城市客运交通能源需求与环境排放研究——以北京为例

基于LEAP模型框架构建北京市城市客运交通-能源-环境模型,计算得到北京市2020年在不同政策情景下的能源需求趋势和常规大气污染气体及温室气体的环境排放变化趋势。研究认为:在北京市对城市客运需求量逐渐增加的前提下,大力发展公共交通尤其是轨道交通以及限制私家车的上升趋势势在必行;同时,改善终端利用层次的能源结构对于降低能源需求以及减缓大气污染压力具有重要作用。     

基于支持向量机的养老保障满意度 非线性模型

目前对养老保障满意度的研究所采用的统计方法,都是基于养老保障满意度与影响因素之间的线性关系,且未对所建模型进行检验及理论预测。由于事物之间关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用支持向量机算法结合粒子群优化算法,建立养老保障满意度非线性模型。用于研究的养老保障满意度样本数为8 339份。结果显示,基于支持向量机的分类模型对养老保障满意度预测精度高于76%,预测性能优于二元逻辑回归预测结果。表明养老保障满意度与受教育程度、受教育满意度、家庭经济状况满意度、总体生活满意度、对社会总体评价等5个影响因素之间存在非线性关系。因此,应用支持向量机算法建立养老保障满意度非线性模型是可行的。     

基于系统动力学的能源需求规划

能源是国民经济发展和社会进步的重要物质基础,也是影响人类生存环境的重要因素。本文基于系统动力学原理,运用相应的软件模拟预测我国2015-2020年的能源消费需求。为了满足能源需求,必须调整能源结构,大力发展科学技术,提高能源利用效率,逐步引进碳排放税。     

基于SVM的股票时间序列的预测研究

支持向量机（support vector machine,SVM）是以统计学理论为基础的一种新的模式识别方法,目前已广泛应用于股票价格的预测中。在股市投资问题的研究中,股价作为时间序列数据是复杂的、非线性的,并且极不稳定。文章将支持向量机引入到股价预测的建模中,并对效果进行了分析。     

基于支持向量回归机的中国煤炭长期需求预测

本文运用支持向量回归机(SVR)对我国煤炭1985—2008年需求量进行模拟与仿真,预测我国2009—2020年煤炭长期需求,并模拟解释变量不同增长率下煤炭的需求量,最后根据预测结果给出政策选择。研究结果表明,在基本情景下中国煤炭需求从2009年的20.648亿吨,到2017年将出现峰值,达到24.592亿吨,随后缓慢下降至2020年的23.186亿吨。说明在现有的能源消费情景下,中国高速经济增长依然要严重依赖煤炭。同时还发现,经济增长是煤炭需求增长的主要原因,影响最大,是能源政策的一个重要影响变量;工业结构(第二产业)影响次之,即便是微调,也会对煤炭需求有较大的抑制作用;城市化也是影响煤炭需求的一个重要因素,但影响相对较小。     

山东省城市化进程中的能源需求预测及碳排放影响因素研究

利用1985—2008年的数据,采用时间序列回归分析法和协整方法,分别对山东省的城市化水平和伴随着城市化进程的能源需求量进行预测。结果显示:2015年山东省城市化水平将达到47.12%,能源需求总量为6.63亿吨标准煤,约为2005年能源消费量的2.81倍;2020年城市化水平将为54.04%,能源需求总量是6.65亿吨标准煤,约为2005年能源消费量的2.82倍。利用Kaya恒等式,分析证明了影响山东省碳排放的最主要因素是人均GDP,其他依次为能源强度、能源消费碳强度、城市化水平和水泥产量。总的研究结果表明,随着城市化水平的不断提高,能源需求总量和碳排放量都是大幅度增加的。     

基于多尺度特征和支持向量机的股市趋势预测

应用支持向量机方法对股票市场趋势性变动进行预测是金融市场行为研究领域里一个重要的研究课题。为了提高股市趋势预测的准确率,现有文献中基本将研究重点集中在改善支持向量机参数上,而没有对输入数据的特征进行深入研究。股票市场时序数据是不同时间尺度因素非线性作用的结果,因此具有本质的多尺度特性。据此构建了股票市场多尺度时序特征趋势预测方法,该方法首先基于小波多分辨分析对股市时序数据进行多尺度分解,然后提取了股票市场数据的记忆性和趋势性特征,最后应用支持向量机对股票市场趋势进行预测,预测结果表明该方法提高了股市趋势预测的准确率。     

