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摘要
专利是衡量某一地区科技产出的重要指标,对专利申请授权情况进行监测和预测一直是政府和学术界研究的热点问题。专利预测是一个复杂的非线性过程,回归分析、时间序列分析、马尔科夫预测等经典统计预测方法要求样本量足够大且有较好的分布规律,用这些预测方法来预测专利数量会导致较大偏差。小波神经网络模型具有自学习、联想存储、高速寻求优化解的特点,这种由数据驱动的预测方法能较为客观准确地实现多因素预测,且无需引入先念规律及主观判断,因此较为适合专利预测。文章旨在利用该模型对广东、江苏两省的发明专利授权数量进行预测,分析未来两省在发明专利上的竞争态势,并深入剖析内在原因,提出相应对策建议。
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单位广东省技术经济研究发展中心; 广东省工业技术研究院
