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摘要
为了更加全面地反映产业在空间地理上集聚的水平与不均匀程度，研究将产业集中程度和发展趋势两个方面作为衡量产业集聚水平的指标，并基于区位熵来测度产业集聚水平。再利用GA算法优化BP神经网络训练模型，构建了基于GA-BP的产业聚集水平测度动力学系统。仿真结果表明，研究算法较BP算法、PSO-BP算法、MPA-BP算法对于产业聚集测度的预测性能均要高，为96.8%。并且研究算法需要的运行时间相对于PSO-BP算法、MPA-BP算法要小。2016年-2022年四川某产业集聚的仿真数据与真实数据的相对偏离度介于0～0.1之间。在空间上，研究系统的预测结果与实际的产业集聚空间趋势基本相同。研究设计的系统提高了产业集聚测度的精度，为企业产业经济的发展方向提供了实用性的参考价值。
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