价格竞争的基本原则如下：首先，市场上至少有两个价格竞争实体。第二个是价格竞争的目标。第一个目标是实现利润最大化。在利润最大化的前提下，可以设定其他目标，例如增加市场份额。、增加利润、增加利润率。第三是价格竞争面临的竞争环境。在开放经济条件下，企业的竞争环境发生了很大变化。任何企业，包括中国公司，无论其产品是否出国，实际竞争领域不再局限于一个地区或一个国家，而竞争对手不仅限于国内竞争对手。第四是价格竞争的方式和方法。企业的价格行为可分为两类：一类是以增加消费者剩余超额利润、为目的的价格行为，如价格歧视、两部分收费、组合定价；一个是价格行动，旨在挤出竞争对手，改变或维持市场结构，追求长期利润。 [2]

2.2价格竞争的效率定义

由于各种原因如生产、进入、技术、管理，不同企业不同产品的单位生产成本c不同，有的低于社会交易的平均生产成本，有的高于平均生产成本社会成本，有些是与社会的平均生产。成本基本相同。为了确保利润不是负的，企业设定的价格只能高于或等于单位生产成本。对于那些生产成本高于社会平均生产成本的企业，企业设定的价格肯定高于这些单位的生产成本。企业设定的价格与社会的平均生产成本使得降价空间有限，导致其在价格竞争中处于劣势。 P-cp-ac可用于衡量价格竞争的效率。如果该值大于1，则表明企业在价格竞争中处于主导地位，价格竞争效率较高；如果该值小于1，则表明企业在价格竞争中处于不利地位，价格竞争效率相对较低。

3价格竞争的理论模型

3.1神经网络结构

神经网络是大量神经元互连的网络。 [3]它通过使用大量非线性并行处理关系模拟生物神经系统的功能和结构的许多基本特征来模拟许多人脑神经元的输入和处理。 [4]

神经网络模型有多种方式，每种方式都有自己的特点和用途。鉴于bp神经网络模型相对完整的理论，该方法相对成熟，可以选择三层bp网络模型，即误差反向传播网络。它是前馈网络中最常用的网络类型，可以实现映射转换。它也是人们研究最多的、最着名的网络类型。 [5]bp网络模型由输入节点层、隐式节点层、输出节点层和层间节点的连接组成。在网络拓扑中，输入节点和输出节点由问题本身确定。关键在于隐藏层的层数和隐藏节点的数量。相对而言，隐藏节点的数量很难选择。隐藏节点较少，学习过程不太可能收敛；隐藏节点更多，网络性能下降。为了找到适当数量的隐藏节点，最好的方法是在网络学习过程中调整自组织结构，最后得到适当大小的神经网络模型。在本文中，使用具有隐式节点层的bp神经网络，并且在学习过程中结构是自组织的。 [6]

3.2神经网络学习算法

bp神经网络模型的基本思想是：首先给出网络的初始权重，对网络中的每个学习样本进行两次计算，然后执行前向传播计算，从输入层东森游戏注册开始，通过层和处理它们以产生一个Output，并获得输出和目标输出之间差值的误差值；另一种向后传播计算，从输出层到输入层，使用误差值逐层修改权重。学习过程分为前向学习过程和反向学习过程，如下：

积极的学习过程

（1）连接权重wji、w'kj和隐藏层、分别被分配给节点阈值θj和θ'k。取随机少量作为初始值。

（2）从网络输入节点输入学习样本并向前传播。

输出节点

逆向学习过程

在该公东森游戏平台式中，α、β是学习参数，并且该值的范围从0.1到0.5。根据上述学习过程，n个学习样本被顺序输入到bp网络模型中用于学习。在学习了所有n个样本之后，计算均方误差。

确定一定的精度ε。如果eε，则学习过程结束，并输出调整后的权重和阈值；否则，更新学习次数，并返回（2），并重复上述学习过程直到满足eε。

4评估价格竞争的有效性

4.1模型构建

（1）变量选择

一般来说，价格变化会导致销售量为、，销售量为、，市场份额为、，利润率为零等。在这里，我们选择以下四个影响价格竞争有效性评估的变量（表示为x1，x2，x3，x4）：市场份额、销售量、净利润和利润率，用作bp网络的输入。