基于BP神经网络的沈阳经济区县域经济空间分异分析

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摘要：以沈阳经济区23个县为研究单元，基于BP神经网络和ESDA方法，选取人均GDP、人均财政收入等9项指标建立评价体系，分别研究2005和2010年县域经济空间分异的特征和驱动因素，并得出结论如下：（1）2005年沈阳经济区县域经济南北差异显著，2010年南北差异弱化。2005--2010年，南部的海城、大石桥等县市的经济水平较高，东北部的开原、调兵山等县市的经济水平上升，中南部的辽阳、灯塔等县市经济水平下降。（2）2005--2010年，沈阳经济区经济水平相近的县市在空间上的集聚特征有所弱化；经济发展水平较高的县市在空间分布上形成沿交通轴线布局的县域经济带。③从局部差异来看，2005年在沈阳经济区南部形成岫岩、桓仁等“高高”型县域集聚区，以及北部的彰武、康平等“低低”型县域集聚区。到2010年，除开原市属于“高低”型县域外，其他县域经济的空间极化特征不明显。④深人分析沈阳经济区县域经济空间分异的驱动因素，得出结论如下：区位条件是县域经济空间分异的重要因素，自上而下的政策驱动是县域经济空间分异的外部动力，中心城市的极化扩散作用是县域经济空间分异的重要力量。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93124X/201212/44403240.html

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关键词：BP神经网络 县域经济 神经网络 经济区 神经网 县域经济差异 BP神经网络 ESDA技术 沈阳经济区