本文選題：房地產(chǎn)市場(chǎng) + 產(chǎn)業(yè)集群��； 參考：《天津大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：房地產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)的主要經(jīng)濟(jì)支柱，其產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展由于加大了整體間的協(xié)作，提高整個(gè)房地產(chǎn)業(yè)集群的競(jìng)爭(zhēng)力。因而，房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群作為一種新的發(fā)展趨勢(shì)和新生力量逐漸在市場(chǎng)上占據(jù)主導(dǎo)地位。本文采用演化博弈和非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)方法，建立了基于互惠基礎(chǔ)上的連續(xù)型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。通過(guò)引出一個(gè)多維連續(xù)型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)微分方程建立了基于生態(tài)學(xué)的房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群的演化模型，解釋房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群動(dòng)態(tài)演化特點(diǎn)。最后建立房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群的景氣度智能評(píng)判系統(tǒng)，建立房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，為房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群的形成和發(fā)展提供了理論依據(jù)。本文主要?jiǎng)?chuàng)造性工作如下： 第一，建立了基于生物進(jìn)化有限理性基礎(chǔ)之上的演化博弈模型，通過(guò)分析房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群行為主體間的支付收益矩陣建立連續(xù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型，，研究了模型中參數(shù)變化對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)集群演化特性的影響程度。通過(guò)分析平衡點(diǎn)穩(wěn)定條件，得出了微分非線性動(dòng)態(tài)動(dòng)力經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件，并分析了其經(jīng)濟(jì)意義。最后分析其動(dòng)態(tài)行為特征及每個(gè)參數(shù)所表示的經(jīng)濟(jì)意義。得出的重要結(jié)論是：演化博弈在向著期待方向演化的過(guò)程中，在某特定參數(shù)范圍內(nèi)會(huì)產(chǎn)生混沌現(xiàn)象，并對(duì)產(chǎn)業(yè)集群演化方向產(chǎn)生影響。 第二，通過(guò)建立多維連續(xù)動(dòng)態(tài)動(dòng)力系統(tǒng)，分析了加入狀態(tài)反饋控制變量的內(nèi)在復(fù)雜性。因而產(chǎn)生了混沌和超混沌現(xiàn)象。通過(guò)數(shù)值模擬仿真得出了在一定參數(shù)條件下，系統(tǒng)的混沌吸引子和超混沌吸引子。通過(guò)分析動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在一定參數(shù)范圍內(nèi)的分岔圖和李亞普諾夫指數(shù)，描述了系統(tǒng)進(jìn)入混沌狀態(tài)和超混沌狀態(tài)的過(guò)程。在超混沌的基礎(chǔ)上引入了線性控制措施，實(shí)現(xiàn)了非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的二次控制，提出了控制備份的理念�；谏鷳B(tài)學(xué)理論，建立了房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群演化模型，通過(guò)離散動(dòng)力系統(tǒng)和連續(xù)型動(dòng)力系統(tǒng)的比較分析，從生物經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度闡釋了房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群非線性動(dòng)力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。 第三，建立了基于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LM算法的房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)集群景氣度預(yù)測(cè)模型。得出了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層權(quán)重參數(shù)選擇時(shí)會(huì)產(chǎn)生混沌現(xiàn)象的特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)性的非線性系統(tǒng)具有高度的復(fù)雜性的結(jié)論。證明了改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自主選擇權(quán)重參數(shù)的功能，且效果良好，房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)集群景氣度值更為精確。
[Abstract]:As the main economic pillar of our country, the development of the real estate industry cluster enhances the competitiveness of the whole real estate industry cluster because of increasing the cooperation among the whole industry. Therefore, the real estate industry cluster as a new development trend and new forces gradually occupy a dominant position in the market. In this paper, a continuous dynamic system based on reciprocity is established by using evolutionary game and nonlinear dynamic system method. The evolution model of real estate industry cluster based on ecology is established by introducing a multi-dimensional continuous dynamic system differential equation to explain the characteristics of the dynamic evolution of real estate industry cluster. Finally, the intelligent evaluation system of the real estate industry cluster is established, and the dynamic prediction model of the real estate industry cluster is established, which provides the theoretical basis for the formation and development of the real estate industry cluster. The main creative works of this paper are as follows: first, an evolutionary game model based on the finite rationality of biological evolution is established. By analyzing the payoff matrix among the agents of real estate industry cluster, a continuous system dynamic model is established, and the degree of influence of parameter changes on the evolution characteristics of real estate industry cluster is studied. By analyzing the stability condition of the equilibrium point, the stability conditions of the differential nonlinear dynamic economic system are obtained, and its economic significance is analyzed. Finally, the dynamic behavior characteristics and the economic significance of each parameter are analyzed. The important conclusion is that the evolutionary game will produce chaos in the range of certain parameters in the process of evolution towards expectation direction, and will have an impact on the evolution direction of industrial clusters. Secondly, the inherent complexity of adding state feedback control variables is analyzed by establishing a multi-dimensional continuous dynamic system. As a result, chaos and hyperchaos occur. The chaotic attractor and hyperchaotic attractor of the system are obtained by numerical simulation. By analyzing the bifurcation diagram and Lyapunov exponent of the dynamic system in a certain parameter range, the process of the system entering into chaotic state and hyperchaotic state is described. On the basis of hyperchaos, linear control measures are introduced to realize the quadratic control of nonlinear dynamic systems, and the idea of control backup is put forward. Based on the theory of ecology, the evolution model of real estate industry cluster is established, and the discrete dynamic system and the continuous dynamic system are compared and analyzed. The economic significance of nonlinear dynamic system of real estate industry cluster is explained from the point of view of biological economics. Thirdly, based on the traditional BP neural network and the improved BP neural network LM algorithm, the real estate industry cluster forecast model is established. It is concluded that the traditional BP neural network can produce chaotic phenomena when selecting the parameters of hidden layer weight, and the dynamic nonlinear system has a high complexity. It is proved that the improved BP neural network has the function of selecting weight parameters independently, and the effect is good, and the real estate industry cluster weather value is more accurate.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：F299.233.4;F224.32;TP18

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2012692