基于浙江省经济增长要素的实证分析

增长与发展是经济学的永恒主题。基于1978-2008年浙江省经济增长数据,利用卢卡斯人力资本模型论证人力资本对浙江省经济增长的贡献,得到回归方程,分析增长要素得出：物质资本仍是推动浙江省经济增长的主要力量之一,人力资本在经济增长中的作用日益突出,且具有明显的外部性。在此基础上,利用1978-2002年的数据做2003-2006年模型预测的OLS分析与浙江省经济实际作比较,来验证模型的预测能力。     

基于网络的入侵害虫风险评估与预警系统——以桔小实蝇为例

应用Intemet信息技术、PHP＆MySQL网络数据库技术、网络服务器技术,研制了基于网络的入侵害虫风险评估、发生预测与信息管理综合系统。系统基于web服务器,将分析模型、评判模型、预测模型和数据采集、数据挖掘应用于动态分析、预测和信息管理,实现了网络实时风险评估,适生性分析,定殖可能性分析,年发生代数预测,种群增长,发生密度预测,以及数据采集,海量数据存贮、检索、分析,防治辅助决策等功能。     

基于网络的入侵害虫风险评估与预警系统

 应用Internet信息技术、PHP &; MySQL网络数据库技术、网络服务器技术,研制了基于网络的入侵害虫风险评估、发生预测与信息管理综合系统。系统基于web服务器,将分析模型、评判模型、预测模型和数据采集、数据挖掘应用于动态分析、预测和信息管理,实现了网络实时风险评估,适生性分析,定殖可能性分析,年发生代数预测,种群增长,发生密度预测,以及数据采集,海量数据存贮、检索、分析,防治辅助决策等功能。     

欧洲：资本支出受石油危机的冲击大于消费者

我们将对欧洲2001年经济增长的预测由2.9%调整为2.8%。同时,在我们的全球经济小组预测石油价格将更加上扬的新情况下,我们将今年的国内生产总值增长预测调低,从3.3%调整为3.2%。在五月份由于石油价格变动我们开始调整国内生产总值增长预测之前,我们曾相当乐观地预测欧洲经济增长的加速,特别是在欧洲大陆,因为它有强有力的基础,还有技术投资的长期加速度。     

2006年宏观气候预报 关注中国企业的经济与行业发展环境

岁末年初,中国经济又到了盘点与展望的时候。近期,国家信息中心经济预测部发布了《2006中国经济十大预测》报告,该报告在全面回顾与总结2005年中国经济增长情况基础上,对2006年中国以及世界经济增长情况进行科学预测,展望新的一年中国各个行业的发展趋势等,具有极高的信息参考价值。本文从为企业决策者服务的角度出发,撷取该报告中相关观点及数据。一方面,通过回顾2005年中国国内消费、投资、外贸增长特征,把握国家宏观政策取向;另一方面,展望2006年国内外宏观经济增长态势及中国各行业发展趋势,帮助企业警惕风险、抓住机遇、开拓市场。     

博客2008群众的表现欲有多强

现在网络最热的恐怕就是博客了。如果有人谈及博客,你一无所知的话,那么你也许离时尚就远了一点。本月初,国内外媒体报道2006年IT业十大预测称,博客潮将席卷全球互联网。根据市场调查公司统计,中国目前有大约300万博客。业内专家预测:博客将进入爆炸性增长阶段。爆炸性增长背后是同样值得期待的爆炸性经济效应。博客成为继E-mail、BBS、ICQ之后的第四种网络交往方式,也被视为是“草根阶层”表达观点的阵地。     

基于SVM的人才资源对陕西经济增长影响的预测模型研究

在构建陕西省人才资源指标体系的基础上,运用SVM方法构建了陕西省人才资源与经济增长的关系模型,并与基于BP神经网络的模型进行了对比分析。结论表明:采用结构风险最小化准则的SVM回归方法比BP神经网络模型具有更高的预测精度,是经济增长预测研究中的一种新型、有效的方法。     

基于VAR模型我国经济增长和通货膨胀之间关系的实证研究

本文通过构建VAR模型,分析我国1995年到2016年间通货膨胀和经济增长两者之间的动态关系,并对通货膨胀和经济增长进行了预测。结果表明,经济增长当期对通货膨胀有一个正向影响,但经济增长滞后一期对通货膨胀有一个负向的影响;而通货膨胀滞后一期对经济增长有一个正向的影响。预测的结果表明,随后五年的通货膨胀和经济增长都呈下降趋势。     

基于IGT对中国环境负荷的动态分析与预测

基于IGT方程及其衍生方程,建立经济增长与环境负荷之间的定量关系,分析在我国发展中存在的问题.利用环境负荷下降率t与g*的相互关系分析经济增长对生态环境的影响,环境负荷以能源消耗量、SO2排放量和COD为分析指标.基于STIRPAT模型预测中国2010～2020年的经济增长与环境负荷的发展状况.根据不同参数分析4种情景方案,推演出预测结果.根据预测结果分析,欲实现中国可持续发展,必须采取有力措施和政策,尤其是调控g和t的合理关系.     

