基于灰色定权聚类模型的罗非鱼国内市场潜力分析

中国罗非鱼产业长期以来受到国际市场的限制,发展水平低,开拓国内市场是其改变现状的必然途径。论文利用2012年中国各省(区、市)的经济发展数据和专家咨询数据,构建灰色定权聚类模型,从而分析各地区罗非鱼的市场潜力,所采用的评价指标包括罗非鱼产品的价格、当地消费者的收入水平、消费者偏好等。模型回归结果和实地调研结果基本一致,具有较强的现实参考意义。定权聚类模型分析的结果显示,市场发展潜力较大的地区包括重庆、四川、贵州、辽宁、江西等地,发展潜力一般的地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽等地,发展潜力较小的包括北京、天津、河北、江苏、福建等地。

时间序列灰色定权聚类模型

本文首先指出了灰色定权聚类模型只能用于时间点而不能用于时间段的局限性,在此基础上提出了时间序列灰色定权聚类模型,并通过实例说明了新模型的应用.本文的结果拓广了灰色定权聚类模型的应用范围,使人们对事物的认识更趋深入.

基于灰色定权聚类模型的泥石流危险性评价

为解决中巴公路沿线泥石流危险性难以界定的问题,文章采用灰色关联法确定评价因子权重,构建灰色定权聚类模型。研究结果表明:属于轻度危险的只有1条沟谷,占5.88%,这说明该地区大部分泥石流沟谷危险度都较高;虽然有些泥石流沟谷隶属同等危险级别,但是危险性倾向并不一致,有的倾向于更高级别的危险等级,有的则倾向于更低级别的危险等级;采用灰色定权聚类模型对泥石流危险性进行评价可以更有效地解决泥石流沟谷危险性难以界定的问题。研究成果对保障中巴公路的畅通具有一定意义。

基于灰色定权聚类模型的公路边坡水毁风险等级评价

针对公路边坡水毁风险等级评价因素的灰色性和模糊性问题,提出一种基于灰色定权聚类模型的风险等级评价方法.以福建省泉州市德化县农村公路边坡水毁为例,基于现场调查和数据的统计分析,选取了10个主要影响因子,利用因子分析法计算每个水毁因子的权重;将公路边坡水毁风险划分为四个等级,构建三角白化权函数,建立评价指标体系,利用灰色定权聚类模型定量计算公路边坡水毁风险等级及抗水毁能力,计算结果与现场调查相符合.灰色定权聚类评价模型减少了风险评价过程中主观因素的影响,研究结果对类似的公路边坡水毁风险评估、提升农村公路抗水毁风险能力具有理论及实际意义.

灰色定权聚类模型在主导产业选择中的应用——以重庆市工业主导产业选择为例

主导工业产业是带动区域经济和产业发展的强大动力。因此,重庆市调整和优化本地区产业结构,应该合理选择主导工业产业,并予以重点扶持。运用灰色定权聚类模型,结合重庆市产业发展实际情况,对重庆市的24个工业部门进行主导产业分析。选取五个工业主导产业评价指标,把24个工业部门划分为三大类,分别构建对应的白化权函数并对各评价指标赋权重,然后根据重庆市历年统计年鉴和2010年投入产出表数据计算得出主导产业分析的综合评价结果。经过分析,有13个工业部门可以成为重庆市的工业主导产业。最后,总结了运用灰色定权聚类模型进行主导产业分析时应注意的几个方面问题。

灰色定权聚类模型在知信行评价中的运用

目的,本文对贵州省健康养生产业对大健康战略的知识、态度、行为指标得分进行综合评判、分类与排名,为相关部门制定有针对性的政策提供依据。方法,通过"问卷网"发放企业知信行问卷并收集数据,计算知信行各部分指标得分,运用灰色定权聚类模型对样本进行综合分析、评价和集群划分。结果,已建成的25家健康养生产业园中,仅6家企业对大健康战略的行为指标部分完成情况良好(高于29分);通过关联度分析获得企业知信行指标排名,与基准方案比较的关联度介于0.468-0.885;通过差异矩阵和差异距离矩阵,划分出了5个集群。结论,灰色定权聚类模型对小样本、贫数据信息进行科学识别有很好的效果,为相关部门制定新兴产业布局政策提供参考依据。

