一、论文名称、课题来源、选题依据论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握从而为企业的技术创新决策提供科学的依据以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运为了确保技术创新工作的正确性企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。1趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息分析技术发展趋势和规律在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法美国生物学家和人口统计学家Raymo
dPearl提出的Pearl曲线数学模型为YL1AexpBt及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线数学模型为YLexpBt皆属于生长曲线其预测值Y为技术性能指标t为时间自变量L、A、B皆为常数。Ride
our模型也属于生长曲线预测法但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比主要适用于新技术、新产品的扩散预测。2相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息建立预测对象与影响因素的因果关系模型预测技术的发展变化。相关分析法认为一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的这样通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种导前滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。3专家预测法。以专家意见作为信息来源通过系统的调查、征询专家的意见分析和整理出预测结果。专家预测法主要有专家个人判断法、专r