具有重要意義。為更準(zhǔn)確探究其發(fā)展變化趨勢,本文從多角度選取指標(biāo),利用信息熵理論合成綜合指標(biāo),構(gòu)建了增長曲線模型、灰色模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型對其進(jìn)行預(yù)測,實證分析表明灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測精度優(yōu)于單項預(yù)測模型,更適合于沙集電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展趨勢的預(yù)測。
[Abstract]:The prediction of the development trend of rural e-commerce industry cluster is of great significance for the local government to formulate help policy and strategic planning. In order to explore its development trend more accurately, this paper selects the index from many angles, synthesizes the comprehensive index by using the information entropy theory, constructs the growth curve model. The grey model is predicted by BP neural network model and grey neural network combination model. The empirical analysis shows that the prediction accuracy of grey neural network combination model is better than that of single prediction model. It is more suitable for forecasting the development trend of e-commerce industry cluster in Shaji.
【作者單位】： 河海大學(xué)企業(yè)管理學(xué)院;
【基金】：2015年浙江省統(tǒng)計研究重點課題“浙江‘網(wǎng)店第一村’發(fā)展時空動態(tài)演化統(tǒng)計研究”(編號2015-26),項目負(fù)責(zé)人:張繼國 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目“江蘇沙集電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集群時空動態(tài)演化研究”(編號KYLX15_0522),項目負(fù)責(zé)人:乜鑫宇
【分類號】：F724.6

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本文編號：1845740