人力资本、社会资本与市民化抑制

新生代农民工问题的终结是市民化,但是目前许多新生代农民工存在市民化阻碍,这不利于我国城市化进程的推进和经济的持续健康发展。对沈阳和余姚两地区进行了案例调查,得到了两地区新生代农民工的调查数据。运用调查数据,首先采用需求可识别的biprobit模型对新生代的农民工市民化抑制程度进行了测度,并预测出新生代农民工个体的市民化抑制程度。在对新生代农民工个体的市民化抑制程度指标进行分位数回归分解的基础上,分析了人力资本和社会资本对新生代农民工市民化抑制程度的影响,以期促进新生代农民工的城市融入。研究发现:新生代农民工的社会资本水平是影响其市民化的关键因素,人力资本水平的提高只有在市民化抑制程度高于80%时才会使市民化抑制程度下降。因此,相应的政策建议为,政府应加强新生代农民工城市公共服务的享用水平;发展和健全农民工工会组织;在市民化抑制程度较高的地区应特别加强新生代农民工职业技能的培训。     

神经网络方法在地表高程预测中的应用研究

从地表高程预测的研究现状出发,基于Matlab神经网络工具箱构建了广义回归神经网络(GRNN),建立了能够预测地表高程的神经网络预测模型,并与反距离加权法(IDW)的预测结果进行了比较分析。结果表明,GRNN方法计算简单,在相同的样本数据条件下,GRNN的预测精度较高,表明神经网络方法在地表高程预测中的应用是可行的。     

人口与消费对碳排放影响的分析模型与实证

从消费压力人口视角探讨碳排放问题,有利于正确判断和把握气候变化压力的人文因素,以及人口与消费可持续发展的动力学机制.本文通过对STIRPAT模型的扩展,应用岭回归方法计量分析人口、消费及技术因素对碳排放的影响.对我国1980至2007年碳排放情况的统计实证结果表明,扩展的STIRPAT模型对中国国情有较高的解释力.居民消费水平、人口城市化率、人口规模三个因素对我国碳排放总量的变化影响明显;现阶段我国居民消费水平与人口结构变化对碳排放的影响力已高于人口规模变化的影响力,居民消费水平与消费模式等人文因素的变化有可能成为我国碳排放的新的增长点;技术进步因素在此模型中对我国该阶段碳排放的解释力有限,表明我国未来通过技术进步减缓碳排放的潜力巨大.     

桂西北河池地区耕地变化及其驱动力Logistic回归分析

桂西北河池地区土地退化严重,耕地少,区域农业发展受限。基于TM遥感图像、DEM等空间数据并结合社会经济统计数据,利用空间分析方法及Logistic回归分析模型,定量分析了1952～2006年桂西北河池地区11个县耕地的时空动态变化规律及其驱动机制。研究结果表明：1952～2006年河池地区耕地总量的变化经历了迅速增加-波动变化-迅速减少-缓慢减少的过程,空间上变化率不均衡,且近20多a间西部地区耕地减少迅速,其变化体现了国家政策的主导驱动作用;根据回归结果提取出7类影响耕地分布的主要解释变量,其中海拔和人口分布为耕地空间分布格局分异的关键影响因素,其次是坡度Ⅰ(0°～5°)、GDP、至主要公路距离、至主要河流距离和至主要城镇距离;不同县之间耕地变化驱动力的解释变量存在差异,且各县耕地分布概率对于海拔、坡度Ⅰ(0°～5°)、GDP这3类解释变量较敏感,而其他解释变量敏感程度较低;东部地区耕地分布的概率更大.     

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模

通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79％和23.44％;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导.     

大坝下游定点区域溶解氧饱和度预测

大坝通过坝身泄流时,巨大的洪水卷吸空气中的大量气体直泻到下游河床,造成下游河道特别是近坝区域气体含量过饱和,给下游水生生物带来不利影响,其中鱼类气泡病就是水体气体过饱和造成的典型病症。为探明大坝泄流对坝下河道溶解氧饱和度的影响,以三峡 葛洲坝区域坝下近坝区定点区域的溶解氧实测资料为基础,建立溶解氧饱和度的BP网络预测模型,对大坝不同运行工况进行下游溶解氧饱和度的预测仿真计算,并将仿真预测值与实测及数值模拟结果进行比较分析。结果得出BP网络模型能很好地逼近坝下近坝区指定区域的溶解氧饱和度,可根据大坝运行工况对下游水体溶解氧饱和度进行快速预测,为有效控制坝下水体溶解氧饱和度提供借鉴     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测

预测我国碳排放强度的长期变动趋势, 对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10 a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标     

西安f7地裂缝发展变化的预测研究

论文首先分析和总结了影响西安地裂缝发展变化的主要人为因素。随后,利用三维非稳定渗流分析方法研究了人类活动对地下水位的影响;根据西安市新增固定资产投资的变化,预测了地面荷载的变化;以时间、地下水位和地面荷载为基本变量,建立了预测f 7地裂缝活动趋势的BP神经网络模型;最后,借助MATLAB语言进行编程,利用训练稳定的网络模型,预测了f 7地裂缝的活动趋势以及年平均的垂直位移沉降量,为进一步研究西安地铁2号线安全运行和防护提供参考依据。     

CLUE-S模型对村镇土地利用变化的模拟与精度评价

利用航片、IKONOS和Quickbird影像得到研究区3期（1991、2001和2009年）土地利用历史数据,运用CLUE S模型,基于1991、2001年的土地利用数据对2009年土地利用格局进行模拟预测,并将模拟结果与2009年真实土地利用数据进行比较。类型水平上,选择ROC曲线统计和偏离度指数分别对各地类的Logistic回归拟合精度和CLUE S模型模拟精度进行评价;景观水平上,采用景观指数和Kappa指数系列方法,从综合预测能力、景观格局、数量和空间位置等方面对CLUE S模型的模拟精度进行全面评估。结果表明:①CLUE S模型对各土地利用类型的模拟精度均较高,各地类的Logistic回归的拟合精度随着模拟分辨率的提高而逐渐增加;②随着模拟时间的缩短,CLUE S模型对整体景观格局的模拟精度提高;③该模型对土地利用数量的模拟精度明显优于其对空间位置的模拟精度。总体而言,CLUE S模型在村镇尺度的模拟效果良好,预测精度较高,但在空间位置和景观格局精度方面还有待提高