铜川市产业结构发展趋势的成分数据预测

饼图中各份额数据的组合被称为成分数据。由于不能满足成分数据两个约束条件，以往对按时间顺序收集的成分数据预测，其预测值之和不等于1。针对这个问题，文中采用球坐标变换方法，对铜川市产业结构和就业结构进行预测。该预测结果可为铜川市产业结构调整提供有益的指导和参考。     

主成分分析法在大气环境质量评价中的应用——以陕西省铜川市为例

以陕西省铜川市2006—2014年主要大气污染物二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、总悬浮颗粒物(TSP)、降尘、铅(Pb)和氮氧化物(NO_x)的相关数据作为评价因子,采用主成分分析法对铜川市大气环境质量进行了综合评价.结果表明:铜川市大气环境质量在2006—2014年整体上呈良好态势发展,均属于一、二级国家标准;但2007年由于铜川市NO_x与SO_x的过度排放,使得该年铜川市的大气环境质量最差.     

基于函数性数据分析的中国社会消费品零售总额数据的预测

基于数据的函数性特征,采用函数性数据分析方法对中国社会消费品零售总额进行预测。将总额数据分解为长期趋势成分和季节性波动成分分别进行预测。对长期趋势成分引入居民可支配收入数据来辅助预测,对于季节性成分采用自适应选择权重的加权预测法,将两项预测值的和作为总额预测结果。真实数据上的实验结果表明,本文提出的预测方法预测误差小,且预测结果具有很好的可解释性。     

各省经济发展情况的综合数据分析

分析各省的经济发展状况是科学规划产业布局、优化产业结构的重要步骤,但很难找到各省中经济发展指标之间的相关性,分析未来的经济发展。如不对其进行有效的特征提取,很容易出现所谓的"维数灾难"问题。主成分分析法作为有效的多元统计方法,能够将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分信息。提出了一种综合分析方法,首先采用主成分分析法降低数据维数,在主成分分析结果的基础上,采用聚类分析对数据进行深度简化,以得到综合数据分析结果。利用这种综合数据分析方法,将31个省的20个指标有效地减少为1个主要成分和4个簇。该结论将为预测我国内地各省经济的发展情况、科学规划产业布局、优化产业结构等方面提供重要的数据分析依据。     

基于主成分分析与神经网络的采矿方法优选

基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足,建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析,使输入数据不相关且减少。研究结果表明:利用主成分分析法可将输入数据减少,消除由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把主成分分析法和神经网络结合进行采矿方法优选,可使预测精度大大提高。     

用于高维时序数据预测的非同步尺度主成分分析

针对时间序列数据预测过程中可能面对高维或超高维的预测变量,同时考虑变量的时序特征及预测的非同步性,提出用于时序数据预测的非同步尺度主成分分析方法。首先构建单个预测变量和被预测变量的非同步线性回归,通过可决系数选取单变量的最佳滞后阶数,并将回归系数赋权与相应的预测变量得到赋权预测变量,并通过主成分分析对赋权预测变量降维,即非同步尺度主成分分析。将该方法用于消费者物价指数增长率的预测,结果表明经非同步尺度主成分分析降维的预测精度高于传统降维预测的方法。     

基于主成分分析与BP神经网络的冲击地压预测

冲击地压的发生会对矿山造成巨大的经济损失,预测预报是防治冲击地压的重要组成部分。文章将主成分分析方法与反向传播人工神经网络(即BP神经网络)方法相结合,用于对冲击地压的预测。首先,利用主成分分析法对冲击地压的影响因素进行分析,降低数据的维数。然后,将所得的数据作为BP神经网络的输入数据进行训练,用训练好的神经网络对冲击地压进行预测。预测结果与实际结果的对比表明,利用主成分分析—BP神经网络方法对冲击地压预测是可行的。     

安徽省"十一五"产业发展的趋势和特点

文章根据安徽省2003年产业现状,结合历年三大产业发展趋势和特点,定性分析了安徽省“十一五”期间三大产业的发展趋势;并根据三大产业1991~2003年生产总值及产业结构数据,采用定性预测和定量预测相结合的方法,预测了“十一五”期间各产业的生产总值和产业结构。     

我国产业结构演进对碳减排的贡献程度

为定量测算产业结构对碳减排的贡献程度,根据2000—2009年的GDP相关数据,在产业结构自然演进情景下,采用因素分析模型和时间序列模型,预测2020年的GDP相关数据,并测算各产业增加值所占GDP的比重及能源强度。结果显示:自然演进情景下产业结构对2020年实现全国碳减排目标的贡献率仅为35.86%。基于产业结构自然演进下无法实现碳减排目标的现实,拟定产业结构加快调整情景。比较分析两种情景所得数据,结果表明产业结构调整必须结合其他影响能源强度的因素共同作用才能达到减排目标。该研究为制定有效的碳减排措施提供了参考。     

