改进的投影寻踪分类模型及其在区域经济评价中的应用

作为多元数据的一种分析方法,投影寻踪分类模型已被一些研究者应用到实践中,并取得了良好的效果.然而,投影寻踪分类模型没有严格意义上的分类标准.通过引入有序样本聚类法,可以对投影寻踪分类模型得到的一维投影值进行客观分类.根据改进的模型,对江苏省区域经济的发展进行了综合评价,结果表明:改进的投影寻踪分类模型切实可行,为多元数据分类提供了新途径.     

学者絮语：学术素养与精神气质——以《易堂寻踪》为例

近年来，学者出版个人随笔集或散文集渐成方兴未艾之势，形成了一道引人注目的“学者散文”的景观。以赵园的散文集《易堂寻踪》为例，可剖析当前学者散文在主题和风格上的某些特点。学者的散文或随笔实际上是他们在寂寞之余倾吐的絮语，更能够透露其学术素养与精神气质，以及作为生命个体的独特内心消息。     

基于投影寻踪分类分析方法的城市综合效益研究

一、引言 大多数国家的发展经验表明：经济的发展会导致城市化，经济发展通常被认为是一个国家农村人口向城市转移的推动力。经济发展初期，农业部门总是占据主导地位，而随着经济的发展，农村剩余劳动力将逐渐转移到非农部门，并且是经济发展过程中的一项主要工程。     

数字经济、人工智能制造与劳动力错配

文章基于2013—2019年中国30个省份的面板数据,先运用模拟退火优化投影寻踪模型测算中国数字经济发展指数,再采用双向固定效应模型和广义空间两阶段最小二乘法验证数字经济和人工智能制造对劳动力资源错配的影响效应。结果表明,2013—2019年我国数字经济发展水平整体呈现稳中有进的趋势,年均增速为11.8%。尽管数字经济发展先行区主要位于东部沿海地区,但近年来西部地区各省份年均增速较高,已形成"东部领跑,西部追赶"的空间分异格局。数字经济能显著缓解劳动力错配,人工智能制造在其中发挥着重要的中介作用,这一结论经过稳健性检验后依然成立。     

内梅罗PPE-SVM组合评价模型

为了尽可能多地利用有用信息,文章应用组合原理,以拟合优度法确定权重组合三个模型(内梅罗指数法,粒子群投影寻踪法及支持向量分类算法),并将之应用于土壤重金属污染评价中.实例验证表明该方法增强了系统的评价性能,具有较强的可靠性.     

基于投影寻踪法的中国城市低碳发展水平评价

随着“碳达峰”和“碳中和”成为国家战略的重中之重,城市作为碳排放的主战场,如何提升我国城市低碳发展水平尤为关键。本文构建了以经济结构、能源结构、交通运输结构、生产方式、生活方式以及环境为一级指标的城市低碳发展水平指标体系,基于投影寻踪法评价2021年我国31个直辖市及省会城市低碳发展水平,结果发现：（1）低碳城市发展中经济结构影响最大,其次是城市环境和工业企业生产方式。（2）目前低碳城市发展水平可分为4个梯队,区域之间发展不平衡不充分,东部、中部、西部地区城市低碳城市发展水平呈“阶梯式”降低。（3）对分项指标数据进行因子聚类可将31个直辖市及省会城市的低碳发展类型分为经济主导型城市、生产主导型城市、环境主导型城市以及居民生活主导型城市等四类城市,并对不同类型城市群低碳发展提出针对性建议。     

长株潭城市群水资源承载力的实证研究

在界定水资源承载力概念的基础上,构建了长株潭城市群水资源承载能力的指标体系,采用基于遗传算法的投影寻踪聚类模型对长株潭城市群水资源承载能力进行了实证分析,提出了提高长株潭城市群水资源承载能力水平的几点应对措施。     

基于PPR的天津市工业废水排放量预测

为了保证城市的可持续发展,科学准确地预测废水排放量是十分必要的。因为它是城市排水系统规划和管理的基础,也关系到城市的污水系统及污水处理厂的合理规划。文章基于天津市1990—2009年工业废水排放量的历史数据,采用投影寻踪回归法,对天津市2010—2015年工业废水排放量进行了预测研究。结果表明,在＂十二五＂期间,天津市的经济继续保持快速发展,但由于加强了＂减排＂工作的力度和对废水的治理,＂十二五＂期间的工业废水排放量整体趋向于平稳,相比＂十一五＂期间还有小幅降低。     

基于实数编码加速遗传投影寻踪方法在物流供应商选择中的应用

针对第三方物流供应商评价指标数据的不确定性和高维性,为克服以往评价方法的不足,提出了综合评价的基于实数编码加速遗传投影寻踪方法。采用投影寻踪模型将高维数据投影到低维子空间上,并对数据结构进行分析;采用基于实数编码的加速遗传算法优化投影方向,克服了投影寻踪模型最佳投影方向难于寻找或容易陷入局部最优的问题;通过最佳投影方向来判断各评价指标对综合评价目标的影响程度和方向,得出投影指标值从大到小的排序。同时,对物流供应商做深入分析,将这一方法用于对低维数据（二级指标）进行评价排序,结果显示与综合评价基本一致,达到了对第三方物流供应商科学、准确的评价,可为企业正确选择物流供应商提供依据。     

面板数据聚类分析的投影寻踪模型

文章针对面板数据的聚类问题的高维复杂性,利用线性投影技术将其转换为关于投影特征向量的线性聚类问题;从而实现在低维空间对高维数据样本的聚类分析。最后实证分析验证了面板数据聚类分析的投影寻踪模型的可行性与有效性。