基于Logistic增长模型的地表下沉时间函数

Knothe时间函数可预测地表下沉,但其不能反映地表下沉速度和加速度的变化规律。针对Knothe时间函数描述的不足,提出了改进的地表下沉的时间函数——基于Logistic增长模型的时间函数。该时间函数可合理描述地表下沉发展变化的全过程,能反映实际地表点下沉的速度和加速度的变化规律,经实测检验,证明了该时间函数的实用性和有效性。

基于Logistic增长模型的旅游目的地品牌流行度分析

明确旅游目的地品牌流行度生命周期的演化阶段对于目的地政府和营销人员制定相应的开发和营销策略具有重要的参考价值和现实意义。本文着重探究了目的地品牌流行度演化周期的各个阶段的特征表现和与之对应的游客情感联系的演变及目的地的地域表现特征,并以大连市为例,运用Logistic增长模型对其品牌流行度的演化周期进行了定量的模拟预测,针对大连市品牌流行度所处的阶段及将来的演化方向提出了对策和建议。

关于Logistic增长模型参数估计方法的再探讨

对于Logistic增长模型N=K/(1+ea-rt)中的三个常数K、r和a,绝大多数拟合方法均将其作为三个独立参数来估计,这样不仅使拟合得到的理论初值N?0与实测初值N0不等,而且可能明显影响K和r的估计结果。文章对利用线性化方法拟合Logistic模型进行了再探讨,给出了一种估计参数K、r和a的新方法并证明了其合理性。

具反馈控制的多滞量Logistic增长模型的全局吸引性

本文研究具反馈控制的多滞量Ｌｏｇｉｓｔｉｃ增长模型的全局吸引性．所得结果改善井推广了一些已知定理．

基于logistic增长模型的黄山风景区品牌演化分析

旅游景区品牌塑造的优劣日益成为景区能否巩固和拓展市场、取得利润的保证。以黄山风景区为例,运用logistic增长模型对其品牌演化进行定量模拟预测,判断其品牌演化所处阶段,针对各阶段,结合黄山风景区旅游大事记及其品牌管理、营销措施,从资源特色、管理模式创新、品牌形象宣传等方面进一步分析和归纳推动黄山风景区品牌演化的核心动力因素,为政府和营销者进一步提升黄山风景区品牌力,在制定营销方案和策略方面提供一定参考。

龙头企业与农民合作社的共生演化机理及仿真研究--基于Logistic增长模型

随着农业产业环境动荡性的不断加剧,市场经营者面临的生存压力日益加大。为应对激烈的市场竞争、扩大生存空间,龙头企业与农民合作社这两大新型农业经营主体在农业产业链中的关系发生着动态演化,逐步迈向“共生”时代。利用生物学共生理论,以“龙头企业+农民合作社+农户”的农业产业化组织模式为研究对象,将龙头企业与农民合作社之间的竞合关系纳入考量,构建二者之间的共生演化模型,分析共生演化模型的均衡点及其稳定条件,并对二者的共生演化过程进行仿真研究。研究表明:龙头企业与农民合作社的共生模式主要取决于各自的竞争与合作共生作用系数;对称互惠共生是最佳演化方向,是最稳定最有效率的共生模式。据此,政府及有关部门应通过治理竞合关系等途径,引导二者沿着有效路径向对称互惠共生模式演化。

基于Logistic增长模型的我国装备制造业演化轨迹研究

系统研究装备制造业的演化,可以明确我国装备制造业所处的发展阶段,并有的放矢地提出发展对策,对于我国装备制造业的振兴具有重要理论价值和现实意义。基于Logistic方程建立模拟我国装备制造业增长的演化模型,并采用最小二乘数法对模型的参数进行估计。通过历史数据,利用该模型对我国装备制造业的增长过程进行了拟合分析,并进行了趋势预测。预测结果表明:我国装备制造业基本上均处于线性起步期,此阶段应重点增强企业自主创新能力,建立开放的技术创新体系及发展装备制造业生产型服务业。

基于Logistic增长模型的企业集团生存关系分析

基于生物种群的 Logistic增长模型,分析了市场中企业集团的生存关系,单企业集团的规模增长、多企业集团之间的相互竞争、相互依存和捕食 被捕食的关系,并对各种关系的平衡点及稳定性进行了探讨。

基于面板Logistic增长模型中国城镇化演进特征与趋势分析

明确中国当前城镇化状况并据此预测城镇化未来发展方向,将有利于认清当前发展形势并深刻理解党中央相关政策,进而促进中国城镇化健康持续发展。本文改进了面板数据聚类的距离测度方式,对中国各省城镇化率数据进行聚类分析,进而在兼顾特殊性与一般性的前提下拟合中国城镇化率的Logistic增长曲线并求出中国城镇化发展过程中的阶段分界点。总体来看,中国正处于城镇化发展的快速发展阶段后期,至2050年中国城镇化率将逐渐接近中等发达国家的城镇化水平。文章提出如下建议:1)着力开展集约型城镇化建设;2)加快并扩大城市群建设;3)城镇化建设重心应逐渐向内陆转移;4)加大对西南部省份的城镇化发展建设力度。

指数增长模型和Logistic增长模型的比较

通过取材于经济学、人口统计学、市场营销学和生态学等不同领域的例子 ,归纳并比较指数增长模型和Logistic增长模型在增长方式上表现出来的特征 ,阐释他们紧密相关的内在机理 ,并揭示了他们在应用上灵活的开放性 .对于更好地利用这两个模型是很有帮助的 .