成分数据预测建模在北京市三次产业上的应用

在社会、经济、技术等领域中,成分数据是一种被广泛应用的数据类型．文章对比研究了成分数据两种不同建模预测的区别,利用北京市三次产业数据,通过比较研究,指出成分数据预测——非对称对数比变换在应用方面的优缺点,并对北京市三次产业进行简要分析．     

论西部地区矿业型城市可持续发展的战略选择—以铜川市为例

通过大量的野外实地考察和查阅相关献,对我国西部地区矿业型城市在今后可持续发展的目标、途径与对策等方面进行了探讨,并以铜川市为例,认为实现可持续发展战略的关键在于如何转变传统的高资源消耗、严重环境污染和低经济效益的产业结构及其发展模式,走区域经济结构多元化、高级化和合理化发展道路。提出了矿业城市可持续发展的战略选择应着眼于可持续发展的目标及其能力建设,制定综合型、优势型和协调高级型的产业发展模式等。     

桥头堡战略背景下“十二五”期间德宏工业化判断与预测——兼论德宏新型工业发展

研究表明:制造业对GDP增长的贡献是不可估量的。我们以德宏人均GDP、产业结构、城市化率等近10年间时间序列数据为依据,研究德宏"十二五"期间工业化发展阶段。运用了钱纳里的工业化阶段理论、库兹涅茨的产值结构和就业结构理论、霍夫曼工业结构理论等对德宏的主要指标进行分析,预测"十二五"期间德宏的工业化阶段及其特征,最后提出走新型工业化的论断。     

农业活动的污染物排放及其大气环境效应研究进展

农业活动是一个重要的大气污染物排放源。随着我国工业污染物减排措施的不断加强以及我国农业现代化发展进程的加快,农业活动的污染物排放对大气环境的影响将日益突出。文章综述了农业活动排放大气污染物的基本形式和影响大气复合污染的主要机理,分析了农业活动的污染物排放及其大气环境效应模拟研究现状,并提出了面临的主要问题：(1)农业排放源估算和排放源清单制定的不确定性;(2)PM2.5与农业排放各前体物之间呈高度非线性关系;和(3)现有空气质量模式对PM2.5浓度及其化学组分预报准确性不够。     

商业用地基准地价评估研究

在研究土地级别划分的基础上,根据级差收益递减原理,分析了商业用地基准地价评估的原则、方法和评估模型,并利用铺面租金剥离法测算了铜川市商业用地的基准地价（包括路线价和区片价）,为铜川市住宅、工业、科教文卫及综合用地地价评估提供客观依据     

金融危机下的中国产业就业结构分析与预测

对产业就业结构进行分析和预测能为制定就业政策提供依据。在对中国三次产业就业结构现状进行分析的基础上,运用灰色成份数据的预测方法对中国2008~2015年的三次产业就业结构进行预测。结果表明,到2015年,中国第一产业就业人口比重将降至30%左右;第二产业就业人口的比重则增到30%左右;而第三产业就业人口比重将上升到40%左右。可见,在金融危机期间,中国劳动力在产业间的流动是非常频繁的。     

MAPGIS在地质图件绘制中的应用

介绍了用地理信息系统进行地质信息管理的特点和优越性以及国产地理信息系统基础软件 -MAPGIS的数据结构、主要功能等。论述了在MAPGIS环境下绘制地质图件的基本方法和步骤。该系统实际应用于陕西省铜川矿务局煤矿地质信息的管理和图件绘制 ,实践证明该方法切实可行 ,效果明显。     

产业结构变迁、人力资本与区域经济增长——基于我国省际面板数据的经验证据

产业结构、人力资本是影响区域经济增长的两个重要因素.以2005—2015年我国28个省的面板数据构建个体固定效应模型,探讨与验证产业结构变迁、人力资本水平以及两者交互项对我国不同区域经济增长的影响.实证结果表明:1)相比于物质资本,人力资本的经济增长效应更大.2)产业结构合理化对经济增长的影响均表现为正效应;产业结构高级化对东部地区经济增长有促进作用,对中、西部地区则表现出抑制性.3)总体上,在东、中部地区,产业结构变迁有助于经济增长;在西部地区,产业结构变迁不利于经济增长.因此,提出政府在制定产业发展战略时,要特别注重产业结构的合理性,积极突破制约结构红利的限制条件,实现人力资本及其构成与产业结构的协调发展.     

新的集成预报及其在短期气候预测中的应用

分析了传统的基于加权的集成预报等方法及其在气象预测应用中存在的问题,在此基础上提出了一种新的基于数据挖掘的集成预报方法,并选用BP人工神经网络建立集成预报分类器来对各种子预报方法的预报结果进行集成和综合;该方法可以根据不同预报对象的特性,对集成预报权值进行动态改变,克服了传统的集成预报方法中权值一旦确定就不能改变的不足,也克服了现有的集成预报不能得到最优结果的不足。通过对2001～2007年重庆市城口县1月的降水和平均气温以及重庆市的春旱指数进行预报,实验结果显示,集成预报结果的可靠性和准确性不但高于集成之前的各种子预报方法,而且高于传统的其它集成预报方法,验证了方法的有效性。