4、数字经济创新的背景与发展

数字经济创新的背景与发展

1. 数字经济的定义和发展历程

数字经济是指通过数字技术(如互联网、移动通信、云计算、大数据、人工智能等)实现的经济活动。自20世纪末以来,随着信息技术革命的兴起,数字经济逐渐成为全球经济的重要组成部分。其发展历程可以分为几个阶段:

  • 早期阶段(1990年代) :互联网的商业化催生了电子商务和在线广告等新型商业模式。
  • 快速发展阶段(2000-2010年) :宽带网络普及,社交媒体和移动互联网迅速崛起,推动了数字内容和服务的爆炸式增长。
  • 深化发展阶段(2010年至今) :大数据、云计算、物联网和人工智能等新兴技术广泛应用,促进了产业数字化转型。

数字经济的关键特征

  • 数据驱动 :数据成为新的生产要素,企业利用数据分析优化决策。
  • 平台经济 :大型互联网平台整合资源,形成双边或多边市场。
  • 跨界融合 :传统产业与数字技术深度融合,创造出新业态。

2. 数字经济的关键驱动因素

数字经济的发展离不开多种因素的共同作用,主要包括技术进步、政策支持和社会需求三个方面。

技术进步

  • 大数据 :海量数据的收集、存储和分析能力提升,为企业提供了精准
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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