工业发展对经济增长推动作用的动态计量分析

工业化程度是一个国家或地区经济发展水平最突出、最重要的标志之一,研究工业发展与经济增长的关系以及在经济增长中所发挥的推动作用,对预测和判断经济发展态势具有重要意义.文章以宁夏为例,建立动态计量模型,定量分析工业发展与经济增长的关系以及对经济增长的推动作用,并提出相关的政策建议.     

基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点，对中长期电力负荷进行前期预测，结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点，在考虑经济因素的前提下对输入数据进行了预处理，采用改进的BP算法最终得出了预测结果．文中的算例表明了该方法是可行且有效的．     

我国东西部GDP差异的数学模型分析

用线性神经网络模型进行分析和预测,发现东西部地区在上世纪八十年代中期以前,其GDP差距并不大,但在上世纪八十年代末开始,其GDP差距逐渐加大,特别是在上世纪九十年代,从1991—2000年的十年间,东部GDP增长速度都远高于西部地区;另一方面,自从2000年以后,从西部大开发和重庆直辖以来,特别是2004、2005、2006这3 a间,西部地区无论是人均GDP或总量GDP增长速度都反超东部地区,显示出西部大开发和重庆直辖为缩小东西部经济差异带来的绩效和由此带来的西部腾飞契机;通过神经网络数学建模预测分析得出目前我国东西部经济差异正处于双S曲线模型的中部时期;因此要抓住这一难得的历史契机,缩小差距,充分利用后来居上的发展规律,加快西部地区的发展。     

基于神经网络的资源型城市可持续发展指标体系

以BP神经网络为模型，借助Matlab语言对某资源型城市的国民经济和可持续发展指标进行了分析预测，在数据采集和预处理的基础上，设计程序来对网络进行训练，用训练好的神经网络预测未来的指标数据，并利用预测数据对城市发展趋势进行分析，为资源型城市发展模式的选择提供依据．     

冀北地区年度最大负荷的支持向量机建模预测

国网冀北电力有限公司肩负着保障首都供电安全、服务冀北地区经济社会发展和服务国家新能源发展的特殊使命。在分析影响负荷变化的外部环境的前提下,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和误差反向传播算法(back propagation,BP)神经网络对冀北地区年最大负荷进行建模预测。误差对比分析表明支持向量机的预测精度更高;从预测结果看,冀北地区年最大负荷波动较小,年均增长率为0. 78%。预测结果可为冀北地区电力发展提供参考。     

国外资源对经济增长贡献的测算模型与应用

基于柯布-道格拉斯生产函数,建立了利用外资、引进技术和贸易性商品进口等三种国外资源形式对经济增长贡献的测算模型,并对模型的贡献系数进行了动态分析·该模型与投入产出模型相比,具有操作简单和适应性强的特点,并可用于动态分析和预测·最后通过一个实例说明了模型的应用     

物流网络中多地区配送需求预测方法研究

物流网络较为复杂,当前预测方法只采用一种方法对物流网络中多地区配送需求进行预测,无法保证预测精度。提出一种新的需求预测方法, 通过两个或两个以上不一样的预测方法,对物流网络中多地区配送需求进行预测,构建物流网络中多地区配送需求组合预测模型,对不同方法进行加权组合,通过熵值法对组合预测模型的组合权重进行计算,充分利用不同预测方法的优点,获取较优的预测结果。通过残差检验和后验差检验,对组合预测模型的配送需求预测能力进行评价。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型，并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数)，进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法。最后，将其应用于我国铁矿石消费指数的预测，取得理想的结果。     

用神经网络预测矿渣与粉煤灰混凝土的强度

利用目前神经网络中使用最多的BP网络的模型来预测矿渣粉煤灰混凝土的3天、28天的抗压强度。结果表明，由于神经网络具有很强的非线性表现能力，计算精度高，预测能力强．将神经网络方法应用于矿渣、粉煤灰混凝土的强度预测中，可为工程人员提供很大的方便，以指导生产，适应时代发展的要求。     

基于神经网络集成的经济预测模型

针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型--神经网络集成.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力.以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB 7.0语言程序实现.预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法.实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷.     

混凝土碳化深度的人工神经网络分析与预测

基于水灰比、碳化龄期、相对湿度以及抗压强度对混凝土碳化深度影响的试验研究成果,利用BP网络和RBF网络按内推与外推两种方式,对混凝土碳化深度进行分析与预测.通过两种网络的分析与预测性能比较,建议优先采用RBF网络进行内推预测,对于外推预测则只能采用BP网络.