基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型在土地利用预测中的应用

研究目的:构建偏最小二乘回归投影寻踪耦合模型(PLS-PP),提高土地利用预测精度。研究方法:文献分析法,偏最小二乘回归模型和投影寻踪模型,实证分析法。研究结果:(1)此模型预测结果的相对误差绝对值均值从PLS模型的3.92%,降低到了0.13%;(2)将投影寻踪与偏最小二乘回归耦合,运用偏最小二乘回归法提取对因变量影响强的成分,克服了变量之间多重相关性的问题,并降低投影寻踪输入维数。运用基于实数编码的加速遗传算法来优化投影指标函数,实现过程更为简单。研究结论:PLS-PP耦合模型是研究土地利用预测的有效的方法,可以为区域土地资源管理和制定地方经济发展政策提供支持。

基于IPP-PLS的“科技助力中国梦”实证研究

实现伟大复兴的中国梦是中华民族在新的历史时期的伟大愿景,以2001~2012年时间序列数据为样本,基于中国梦的本质内涵,分别从国家富强、民族振兴和人民幸福三方面构建了测度中国梦进程的指标,运用改进的投影寻踪法(IPP)测算中国梦进程指数;从科技人才、资金、创新成果和意识四方面构建了验证"科技助力中国梦"的指标,运用偏最小二乘回归(PLS)进行实证分析。结果表明,中国梦进程指数总体呈稳步增长趋势;科技四因素与中国梦进程呈正相关关系,其中高素质科技人才、R&D人员、发明专利和产权保护意识对中国梦的推动作用分别大于一般性科技人才、科技论文、R&D经费和成果转化。最后,基于实证分析结果剖析了"科技助力中国梦"的实现路径。