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京津冀产业转移,用地的这些方面还得补补课
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摘要
今年1月初,涉及机器人、电力、金融等行业的20个央企项目集中落户天津,总投资1217亿元,拉开了2017年京津冀地区密切合作的序幕。
出处
《国土资源》
2017年第6期22-23,共2页
Land & Resources
关键词
产业转移
用地
京津冀地区
机器人
总投资
分类号
F127 [经济管理—世界经济]
F301.2 [经济管理—产业经济]
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25
1
彭保发,胡曰利,吴远芬,陈端吕.
基于灰色系统模型的城乡建设用地规模预测——以常德市鼎城区为例[J]
.经济地理,2007,27(6):999-1002.
被引量:37
2
余华,杨露菁,李启元.
基于径向基神经网络的语音识别技术[J]
.控制工程,2009,16(S2):90-93.
被引量:7
3
何春阳,史培军,李景刚,潘耀忠,陈晋.
中国北方未来土地利用变化情景模拟[J]
.地理学报,2004,59(4):599-607.
被引量:108
4
牛星,欧名豪.
基于MARKOV理论的扬州市土地利用结构预测[J]
.经济地理,2007,27(1):153-156.
被引量:42
5
丛沛桐,贾艳杰,王启.
基于非线性正交回归模型预测城市建设用地量[J]
.地理与地理信息科学,2008,24(1):75-79.
被引量:5
6
何丹,金凤君,蔡建明.
近20年京津廊坊地区城市增长模拟和预测研究[J]
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被引量:15
7
赵可,张安录,徐卫涛.
中国城市建设用地扩张驱动力的时空差异分析[J]
.资源科学,2011,33(5):935-941.
被引量:78
8
吴健生,冯喆,黄力,高阳,彭建,黄秀兰.
基于CLUE-S模型框架的土地可持续利用情景预测--以阳泉市郊区为例[J]
.资源科学,2011,33(9):1699-1707.
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9
张晓瑞,方创琳,王振波,马海涛.
基于RBF神经网络的城市建成区面积预测研究——兼与BP神经网络和线性回归对比分析[J]
.长江流域资源与环境,2013,22(6):691-697.
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10
张靓,曾辉.
城市建设用地增长预测主要模型类型及特征[J]
.地理与地理信息科学,2014,30(1):50-55.
被引量:10
引证文献
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1
迪力沙提·亚库甫.
京津冀协同发展战略下河北省建设用地需求规模预测[J]
.地理与地理信息科学,2020,36(3):90-96.
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1
黄经南,晏轶凡,张金亭.
新的国土空间规划体系下城镇用地规模预测探究——以广西壮族自治区合山市为例[J]
.城市问题,2021(9):92-103.
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2
郜士彬,陈科,沈宗觊,保振永,石晨辰.
基于水资源的国土空间规划下城镇规模预测[J]
.地理空间信息,2024,22(3):59-62.
3
陈振,郭杰,欧名豪,张雪微,何鸿飞.
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.中国土地科学,2024,38(2):61-72.
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1
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京津冀地区LNG点供经济性分析——以中国石化天津南港LNG接收站为例[J]
.国际石油经济,2017,25(6):40-44.
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不能忽视室内的净化[J]
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4
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国土资源
2017年 第6期
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