哈尔滨市人均GDP和大气污染的关系研究

根据哈尔滨市2007-2012年人均GDP和大气污染指标的统计数据,对人均GDP和大气污染作相关分析.以人均GDP为自变量,大气污染指标为因变量,建立了哈尔滨市环境库兹涅茨曲线.并运用灰色系统GM(1,1)模型对未来5年进行预测.经过研究发现,流量指标的曲线大多近似于环境库兹涅茨曲线的左半段,说明随着经济增长,工业污染物排放量不断增加.而存量指标的曲线大多近似于环境库兹涅茨曲线的右半段,经济增长到一定程度之后环境质量随之变好.预测之后的5年表明,流量指标继续增加而存量指标不断下降,这是经济发展方式转变,一些环保政策得到落实的结果.     

组合灰色预测模型在入库流量预测中的应用

本文将灰色GM(1,1)模型、BP人工神经网络和马尔柯夫链相结合,利用历年入库流量及千河径流量建立组合模型对入库流量进行预测。GM(1,1)模型主要预测趋势,其前半部分与实测值拟合较好,BP神经网络模型后半部有波动部分与实测值拟合较好,二者结合使相对误差最小建立组合模型,同时运用马尔柯夫链预测入库流量的变化范围。预测2001和2002年的入库流量对模型进行检验:GM(1,1)模型预测的相对误差分别为0.359和-0.017;BP神经网络预测的相对误差分别为0.032和-0.251,组合模型相对误差分别为0.164和0.117,组合预测值在预测区间之内,该组合模型预测结果合理有效,能更精确预测冯家山水库入库流量。     

包头市城市发展规模预测

本文主要采用时间相关法和递增法 ,分别从包头市总人口 ,城市人口 ,工业总产值 ,社会消费品零售总额 ,城市建区面积等 5个方面对包头市城市发展规模进行了预测分析。之后从包头的地理位置 ,经济实力 ,水资源状况 ,和西部大开发政策等几个侧面简要分析了包头市城市发展的影响因素。     

包头市城市地域空间扩展的动力机制研究

任何一个城市的地域空间结构始终处在动态变化之中。不同历史时期,受自然、社会经济等多种因素的影响,扩展的机理也就不同。由于自然因素在较短的历史时期相对稳定,对城市地域空间扩展影响只限定在一定的范围之内,而社会经济因子却是决定性因子。本文运用关联度筛选方法,对影响包头市城市地域空间的社会经济因子进行筛选,得出人均GDP、工业产值等因子是影响包头市城市地域空间扩展的决定性因子。在此基础上,对这些影响因子进行了定性分析。     

基于RS与GIS的包头市城市公园绿地休闲游憩服务半径研究

城市公园绿地是城市"社会-经济-自然"复合生态系统的重要组成部分,其休闲游憩服务半径是反映城市公园布局合理性的指标之一。以包头市建成区为典型的研究区,使用缓冲区分析法、引力模型法、费用加权距离法等结合调查问卷,分析了包头市公园绿地服务半径。结果表明:包头市公园绿地服务分布较合理,但布局仍有不足;问卷调查表明,包头市居民选择公园是为了锻炼身体和休闲游憩,距离因素是影响居民游园的主要因素。该研究为未来包头市城市规划提供了一个可供决策参考的依据。     

新疆未来人口发展趋势研究

人口因素是社会经济发展的重要因素,人口的增长趋势将影响到未来社会经济的可持续发展.根据2000年新疆人口普查资料,采用队列法、Gm(1,1)模型对新疆2010年至2040年人口结构进行预测,分析新疆未来人口发展趋势及社会影响,并对相关问题提出了针对性的政策建议.     

包头市城市环境与经济协调发展分析与评价

运用层次分析法从综合环境效益和综合经济效益两个方面构建指标体系,建立研究模型,定性与定量相结合,从包头市城市环境与经济发展的协调度方面,确定包头市环境与经济协调发展的类型,对2001年-2005年以来包头市的城市环境与经济协调发展状况进行了分析与评价。     

包头市城市生态支持系统研究

城市是一个复合的生态系统 ,它必须凭借一定的生态支持维持基本的结构与功能 ,以寻求进一步的发展。城市生态支持系统能为城市提供资源、能源、空间等最基本的支持 ,并调控城市发展速度、规模与演替方向。本文以包头市为研究对象 ,运用层次分析法从支持水平、协调性、发展能力三个方面构建指标体系 ,建立研究模型 ,对包头市的城市生态支持系统自1 992年— 2 0 0 1年十年以来的发展轨迹进行了全面深入的研究分析与评价 ,在此基础上提出了包头市城市生态支持系统的制约因素 ,并针对城市生态支持系统中存在的主要问题进行了深入的分析 ,据此提出了发展对策。目的在于通过对包头市城市生态支持系统的综合水平的分析与评价 ,正确认识城市发展中存在的问题 ,推动城市生态支持系统的建设 ,为城市实施可持续发展战略提供可操作的思路     

基于误差校正的二次非线性能源需求预测

能源需求预测是能源规划和政策制定的基础.通过对影响能源需求的因素进行分析,建立了基于影响因素的二次非线性能源需求预测模型,并通过混沌遗传算法(CGA)求解模型的参数得到具体的预测模型.在模型基础之上,进一步研究了模型误差,通过数据变换技术对误差建立GM(1,1)预测模型.通过对二次非线性模型进行误差校正,进一步提高了模型的预测精度.依据1985-2014年的历史数据建立了基于误差校正的二次非线性能源需求预测模型,并预测了在经济新常态的形势下,2020年中国能源的需求量约为48.57亿t标准煤.     

甘南藏族自治州多模型的人口预测研究

人口是影响区域经济发展非常重要的因素,准确的人口预测为区域规划和决策提供科学依据.以甘肃省甘南藏族自治州为例,分别选取马尔萨斯模型、一元线性回归模型、logistic模型、GM(1,1)模型以及CPPS软件进行人口预测,通过对各模型结果进行比较分析,得出多方案均衡的甘南人口预测值为:2010年将达到71.61万人,20...