基于PSO-SVM模型的网络流量预测研究

针对网络流量高度自相关、随机性和非线性等时间序列特征,采用支持向量机(SVM)模型进行预测.针对SVM模型中参数难以确定的问题,采用粒子群(PSO)算法进行参数寻优,保证预测的精确度.将PSO-SVM模型预测结果与ARIMA自回归移动平均模型、BP神经网络模型预测结果进行比对,PSO-SVM模型具有更高的预测精度,能够更好地反映网络流量的变化规律.     

基于VAR模型的我国能源-经济-环境(3E)系统研究

能源是环境资源的一种,能源-经济-环境系统是在可持续发展空间中的经济和环境平面内的系统,能源系统与经济系统、环境系统存在着相互影响、相互制约的发展关系。鉴于向量祝回归(VAR)模型通常用于相关时间序列关系的预测和随机扰动对变量系统的动态影响,根据我国1995~2006 年能源消费总量、GDP 和二氧化硫排放量的时间序列数据,通过建立我国能源-经济-环境的VAR 模型,对三者1995~2015 年的数据进行了预测,在向量祝回归模型的基础上,利用脉冲响应函数和方差分解对我国能源、经济和环境三者的动态关系进行了     

等距特征映射的支持向量机模型在上市公司信用风险评估中的应用

为了实现上市公司信用风险的科学定量管理,提出了一种基于支持向量机(SVM)的信用风险评估方法。考虑到财务数据特征的非线性和高维性,采用等距特征映射(Isomap)算法对财务指标进行特征提取,以减少数据的冗余,针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数。通过以中国上市公司财务数据为基础的实证分析表明:基于Isomap的SVM模型比BPNN(BP神经网络)、PCA-SVM(主成分-支持向量机)模型具有更强的信用风险评估能力,小样本评估准确率达到91%。     

“十二五”期间陕西省财产保险市场需求变化分析

“十二五”期间陕西省经济社会的持续发展为陕西省财产保险市场的发展提供有利契机.财产保险需求是度量财产保险市场发展状况的重要指标.以陕西省财产保险保费收入作为衡量其市场需求的变量,参考财险的保险密度和保险深度等指标,选取1990- 2009年的相关数据,采用协整技术,利用自然对数模型对陕西省财产保险市场需求进行实证分析,结论是保险产品的价格对保险需求影响不明显,GDP、保险赔款和固定资产投资增速对保费收入影响显著.并据此“十二五”期问陕西省财产保险市场需求变化趋势进行预测,预计“十二五”期间陕西省财产保险保费收入的年均增长率约为16％.     

中国区域碳强度目标设定的情景分析——以北京市为例

运用情景分析方法,对区域碳强度目标的设定问题进行研究,以区域碳排放模型为基础,根据模型中的重要影响因素进行情景设定,分析预测区域自身的碳强度降低情况,从而制定出适合本区域的碳强度目标。以北京市为例,设定出15种不同的发展情景,分析在不同情景下碳强度目标的实现情况。研究表明:北京市“十二五”期间的碳强度降低18%的目标是合理的;北京市2005—2020年的碳强度目标在45%~50%之间会更为合理;北京市“十三五”期间碳强度降低区间应在6%~8%之间。对北京市而言,经济增长水平的提高、产业结构中第三产业占比的提高,城市化进程的平稳发展,都能促进碳强度目标的实现。     

基于灰色线性组合模型的农产品物流需求预测

以北京市农产品物流需求为研究对象,采用灰色 GM(1,1)模型为基本方法,使用 Matlab 软件,借助蚁群算法求出了单个模型的权数,构建出灰色线性组合模型,对"十三五"时期北京市农产品的物流需求进行预测。研究发现：北京市农产品物流需求在"十三五"期间稳定增加。因此,要平衡"十三五"期间北京市农产品物流的供给与需求,应增加农产品物流的供给,即完善农产品物流基础设施建设、大力支持农产品物流企业的发展和政府加强宏观调控。预测的结果表明：灰色线性组合模型的拟合度较好,比其他传统方法有更高的预测精度。     

