数字播报

正5 266人据全国安全生产工作会消息,到2013年底,全国已有60个市(地)建成了隐患排查治理信息系统并投入运行,工贸行业安全生产达标企业已达22.4万家。7个国家矿山应急救援队全部建成,下达9.9亿元支持建设16支中央企业应急救援队伍和10个培训演练基地。     

基于支持向量回归模型的水稻田甲烷排放通量预测研究

利用静态箱和气相色谱仪法获取水稻田甲烷排放通量数据,选取大气温度、土壤5 cm深温度、土壤pH、土壤Eh、土壤含水量和地表生物量作为影响因子.应用建立在结构风险最小化优化上的支持向量回归(ε-SVR)模型,采用留一法交叉检核网格搜索法(LOOCV)优化ε-SVR预测模型的参数,采用k折交叉检验的方法依据平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)对模型的精度进行验证,并与BP人工神经网络(BP-ANN)模型比较,评价ε-SVR预测模型的准确性.结果表明,通过LOOCV选择最优的惩罚因子C和损失系数ε,并由此构建的ε-SVR预测模型预测值和实测值具有很好的一致性,通过11折交叉验证后,测试样本的平均MRE为44%,平均RMSE为16.21 mg·(m2·h)-1.通过与BP-ANN模型比较,预测值和实际值相关系数达0.863,各项指标均优于BP-ANN预测模型,说明ε-SVR模型能够适用于水稻田甲烷排放通量的预测.     

地方财政金融、城市化与城乡收入差距实证北大核心CSCDCSSCI

地方财政金融、城市化与城乡收入差距的关系问题,是我国区域城市化进程中面临的突出问题,开展对该问题的研究,对于推进区域城市化健康、可持续发展,逐步缩小城乡收入差距具有极其重要的现实意义。本文基于2003-2012年中国城市面板数据,分析政策倾向城市发展背景下,城市和农村经济发展的作用机制,对影响区域城市化和城乡收入差距的地方财政金融因素进行了固定效应和随机效应检验。结果发现,地方政府倾向于城市建设的财政政策,对地方城市化进程、对促进地方经济发展推动作用明显,但对提高农村居民收入水平成效不显著,同时也带来了城乡居民收入差距扩大的问题;实证检验还发现金融机构贷款余额并没有显示出对推进区域城市化建设具有显著推动作用,对地方经济发展特别是对农村居民收入水平提高具有负向影响作用,这在一定程度上扩大了地区城乡收入差距。在城市化进程逐步加快,城乡居民收入差距不断拉大的背景下,调整地方财政政策和金融机构的作用就显得尤为重要。由此,本文建议:1地方政府应当及时调整财政政策支出结构,提高对农村经济的支持比例,最大限度地发挥财政政策的作用,加快农村经济的发展;2建立规范多元可持续的投融资机制,创新和完善地方政府的债务体制,允许具备条件的民间资本依法设立中小型银行等金融机构,为农村经济发展提供资金保障。3地方政府应当建立相关的金融机构决策配合地方财政政策统筹安排的机制,全面推动高质量的城市化进程,实现逐步缩小城乡收入差距的目标。     

气候融资国际国内进展及对中国的政策建议

本文总结了气候融资的国际发展进程、中国在气候融资方面的工作,并针对现阶段中国进一步发展气候融资应对气候变化提出政策建议。建议中国坚持气候资金受助国立场,推动发达国家兑现气候资金出资承诺;重视国际气候资金的示范效应,学习气候治理国际经验;设定气候项目标准,减缓和适应气候变化并重;大力推动市场化碳交易,适度推进碳金融工作;加强自身能力建设,构建气候融资统计体系。     

