基于BP神经网络的三峡库区开县耕地面积预测研究

开县是三峡库区的一个农业大县,选择开县为研究点,一方面探讨BP神经网络在县域内应用的可行性;另一方面探讨开县耕地变化的过程及其相关影响因子,并预测开县耕地的数量,为开县的耕地资源保护和农业的可持续发展提供保证。利用二元定距变量相关分析的方法分析耕地数量和相关指标的相关性系数,同时利用BP神经网络的方法,训练得出耕地面积与相关指标的关系,然后利用训练网络建立预测模型。通过二元定距变量相关分析得出年末总人口等14个指标与耕地的数量相关性明显。然后通过BP神经网络训练出指标与耕地面积的关系,其训练精度达0.00001,利用该网络预测出了开县2008年、2010年、2015年、2020年的耕地面积。     

基于灰色关联度分析法的中俄木材贸易影响因素研究

运用灰色关联度分析法对影响中俄木材贸易的12个主要影响因素进行关联度分析,研究结果表明:中国对俄林业投资、俄罗斯原木出口关税、经济规模、森林认证以及运输成本对中俄木材贸易的影响程度更大。因而,提出应进一步加强中俄林业经济合作,鼓励中国林业企业到俄罗斯境内投资,建议对俄贸易以人民币进行结算,建立中俄自由贸易区的构想等建议。     

经济发展与土地利用结构变化互动关系研究——以江西省广丰县为例

土地是最基本的自然资源，是人类赖以生存的基本条件，土地利用结构直接影响着区域的人口承载量和可持续发展能力。本文以江西省经济强县广丰县为例，就其经济发展与土地利用结构变化之间的相关性做出分析，并用主成分分析法得出土地利用结构变化的主要驱动力是社会经济增长、农业产出、林业总产值。经济发展对土地利用结构的影响具体表现为．建设用地增长过快、农用地尤其是耕地面积下降迅速、林业用地面积在不断减少。     

辽宁省植被NDVI对气候因子的滞后响应研究

目的 分析植被对气候因子的滞后响应,为区域应对气候变化、防灾减灾提供科学理论依据。方法 文章以辽宁省为研究区,利用1998—2013年SPOT/VEGETATION逐旬NDVI数据和气象数据,分析研究区植被NDVI生长变化特点,对植被NDVI与降水、NDVI与温度的滞后关系进行研究,并将另一自变量的影响作为常量,揭示植被生长季不同时间尺度NDVI对降水、温度的滞后天数及其空间分布规律,并与传统分析方法进行比较。结果 5月、6月、7月、8月、9月植被NDVI对降水的滞后天数分别为70d、10d、40d、70d、20d,其中6月和9月植被对降水的响应相较其他时段更为敏感;5月、6月、8月植被NDVI分别与同期、累积10d和同期温度的偏相关关系最大;5月、6月、7月降水对植被的影响均大于温度,8月和9月植被受降水和温度的共同影响;生长季植被对降水的滞后天数在辽宁省西部和东南部等地区较长,对温度的滞后天数在辽宁省北部地区较长。结论 偏相关分析比相关分析更能准确地表达NDVI与气候因子的关系。     

基于RUSLE模型的中国生产建设工程扰动区潜在侵蚀时空分异规律研究

研究目的：揭示全国不同地区受到生产建设工程扰动后表土水蚀强度的相对大小及其时空分异规律,为中国表土扰动区侵蚀防治提供科学依据。研究方法：利用修正通用土壤流失方程（RUSLE）,基于土壤数据和近30年（1988—2017年）的气象数据,分析全国不同区域生产建设工程扰动区表土水蚀强度及时空分异规律。研究结果：（1）扰动区侵蚀强度的空间分异性表现为从东南向西北递减的趋势。其中西北地区潜在侵蚀强度最低,大部分区域年均侵蚀强度低于1 000 t/km2;华南地区是全国潜在侵蚀强度最大的地区,年均潜在侵蚀强度可达15 000 t/km2以上。（2）扰动区潜在侵蚀的时间分异表现为夏季远大于冬季,其中潜在侵蚀在6—8月最大,全国约有20%~30%的区域大于2 000 t/km2;11月至次年3月的潜在侵蚀最低,全国有90%以上的区域在500 t/km2以下,其他区域在500 ~ 2 000 t/km2。研究结论：全国尺度下的生产建设工程扰动区水蚀强度在大部分地区远大于自然侵蚀强度,在工程扰动后的侵蚀防治研究与管理中应重点关注中国表土扰动后水蚀强度远大于自然侵蚀的区域（如东南各省）,以及表土扰动后水蚀严重但自然情况下为非水蚀区的区域（如东北地区黑龙江、吉林、内蒙古交界处）。     

Risk and return in the Tehran stock exchange

This paper analyzes market index returns in the Tehran stock exchange (TSE) within the context of three variants of the Capital Asset Pricing Model: the static international; the constant-parameter intertemporal; and a Markov-switching intertemporal CAPM, which allows for time-varying degree of integration with regional and international equity markets. We find that TSE returns are CAPM-efficient at monthly frequency with respect to several international market indices. Moreover, we find evidence in support of international integration of the TSE with respect to international markets. In addition, we conduct an extensive investigation for the direction of causality between TSE returns, international market index returns, and those in neighboring countries.     

我国物流业发展影响因素的实证研究——基于灰色关联分析模型

采用灰色关联分析模型实证研究了制造业发展水平、城镇化程度、基础设施状况、网络零售市场交易规模对我国物流业发展的影响.结果表明,制造业发展水平、城镇化程度、基础设施状况、网络零售市场交易规模对物流业发展均有较强的关联性,其中制造业发展水平为影响物流业发展的最优因素,基础设施状况次之,城镇化程度、网络零售市场交易规模分列其后.最后根据实证结果,提出了相应的政策建议,为我国发展与优化物流业提供了决策参考依据.     

灰色关联理论在物流成本预测中的应用

为了对物流成本进行有效预测,以2000-2010年的物流成本数据为基础,分别采用灰色关联模型、基于最小二乘法的线性回归模型和时间序列模型对物流成本进行预测,并对预测结果进行了对比分析.结果表明,灰色关联预测模型的误差明显小于其他两种预测方法,预测精度最高,对物流成本的预测具有一定的理论价值和参考价值,在一定时期内可以为我国的宏观物流成本决策提供依据.     

2001-2011年江西省生态足迹分析及预测

本文利用生态足迹模型、相关分析以及灰色预测模型对江西省的生态足迹进行分析。结果表明:2011年江西省的人均生态足迹比2001年增加了68.05%,为2.2366hm2/人;生态足迹与GDP、城镇化、居民消费水平及人口的相关系数均在0.94以上;预测得2012年江西人均GDP生态足迹为3659.247hm2,2019年为1798.4273hm2,即未来江西发展的不可持续状态将逐步得到改善。     

基于灰色关联度我国物流成本与经济发展相关分析

我国的社会物流成本主要包括：运输费用、保管费用和管理费用三大部分。近年来我国社会物流成本占我国GDP的比例不断地下降,表明我国的物流效率不断地提升,但是三者对我国经济的影响不尽相同。通过灰色关联分析,建立灰色关联系统,定量的计算出我国物流成本对我国经济影响的关联度。文中通过关联度的排序,分析三大成本对我国经济的影响程度。