中国“十四五”能源需求预测与展望

“十四五”时期将是中国能源发展的又一个重大历史转型期,“清洁、低碳、安全、高效”的能源发展与转型主题将更加鲜明,能源系统转型在各级政府和各部门工作中的权重将显著增大,流入能源转型领域的各类资金将显著增多,智慧能源产业将成为重要的经济增长点并支撑能源系统转型。非化石能源规模和比重将大幅提升,化石能源需求有望接近峰值,工业用能进入下行区间,电气化水平再上大台阶。预计2025年全国能源需求总量接近55亿吨标准煤,单位GDP能耗下降16%~17%。可再生能源大发展、跨省跨区电力交易大迈步、国际能源建设合作大提升,将有力支撑中国形成“以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进”的新发展格局。     

“十三五”时期中国新型城镇化发展速度研究

以五年规划为研究视角具体阐述了历次五年规划的城镇化建设情况,基于 L －Q 灰色预测模型对“十三五”时期中国新型城镇化的发展速度进行预测。结果表明：“十三五”时期中国新型城镇化发展势头良好,截至“十三五”末,城镇化率将达到64．26％,提前完成《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》制定的目标,并具体分析原因。     

“十三五”北京市新能源汽车节能减排潜力

采用车用燃料生命周期分析法,对北京市推广的电动出租车、公交车、环卫车和租赁电动车的节能效应和减排效应进行量化分析,结合北京市电动车的运行情况对新能源电动车的碳排放影响因素进行分析,在此基础上对"十三五"期间北京市新能源汽车节能减排效果预测,并据此提出一定发展路径的政策建议。研究认为:北京市现行推广的电动出租车、公交车、环卫车和租赁电动车具有较好的节能减排效果;发电结构、车用燃料类型等影响因素对电动车的减排效果影响较大;预计到2020年,推广的新能源电动车将节能154769万千瓦时、减排CO2 39.4万吨。     

广州市实现经济增长方式转变探析

"八五"以前,广州市的经济增长方式是典型的粗放型;"十五"期间,开始进入准集约型经济增长阶段。为了在"十一五"期间广州市达到准集约型的中段并完成向集约型的过渡,文章提出了广州市实现经济增长方式转变的四点建议:加强职业教育和义务教育、开展制度创新、加大研发投入力度。     

追求和谐发展的“十一五”规划

“十一五”时期的任务,仍然是十六大提出的全面建设小康社会。保持经济平稳较快发展是“十一五”规划的核心问题,从中长期发展看,中国经济持续增长有许多有利条件,也有不少困难和制约因素,现在经济发展的困难,主要在于提高经济发展的质量。中国在转变增长方式方面进步明显,标志是,在20世纪最后20年以能源消耗翻一番实现了经济增长翻两番,虽与国际先进水平相比,仍有较大差距,但通过努力,资源约束问题可以缓解。在新的发展阶段出现了新的矛盾和问题,需要注重解决,“十一五”时期要把解决社会问题、促进社会和谐摆在突出位置,这是不同于以往五年计划的地方。中国经济的壮大必然触及现在的国际经济政治格局,中国要高举和平发展、互利共赢的旗帜,也要善于按照国际贸易的普遍原则,利用贸易保护主义和贸易自由主义两种政策实现国家利益。     

北京市“宜居城市”与土地资源利用探讨

新一轮的北京城市总体规划已经由国务院批复,其中对国家首都、国际城市、历史名城、宜居城市的功能定位,进一步明确了北京城市未来的发展方向。为实现北京地区国民经济科学发展、和谐社会建设、以及社会主义新农村建设的宏伟蓝图,土地资源作为可以调控地区国民经济发展的重要资源和资产,在城市发展当中起着重要的作用。随着经济、社会、自然资源等问题的逐步显现,国家开始实行最严格的土地政策,从建设和谐社会、宜居北京角度出发,解决北京市国民经济发展与土地需求问题。