中国区域经济增长的空间网络关联及收敛性检验

基于1992~2013年中国30个省份面板数据,利用引力模型和网络分析方法考察中国区域经济增长空间关联网络的结构特征,并基于空间网络权重,对中国区域经济增长进行收敛检验,研究发现：① 中国区域经济增长的空间关联网络呈现复杂化与全域性的发展趋势,但网络的整体紧密程度不够。② 山东、河南和江苏在空间关联网络中既扮演中心行动者的角色,又在网络中发挥着“中介”与“桥梁”的作用。③ 四大板块内部及之间存在普遍的关联关系,板块Ⅲ在四大板块中发挥核心带动作用。④ 中国区域经济增长存在全域性收敛现象,与基于传统空间权重的模型相比,空间网络权重下模型的收敛速度加快;资本积累是影响收敛的重要因素。此外,东部、中部和西部存在一定程度的俱乐部收敛趋势。     

我对当前经济形势的几点分析

判断经济复苏的四个指标现在大家都在谈经济已经走出了低谷。这个判断可能是根据第一季度和4月份的情况来定的,因为从第一季度的情况讲,经济增长的滑坡到此为止,以后的几个月会陆续好一点。但是这样的看法可能还需要进一步的分析。     

我国去年煤炭进口超5000万吨

据《第一财经日报》报道，因国内煤炭需求增长强劲，中国2007年全年累计进口煤炭5102万吨，比上年增长34％。海关总署数据称，2007年累计出口煤炭5317万吨。因此，中国去年净出口煤炭约215万吨。     

土地登记引发土地权属纠纷案件的成因及对策——以慈溪市为例

近年来，随着经济建设快速发展，土地日益紧缺，土地价值凸现。由土地登记引发的土地权属纠纷案件呈增长的趋势。在新形势、新情况、新任务下。进一步规范土地登记，提高土地登记质量，这既是当前地籍工作的“重中之重”。也是降低土地权属纠纷发生率的根本所在。     

乡村精明增长——起源与实践

精明增长提倡在生态优先基础上,依据实际条件合理规划和调整经济发展的结构和规模,实现城乡经济社会环境综合效益最大化。当前,精明增长主要应用于城市发展实践中,伴随着乡村发展问题凸显和乡村重要性重新被发现,许多地区也开始尝试将精明增长运用到乡村转型与可持续发展中。论文在回顾国内外精明增长理论与实践研究的基础上,对精明增长的内涵和原则进行梳理总结,系统分析了乡村精明增长的内容框架和实施路径等方面的研究和实践进展,结合中国乡村振兴战略实施的现实需要,提出未来乡村精明增长研究需要关注的几个科学问题,以期为地理学相关研究提供参考,为科学实施乡村振兴战略提供借鉴。     

基于分省面板的地区创新力与省际经济增长研究

设定了构成省际创新能力的3个基本要素,这些要素包括专利及其市场化程度、进出口和FDI流入;在此基础上,将1999年作为发展的基点,考察了2000年以来中国经济增长和分省之间创新能力之间的关系。研究发现,如果用进出口、专利及其市场化程度和FDI流入来衡量分省之间的创新能力,那么,分省的创新能力可以解释近5年来经济增长的52%。像以前一样,进出口仍然是中国经济增长的发动机,FDI在增长中扮演了重要的角色。但不同的是,专利及其市场化的程度在经济增长中起到了重要的作用。     

粒子群优化神经网络的土壤有机质高光谱估测

针对提高土壤有机质高光谱估测精度的问题,该文对山东省泰安市的92个棕壤样本进行光谱去噪,剔除异常样本处理后,对光谱反射率进行11种变换,发现一阶微分变换最佳;然后计算土壤有机质含量与变换后光谱反射率的相关系数,选取5个特征波段,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机、粒子群优化神经网络4种方法建立土壤有机质含量高光谱估测模型并进行精度比较。实验结果表明,多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和粒子群优化神经网络模型的决定系数R2分别为0.520 3、0.665 4、0.735 0和0.853 0,均方根误差分别为2.12、1.99、1.45和1.08。研究结果表明,粒子群优化神经网络的反演精度高、稳定性强,可有效提高土壤有机质的光谱估测能力。     

量子粒子群BP神经网络在GNSS高程转换中的应用分析

提出了一种基于量子粒子群神经网络（QPSO-BP）模型的GNSS高程转换方法，通过建立GNSS点平面坐标与正常高之间的三层QPSO-BP数学模型而实现GNSS高程转换。试验分析结果表明，该方法全局迭代进化搜索能力高、稳健性强、拟合及预测精度高，在GNSS高程转换方面具有良好的有效性与先进性。     

基于PSO-LSSVM的局部海洋三维地磁场建模方法

局部海洋地磁场模型可以为水下地磁匹配导航与磁性目标探测等工作提供高精度的海域地磁背景场数据。针对目前区域地磁场模型构建方法中未考虑到高度或深度变化的影响,截断阶数难以确定及存在边界效应等问题。根据海洋磁力测量的特点,顾及磁测点高度数据,引入粒子群优化的最小二乘支持向量机法(PSO-LSSVM)构建局部海洋三维地磁场模型。在仿真与实测数据建模试验中,与Taylor多项式法、BP神经网络法及曲面样条函数法比较,结果表明,无论是在地磁变化平缓区还是复杂区,PSO-LSSVM法的建模精度均是最高的,建议在局部海洋地磁场模型构建中采用。