基于改进GMDH和AC聚类算法的竞争力模型研究——钢铁行业竞争力分析

基于自组织数据挖掘算法,以钢铁行业为分析背景,以新的视角对竞争力模型开展研究。首先运用GMDH算法的自动筛选特性生成钢铁行业竞争力评价指标体系,并自动生成权重;然后通过AC聚类技术,结合GMDH算法所建立的指标体系,最终确立钢铁行业的竞争力分析模型。利用模型评价河北省钢铁行业的竞争地位,并与其它省市进行对比,认为河北是钢铁大省,并不是钢铁强省,要提高河北钢铁行业的竞争实力可以借鉴与其发展轨迹相似的上海和辽宁的发展经验。

AC算法与灰色模型在信息产业预测中的对比分析

利用基于数据挖掘的相似体生成算法（AC算法）对吉林市的信息产业进行了预测，并与利用灰色模型GM（1，1）的预测结果进行了分析对比，结果表明：运用AC算法进行信息产业预测是可行的．