基于灰色定权聚类法的生态移民无土安置区适宜性研究

生态移民无土安置即迁入地不再为移民安排耕地,而是直接将移民安置到城镇居住,安排到企业务工,旨在使移民依靠务工所得满足家庭生活需要。运用灰色白化权函数定权聚类模型对宁夏的8个无土安置区进行安置区—资源、环境,安置区—移民两个层面的适宜性评估。评估结果表明,两个层面上的适宜性评估结果呈现出多种关联情况:当某地区资源、环境适宜建设安置区时,安置区既可能适宜,也可能较适宜于移民的可持续发展;当资源、环境较适宜建设安置区时,安置区即可能完全适宜,也可能仅是较适宜于移民的可持续发展;当资源、环境较不适宜建设安置区时,安置区同样较不适宜于移民的可持续发展。

国际酿酒葡萄主产区自然资源禀赋异质性分析

通过2022年的气象资料分析国际酿酒葡萄主产区的自然资源禀赋,并对国际主产区自然资源异质性进行调查和分析。选用日照时长、年有效积温、成熟期气温日较差、干燥度、酸碱性、年均降雨量等自然资源指标作为评价标准;构建灰色白化权函数定权聚类模型对指标进行评估。结果表明:非常适宜酿酒葡萄生长的产区为阿根廷门多萨、法国波尔多、美国纳帕山谷和中国贺兰山东麓,低指端较适宜种植区为西班牙里奥哈,高指端较适宜种植区为澳大利亚巴罗萨古。通过异质性分析结果可知,6大主产区都有各自的特点适宜酿酒葡萄的生长,可为国际葡萄酒市场的生产与发展提供参考价值。

合并新村脆弱性决定因子识别——基于宁夏永宁县试验区的探索

村庄合并是对传统村镇空间结构与组织形态的重大变革,是村民生计方式与社会结构的重大调整。合并新村建设初期因为居住环境、公用基础设施、公共服务体系不够完善,常表现出一定程度的脆弱性。脆弱性扰动、敏感性、适应力是抽象概念,不可直接观测。通过构建合并新村脆弱性结构方程模型对潜在变量对应的15个观测变量进行估计,有效排除了主观性判断影响,识别出5个重要影响因子。低保水平、政民互动因子是扰动的重要影响因子,养老保险、政策兑现因子是敏感性的重要影响因子,对外交通是适应力的重要影响因子。灰色定权聚类模型克服了结构方程模型能识别重要与次要因子但无法判断影响状态的不足之处。对上述重要影响因子与县域人均GDP指标进行再评估,最终识别出4个脆弱性决定因子,其中低保水平是脆弱性的扰动决定因子,养老保险、政策兑现是脆弱性的敏感性决定因子,县域人均GDP值是脆弱性的适应力决定因子。

“大村庄制”合并村庄脆弱性评估——以宁夏永宁县试验区为个案

宁夏永宁县试验区内各合并村庄受到外部扰动时会表现出一定程度的脆弱性,并通过敏感性与适应力状况表达出来。基于结构方程模型原理构建合并村庄测量模型、一阶脆弱性SEM,运算处理试验区内8个合并村庄1600份有效问卷的调查数据,优化出合并村庄脆弱性评估指标,估算评估指标权重;依据优化出的脆弱性评估指标及评估指标权重构建灰色定权聚类模型,从扰动、敏感性、适应力3个维度评估合并村庄的脆弱性。结果表明:试验区内合并村庄整体上扰动效果差、敏感性较强、适应力一般。脆弱性规律为扰动效果好则敏感性弱、适应力强、脆弱性程度低,扰动效果差则敏感性较强或强、适应力一般、脆弱性程度高或较高。