上海北外滩服务贸易区功能定位与产业导向

这是一个两年半以前就完成的研究报告，今天正在付诸实现。前瞻性的研究和简练的论述，使其仍然具有独到的意义和参考价值。公开发表这篇研究报告是为了对上海和中国城市化新境界的研究起到抛砖引玉的作用。     

专业化茶区产业集群集体效率评价研究——以福建省安溪县专业化茶区为例

通过半结构式访谈与问卷调查对福建省安溪县专业化茶区产业集群进行数据收集,采用层次分析法构建专业化茶区产业集群集体效率的评价模型与指标体系并展开实证研究。结果表明:该产业集群内部企业的集体效率较强,集群集体效率与企业规模之间总体呈现正相关;较大规模的企业因生产要素等优势而享有更多专业性基础服务设施和科研机构支持,在产品生产、产品销售等方面体现较强的独立性,企业间的合作或竞争具较低程度的依赖性和相关性;而规模较小的企业对生产商间的水平联合行动,与集群内部的垂直联合行动,与其他厂商之间的竞争合作双边关系,亦或政府协会所给予的协助支持,都显示出较强的依赖性和相关性。     

地质公园绿色发展研究

在循环经济、绿色发展、低碳经济等理论背景下,经济转型期,地质公园面临地质遗迹资源保护与开发的矛盾。为使地质公园所在区域资源环境保护与区域经济社会协调发展,地质公园绿色发展有重要的理论研究价值与实践意义。以绿色发展理论为指导,反复实地考察、深入研究,倡导从自然到人文,宏观与微观结合,将绿色发展理念贯穿于地质公园绿色发展研究之中。研究认为:地质公园绿色发展与其所处的区域环境、当地社会、经济的发展密不可分;应以地质公园为依托,采取相应的手段与途径,加强绿色管理,促进所在区域资源环境、社会、经济的协调发展。     

备件消耗预测方法研究

准确的备件消耗预测是合理有效地进行备件保障各项工作的基础。文章研究了现有备件消耗预测方法,并将其分为三类:基于解析的方法、基于历史数据的方法和基于仿真的方法。对各类预测方法分别进行了详细的介绍,阐述了其适用条件和使用局限性,并对比分析了各方法的优缺点。最后指出了下一步的研究方向。     

环境约束下中国省际全要素能源效率的测度——基于ＳＭＬ的实证分析

提升能源利用效率,促进区域经济协调发展,需要科学测度国内各省际间的能源利用效率状况。本文利用SML指数进行了测算,并将其分解为技术效率变化指数和技术水平变化指数,计算了在保持二氧化碳排放量不变情况下的全要素能源效率。结果表明,国内全要素能源效率呈现增长趋势,这种增长同技术进步呈正相关关系;且对比分析在约束二氧化碳排放量与保持排放量不变两种情况,可以发现前者的全要素能源效率的年均增长率明显优于后者。     

创业企业风险识别与评价模型研究

本文分析了创业企业的成长过程及风险特点,建立了风险识别指标体系,据此提出了创业企业风险的静态模糊识别模型及动态模糊识别模型。     

基于污染物通量超标排放的生态补偿方法

针对污染物通量核算生态补偿量方法中单位污染物削减成本忽略了污染物来源差异性以及污染物通量核算未考虑年内实际水文、水质特征的问题,从污染物削减成本和污染物通量两个方面对该方法进行改进。污染物削减成本按照污染物来源分为点源污水(主要为工业废水、城市生活污水)和农村非点源污水(主要为农村生活污水、农业生产污水)削减成本两部分,根据不同废水来源的处理成本,按污染物排放量比重加权平均得到削减成本;同时,对年内划分水期,分别核算污染物通量。选取沱江支流上的濑溪河渝川缓冲区进行实例验证。结果表明:核算结果基本能够反映区域污染特征,核算金额也更加真实可信。     

承钢1780mm生产线卷取温度控制的研究

承德钢铁股份有限公司1780 mm热连轧带钢生产线卷取温度控制系统的设备布置、系统配置、控制模型和算法,该系统投人运行后,带钢全长95%以上卷取温度能控制在目标温度的±20℃以内。     

基于CMCP和余弦间隔交叉熵的深度神经网络及其应用

二分类问题在经济领域十分常见,深度神经网络(DNN)是现有最为常用的分类方法之一。然而在处理高维特征数据时,DNN仍然面临着巨大的挑战。为此,本文基于CMCP和余弦间隔交叉熵损失建立了一个新的深度神经网络(CMCP-CMDNN),它既实现高维输入特征的筛选,又改进分类预测能力。其中,CMCP方法用于压缩输入特征到第1隐藏层的权重,通过融合权重的组结构,能够剔除无关特征以及不重要的连接。余弦间隔交叉熵损失函数可以增大判别边界的间隔,提高分类准确率和稳健性。为了求解模型,本文基于局部线性近似(LLA)和近端梯度下降算法估计参数。模拟分析表明,对比已有DNN和分类方法,所提出的方法具有良好的特征选择性能和预测表现。信用贷款违约风险实证研究表明,该方法能够有效选择风险指标并进行违约风险预警。本文拓展了深度神经网络的理论研究,为高维复杂交互作用的大数据建模提供新思路,为解决金融、管理、生物等领域的分类问题提供有力的分析工具。