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做出来的大致示意图：图1 图2 图3 年份 进出口总额 (亿美元) 贸易开放度 工业占GDP比重 环保投资 （亿元） 1997 3251.6 0.36 0.42 502 1998 3239.5 0.33 0.4 721 1999 3606.3 0.35 0.4 823.2 2000 4742.9 0.4 0.4 1060 2001 5096.5 0.38 0.4 1106.6 2002 6207.7 0.43 0.39 1363.4 2003 8509.9 0.52 0.4 1627.3 2004 11545.5 0.6 0.41 1908.6 2005 14219.1 0.63 0.42 2388 2006 17604 0.66 0.43 2567.8 年份 SO2（工业） 总悬浮物颗粒（TPS） 工业废水 工业固体废物排放量 1997 1772 2770 227 7000 1998 1593 1497 201 7034 1999 1460.1 2127.4 197.3 3881 2000 1612 2045 194.2 3186 2001 1566.6 1813.8 200.7 2893.8 2002 1562 1745 207.2 2635.2 2003 1791.4 1867.2 212.4 1941 2004 1891.4 1791.3 221.1 1792 2005 2168.4 1860.1 243.1 1654.7 2006 2237.6 1662.3 239.5 1303 贸易-环境指标训练分组 输入：4个贸易指标 输出：一个环境指标 1999年 1999年 2000年 2000年 2001年 2001年 2002年 2002年 2003年 2003年 2004年 2004年 2005年 2005年 2006年 2006年 输入：4个环境指标 输出：一个贸易指标 1999年 1999年 2000年 2000年 2001年 2001年 2002年 2002年 2003年 2003年 2004年 2004年 2005年 2005年 2006年 2006年 做两张图： 第一张是贸易对环境的影响：例如取4个贸易指标值 取一个环境指标（SO2）做出一张图 第二张氏环境对贸易的影响：例如取4个环境指标值 取一个贸易指标（进出口总额）做一张图 要求知道网络误差值 训练次数 各网络层之间的权值和阈值 例如： 本文使用的是MATLAB的神经网络工具箱NNT，在此技术创新扩散环境的BP 神经网络训练之前，NNT会提供专门函数对网络权值和阀值进行初始化。这里的 网络训练数据是指除湖南省之外的其他30个省市地区的指标数据。初始化后的 BP神经网络利用函数Trainrp进行896次网络样本学习后，网络误差平方和mse 达到了误差目标net.troin.paI’aI1l.goal=0.00001的要求。网络样本学习的误差变 化曲线如图4一6所示: 图4一6网络样本学习的误差变化曲线图4 运行训练BP神经网络的程序得到各网络层之间的权值和阀值如下: 输入层到隐含层的权值矩阵(40x10维)为 隐含层的闭值矩阵(lxlo维)为 隐含层到输出层的权值矩阵(10xl维)为 输出层的阂值矩阵(一个实数)为 |
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yqx1985
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