四川省工业发展的自组织模型研究.pdf

中国企业运筹学 四川省工业发展的自组织模型研究 方 茜1 王 军2 (1．四川大学工商管理学院，四川成都610064； 2．西南财经大学工商管理学院，四川成都 610000) 摘 要：本文运用自组织理论与方法，对四川省主要经济指标体系进行了动态系统分析，在自组织数据挖 掘的知识发现中建立了系统方程，并据已有数据进行了经济预测对比，得到了一些可做参考的结论。 关键词：自组织数据挖掘 工业 经济预测 系统方程 一、引言 英国经济学家克拉克和美国经济学家库兹涅茨为产业发展演进规律的研究做出了巨大的贡献。由“配第 一克拉克定理”所归纳的经验性经济规律以及库兹涅茨对产业结构的探讨所揭示的规律说明，工业在一定的 经济发展阶段上是一个国家经济发展的主导部门。近代经济发展的过程同工业的发展有着紧密的联系，而经 济的发展过程也就是“工业化的过程”…。 我国现在处于工业化发展的中期阶段。东部地区从1994年开始工业化的起飞，至今都走在全国的前列。 而西部地区处于初期阶段，某些地区甚至还没有进入工业化。 新中国成立之初，四川的工业基础十分薄弱。经过“一五”时期的初步建设、“三线”建设时期的大规模建 设和改革开放以来的快速发展，目前，四川已经发展成为我国重要的工业基地之一，具备了雄厚的基础，成为 推动四川经济发展的强大引擎【2】。虽然四川的工业化水平相比西部算是比较高的，但与发达国家、与东部的 差距是显而易见的。 为了更好地发展四川工业，需要对工业和经济复杂大系统的各个要素之问的关系和作用机制进行分析和 研究，通过KDD(知识发现)获取的有趣知识，并将其运用于实际工作的指导与参考。本文运用一种全新的研 of 究复杂系统建模的理论与方法一自组织理论与方法(thetheoryselforganiaztion)，对四川工业省工业发展指 标与其他主要经济指标进行系统分析，在考虑经济系统的时间滞后的动态分析中，建立了系统方程，并据已有 数据进行了预测分析。 二、自组织数据挖掘 复杂性科学是2l世纪的科学。复杂系统分析是基于相关变量的关系模型之上，其目的是识别系统的结 构和参数。宏观经济系统具有复杂性和动态性的双重特性。使用传统方法构建模型的主要困难在于系统本 身是由大量的变量构成的，而且这些变量的时间序列描述非常有限。乌克兰科学院A．G．Ivakhnenko院士提 ofData Method 出了复杂系统建模的自组织理论和方法，也叫成组数据处理方法(Group Handing，缩略为 GMDH)。自组织方法抛开了诸多主观假设，主要从系统的输入输出关系上进行探讨，较好地解决了复杂系统 分析的客观问题¨J。 经济系统是演化的复杂系统。对于经济系统，其特征是组织的产生(经济对象的形成与设计、改造、重构 等)，动态平衡的自动调节(为了达到指定目的的而控制经济过程)，管理、组织的变革。其属于自组织系统。 1．自组织理论 自组织理论与方法源于神经网络科学和自动控制理论。随着神经网络和计算机科学的迅速发展，数学家 们将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率法和Godel的数理逻辑方法有机地结合起来，创立了一种全新的 ．．．—— 202—— 四川省工业发展的自组织模型研究 of 研究复杂系统建模的理论与方法——自组织理论与方法(thetheoryselforganiaztion)。其在AdolfMueller等 科学家的协作下得以不断地发展如今已成为一个有效而实用的数据挖掘工具。自组织建模过程实质上是寻 求并确定系统最优复杂度模型。它的处理变量为若干输入变量，一个或多个输出变量构成的变量间关系待定 地一个封闭系统。通过各输入变量相互结合产生众多候选模型，利用外准则选出若干项最优模型，再将其结 合由此得到再下一代。如此不