《表8 协同度回归分析：基于RBF神经网络的资源型城市系统协同演进——以临汾市为例》

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《基于RBF神经网络的资源型城市系统协同演进——以临汾市为例》

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在回归分析之前需要对相关数据进行平稳性检验，确保回归结果的准确性。运用Eviews8.0，并选用LLS、IPS、Fisher ADF、Fisher PP4种方法对上述数据进行平稳性检验。结果表明：在5%显著水平下，变量均为平稳序列。运用Eviews8.0进行回归分析，结果见表8。