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。

城镇化对区域CO_2排放影响研究——基于STIRPAT时滞效应模型

将我国各省按地域分组,构建STIRPAT时滞效应模型,分析城镇化对区域CO_2排放量的影响。结果表明各区域:城镇化发展模式与CO_2排放量变动情况存在差异;城镇化对CO_2排放量产生正向影响;城镇化对CO_2排放量的影响存在滞后性且滞后效应大于当期影响;按照CO_2排放驱动力类型可分为城镇化驱动型区域和人口驱动型区域。

工业用电市场用电量组合预测方法研究

在总结现有用电量预测的主流方法基础上,对工业用电量数据特征进行分析,提出一种新的工业市场用电量预测方法。文章通过分析文献,总结了当前主流预测模型和方法的优势和劣势,从而提出灰色预测和梯度提升回归的组合模型。针对文章建立的模型,使用某地区四年实际用电量数据,与传统灰色预测模型、神经网络模型、单一梯度提升回归模型的预测结果进行对比,发现该组合模型在数据量较少或数据量比较充足的情况下,预测精度和稳定性很高,证明了所建立模型可靠性和有效性。