內蒙古高新區(qū)創(chuàng)新能力機器學習評價及指標預測.pdf

1、內蒙古自治區(qū)高新技術園區(qū)在西部大開發(fā)中占有重要的地位。對高新區(qū)創(chuàng)新能力的合理評價,有助于管理者制定科學全面的發(fā)展政策,從而推動高新區(qū)的進一步發(fā)展。
　　首先,以企業(yè)作為創(chuàng)新主體,建立了創(chuàng)新能力評價指標體系。選取9家有代表性的高新區(qū),將各高新區(qū)2010年數據,先采用對數函數標準化,并以秩相關系數檢驗指標之間的相關性。結果表明所選指標滿足獨立性原則。再采用基于主成分分析法和因子分析法,得到了9家高新區(qū)排名。
　　影響高新技術園區(qū)

2、創(chuàng)新能力的各個因素是以網絡化的方式影響著綜合創(chuàng)新力。采用機器學習綜合評價法的最大優(yōu)點就是它的客觀性,但它的問題是評價樣本不易獲得,因此,利用層次分析法(AHP)來設計機器學習法的綜合評價樣本:將權重看成正態(tài)隨機變量,將AHP計算值為權重均值,將判斷矩陣的一致性比例作為標準差,并利用蒙特卡洛方法,即可隨機產生權重,從而得到大量評價樣本。再采用隨機森林、隨機梯度Boosting、支持向量機等6種方法得到綜合評價的結果和排序,最后,運用組合預

3、測的思想,對6種方法的綜合評價值,進行算術平均,給出9家高新技術園區(qū)的排名。
　　因為,新技術產業(yè)化需要一定的時間周期,所以,用GDP預測值代替GDP現值,可以更科學地評價創(chuàng)新能力。首先對各高新區(qū)GDP的歷年數值,進行BDS、Box-Pierce和Ljung-Box等獨立性檢驗,判斷出金川工業(yè)園區(qū)GDP的時間序列是獨立但不同分布的,不存在條件異方差性,可以認為服從正態(tài)分布,因此選擇MA模型。再綜合考慮自相關和偏相關函數、信息準則A