基于Logistic增长模型的旅游地演化规律探析

由于旅游产业具有脆弱性的特点,在旅游学界被普遍公认的Butl er旅游地生命周期理论如今已经很难来预测和解释复杂多变的各类旅游地的发展规律。本文通过借鉴Cole的旅游地发展模型推导出旅游地发展符合Logistic增长模型,并且根据Lo-gistic增长模型的特性分析了旅游地发展演化的四种模式,即衰退型、典型S型、振荡型和混沌型。

安徽省物流业成长阶段探索研究——基于Logistic增长模型

物流行业存在形成、发展、成熟等生命阶段,明确其成长阶段及其特征具有重要的意义。利用安徽省物流业相关数据对Logistic增长模型进行拟合,结论表明,安徽省物流业在2005年及以前年份属于形成期,2006~2013年属于成长期前期,预测2014~2021年处于成长期后期并从2022年开始步入成熟期。基于结论,分析前两个成长阶段的发展背景及原因,并针对预测阶段提出行业发展建议,以求实现安徽省物流业的持续健康发展。

基于Logistic增长模型的黄龙生物圈保护区游客数量动态分析与预测

基于黄龙生物圈保护区2001—2019年游客数量,利用Logistic增长模型对其未来三年内的游客数量进行拟合预测。研究表明:(1)实际游客增长趋势与预测曲线的增长趋势基本贴合,但受到自然灾害和政策等因素的影响,局部游客数量实测曲线偏离预测曲线;(2)游客数量在开发初期增长缓慢,到发展期阶段增长速度加快,而后由于黄龙生物圈保护区旅游创新能力不足,旅游吸引力缺乏,从2013年开始,游客总量增加、增长率下降;(3)在排除自然灾害、社会治安、政府行为等外在因素的情况下,黄龙保护区在2020—2023年的理论游客数量总体呈上升态势。

基于Logistic增长模型的工业共生稳定分析

类似于生物种群的共生进化过程,生态工业系统演进过程中出现了企业间相互利用资源的互补共生现象。运用生物学中描述生物种群增长规律的Logistic方程,建立描述企业间相互作用关系的数学模型,给出平等型、依托型、依赖型和单方获利型四种工业共生模式的稳定共生条件和政策含义,对于我国生态工业发展具有指导意义。

Logistic增长模型在游客流量预测中的应用——以贵州省绥阳县为例

旅游开发要以市场为导向,以资源为基础,以产品为核心,以效益为目标。游客流量的准确预测对旅游资源的开发具有很重要的指导作用。现在游客流量预测已经有了一个比较成熟的方法系统,但这些方法大多针对于开发得比较成熟且具有一定的游客数据积累的景区。本文以贵州绥阳县双河溶洞国家地质公园为例,尝试将种群增长的Logistic曲线与景区的环境容量相结合的方法,来预测其未来一定时段的游客流量,得到了较为满意的结果,对国内其它类似旅游景区开发具有借鉴意义。

具有反馈控制的广义Logistic增长模型

研究了非自治连续时滞的广义Log istic线性反馈控制系统的全局吸引性,应用微分不等式的技巧得到了该模型全局吸引的充分条件,推广了前人结果。

基于Logistic增长模型的上海地区金融集聚演化分析

我国金融集聚在上海地区已经发展到一个相对较高的状态,上海作为全国的金融中心对全国的金融发展有着很强的指导意义。Logistic模型最初较多应用在生物种群增长分析中,由于金融集聚在演化的视角下也是一个动态发展的过程,成长性同生物种群有相似之处,故引入该模型能对其利用数据进行较好的过程拟合。利用Logistic模型能将金融集聚过程划分为四个过程,对上海地区进行数据估计,得出其处于快速成长期的结论,并从政策、环境等角度对上海地区金融集聚提出相应的建议。

基于Logistic增长模型的四川幼儿专任教师数量预测

对四川省幼儿专任教师数量统计分析发现,1983—2000年幼儿专任教师数量的变化呈现出"S"型增长趋势。2001年,全省幼儿专任教师的数量陡然下降到1983年的水平,之后的6～7年间其数量缓慢增加,但从2008年开始,增长速度明显加快,也呈现出"S"型增长趋势。因此,依据2001—2010年的统计数据,建立起相应的Logistic增长模型,并对2011—2020年四川幼儿专任教师的需求数量进行预测。

基于Logistic增长模型的安徽省建筑业产业发展阶段研究

建筑业是国民经济的支柱产业,研究其发展现状并对其给出将来的发展建议是值得研究的课题。文章运用安徽省1994年-2016年建筑业增加值的时间序列数据,通过建立Logistic增长模型,对安徽省建筑业产业发展阶段进行拟合分析,研究结论显示:安徽省建筑业自2002年前后开始进入起飞阶段,自2013年开始进入成长阶段,并在较长一段时间内将仍处在成长阶段。本研究较为准确地把握安徽省建筑业未来的发展方向,并为安徽省建筑业的转型升级提供理论参考。

基于Logistic增长模型和相关性分析的疫情预测——以英国为例

目前,新冠肺炎病毒已经在世界各国传播。随着环境的变化和感染者人数的上升,病毒开始不断发生突变和进化,至今已经产生了11种变异毒株。由于发现不及时,各国在进行基因测序统计时,变种病毒往往已经开始传播了一段时间,缺乏初期传播的感染人数数据。本文以英国为例,根据病毒传播的特征,我们选择构造Logistic增长模型来模拟病毒感染过程,求得了各病毒的感染总人数曲线表达式,计算出了传播开始时间以及持续时间。此外,通过计算Pearson相关系数,对各类气候因素与病毒增长人数进行相关性分析,发现每日增长感染人数与温度和湿度相关性最大,且与温度呈负相关、湿度呈正相关。