绿色金融与脱贫攻坚的内在联系与衔接路径

脱贫攻坚时间紧、任务重,借助绿色金融打赢脱贫攻坚战,不仅能够在金融公平、绿色环保基础上增进金融扶贫的效率,也有利于形成金融扶贫的长效机制。本研究从内涵外延、政策目标和服务范畴三个方面梳理了绿色金融与脱贫攻坚的内在联系,指出了现阶段绿色金融服务脱贫攻坚的不足。提出了加强绿色金融与脱贫攻坚协调发展的建议:做好前期调研,明确致贫原因;识别致贫原因,发展绿色金融;加强政府引导、推动普惠金融;强化基础设施、提供良好环境等。     

我国北方地区清洁取暖金融支持对策与建议

我国北方地区冬季清洁取暖试点工作大力推进,项目融资需求短期强力释放。鼓励和引导金融资本投入清洁取暖领域,建立多元化投融资机制是北方清洁取暖可持续推进的重要内容。本文研究了我国北方地区清洁取暖金融支持的现状和制约瓶颈,提出了金融支持清洁取暖项目的对策和建议:设立清洁取暖投资基金、探索清洁取暖项目"环保贷"、推动清洁取暖企业规模化经营、创新金融产品和服务以及丰富风险应对措施等。     

基于气象因素和改进支持向量机的空气质量指数预测

空气污染已成为人类社会面临的严峻挑战,为了构建准确的空气质量预测模型,文章首先运用统计分析方法进行相关性分析,探讨气象要素变化对空气质量的影响;针对传统支持向量机预测精确度受输入变量影响较大的弊端,采用基于熵权理论对变精度粗糙集约简进行了改进,以处理支持向量机的输入变量,提高支持向量机的预测精度;最后以沈阳市的历史气象数据和空气质量指数进行验证。与传统方法相比,所提方法能够将预测准确率由71.28%提高到77.83%,空报率和漏报率也有降低,与实际基本吻合。     

基于SVM-BP神经网络的风暴潮灾害损失预评估

风暴潮灾害是影响我国最严重的海洋灾害,风暴潮灾害损失的预评估对防灾减灾有重要作用。本文选用2002~2014年的40组风暴潮历史灾情资料进行试验,首先建立风暴潮灾害损失评估指标体系并用灰色关联分析法对指标进行筛选,然后采用最优权重组合将支持向量机和BP神经网络进行组合预测分别对风暴潮直接经济损失和受灾人口数进行预测,并与单一预测方法进行对比,发现组合预测方法可以降低误差,提高损失预测的准确性,建立风暴潮灾害损失预评估模型,为决策者进行预警信息的发布提供有效依据。     

ODM技术支持下的滑坡位移预测研究

预测模型的建立是滑坡预报的核心问题。Oracle系统的数据挖掘选件(Oracle Data Mining,ODM)可直接对存储在数据库中的数据进行操作,能减少数据转换的资源消耗,保证数据的安全性。以三峡库区八字门滑坡为例,在深入分析滑坡累计位移变化特征与其降雨、库水位等影响因素响应关系的基础上,采用ODM中的PL/SQL API建立了可预测滑坡位移趋势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型,并利用建立的SVM模型对滑坡累计位移量的未来值进行了预测。经验证表明:测试样本的预测均方根误差和平均绝对误差分别为10.07mm和6.54mm,预测结果与实测值变化趋势基本一致,说明基于ODM的SVM滑坡位移预测模型在处理非线性时间序列数据上具有一定的优势,可用于滑坡监测数据的短期预测。     

基于PCA-AHPSO-SVR的煤层瓦斯含量预测研究

为了提高煤层瓦斯含量预测的准确性和科学性,通过主成分分析方法对影响煤层瓦斯含量的7个因素进行特征提取,消除影响因素之间的相关性,减少维度;用支持向量回归机对提取的因素进行训练,并用改进的自适应混合粒子群算法对SVR的参数进行优化,提出PCA-AHPSO-SVR模型;与PCA-PSO-SVR,PSO-SVR这2个模型在相同环境下进行30次运行比较。研究结果表明:研究提出的PCA-AHPSO-SVR模型较其他2种模型平均准确率分别提高5.51%和9.32%,稳定性更佳,可满足工程实际需求。