分析和预测

分析和预测（精选12篇）

分析和预测 篇1

文物是国家不可再生的文化资源,佛塔不仅具有极高的艺术价值,而且为研究我国古代建筑史、宗教史、地方史提供了珍贵的实物资料。然而由于长时间承受自重、气温、风力等各种作用,偶然还要受地震、飓风的影响,古塔会产生各种变形,诸如倾斜、弯曲、扭曲等。为保护古塔,文物部门需适时对古塔进行观测,了解各种变形量,以制定必要的保护措施。

某古塔已有上千年历史,是我国重点保护文物。管理部门委托测绘公司先后于1986年7月、1996年8月、2009年3月和2011年3月对该塔进行了4次观测。 (2013年全国大学生数学建模竞赛中的C题),分析该塔倾斜、弯曲、变形情况。

1 问题分析

由于前两次观测13层5号点坐标数据缺失,所以我们分别通过Matlab程序绘制出前边12层5号点的走向图,推测出缺失点坐标。将中心看作重心,然后用坐标平均值求出该古塔四次观测各层中心位置的坐标。通过中心两点连线与z轴、x轴的夹角、 ,运用反三角函数求出角度,用角度结合图形综合来描述古塔分别在四年的变形情况。拟合四年古塔观测数据中心点连线图形来预测古塔今后的变化趋势。

2 符号说明

3 模型建立与求解

要确定古塔每层的中心点的位置,对于质地均匀的平面多边形,几何的中心点就是几何重心,我们假设古塔每层质地均匀,则我们欲求的古塔每层的中心点就转化为求古塔每层的重心,对于多边形的重心,我们建立多边形重心坐标公式 :

用Matlab程序运行我们得到4次观测数据的重心点坐标,即得到4次观测数据中心位置点坐标为 :

1. 古塔倾斜、弯曲变形情况

我们假设每层倾斜、弯曲均在同一竖直面内,为了更加形象准确的刻画古塔的倾斜、弯曲这两种变形情况,建立模型,求出每层上下两个中心点连成的直线与竖直线所成的夹角来反应古塔倾斜、弯曲的情况。

由空间几何知识得出相邻两层中心点连线与z轴的夹角函数 :

我们应用求得的古塔四次测量的各层中心点坐标,运用Matlab程序,分别编程得出1986年、1996年、2009年和2011年的相邻层中心点连线与z轴的夹角度数,下面列表统计以对比出各层、各年的相对夹角变化情况 :

表五、古塔各年相邻两层中心点连线与z轴夹角

通过Matlab程序,得到以下四图 :

数据结合图示,我们观察到,在第一层到第六层、在第六层到第十层、第十层到第十三层主要发生不同程度的倾斜,弯曲变化很小。第一层到第六层中心点连线与z轴的夹角由0.7156度到0.7343度, 每层变化数值不大,即第一层到第六层发生倾斜 ;第六层到第十层由0.6621度到0.6527度,每层变化数值不大,即第六层到第十层发生倾斜 ;第十层到第十三层由0.8293度到0.8141度,每层变化数值不大, 即第十层到第十三层发生倾斜。

数据结合图示,我们观察到,在第一层到第六层、在第六层到第十层、第十层到第十三层主要发生不同程度的倾斜,弯曲变化很小。第一层到第六层中心点连线与z轴的夹角由0.7259度到0.7451度, 每层变化数值不大,即第一层到第六层发生倾斜 ;第六层到第十层由0.6724度到0.6599度,每层变化数值不大,即第六层到第十层发生倾斜 ;第十层到第十三层由0.8400度到0.8604度,每层变化数值不大, 即第十层到第十三层发生倾斜。

数据结合图示,我们观察到,在第一层到第四层、第十层到第十三层主要发生倾斜,弯曲变化很小 ;第四层到第六层、第七层到第十层发生不同程度的弯曲。第一层到第四层中心点连线与z轴的夹角由0.5084度到0.5095度,每层变化数值不大, 即第一层到第四层发生倾斜 ;在第四层到第六层由0.5045度到1.2901到0.6161度, 每层变化数值较大,即第六层到第十层发生弯曲 ;第七层到第十层由0.9906度到1.3228度,每层变化数值较大,即第八层到第十层发生弯曲 ;第十层到第十三层由0.7776度到0.9177度,每层变化数值不大, 即第十层到第十三层发生倾斜。

数据结合图示,我们观察到,在第一层到第四层主要发生倾斜,弯曲变化很小 ;第四层到第六层、第六层到第十层、第十层到第十三层发生不同程度的弯曲。第一层到第四层中心点连线与z轴的夹角由0.5114度到0.5189度,每层变化数值不大, 即第一层到第四层发生倾斜 ;在第四层到第六层由0.5067度到1.2912到0.6185度, 每层变化数值较大,即第六层到第十层发生弯曲 ;第七层到第十层由0.9902度到1.3258度,每层变化数值较大,即第八层到第十层发生弯曲 ;第十层到第十三层由0.7768度到0.9162度,每层变化数值不大, 即第十层到第十三层发生倾斜。

根据前边对古塔倾斜、弯曲变形情况的分析,我们通过Matlab软件作图、列表对比等方法预测古塔未来的变形趋势。这样相关部门就可以对古塔采取适当的预防和保护措施,使古塔这一历史文物遗产得以长期保存。

运用Matlab程序,拟合四年古塔观测数据中心点连线图形。

4 结论

1)预测倾斜变形趋势

观察图示,可以看出四次测量中古塔整体的倾斜程度随着时间变化不断变大。结合表七,分别给1986、1996、2009和2011这四年古塔的各层中心点连线与z轴的夹角求平均值,运用Matlab程序计算出四次测量中古塔的整体与z轴夹角分别为0.7527,0.7384,0.8090,0.8110。

所以我们推出 :在不受巨大自然灾害时,古塔随着时间的推移,倾斜程度不断增大。

2)预测弯曲变形趋势

前面我们发现1986年和1996年古塔的第六层和第十层发生了弯曲,2009和2011年古塔的第五层至第九层各层均发生不同程度的弯曲。

结合图示我们推出 :在不受巨大自然灾害时,古塔随着时间的推移,弯曲程度不断增大。

1986 年我们分别从倾斜、弯曲、扭曲变形这三 个方面预测古塔的变形趋势。

摘要：古塔受到自身重量及外界自然灾害的影响,存在着倾斜、弯曲、扭曲等变形。本文根据实际观测出的4次数据,针对古塔每层中心坐标,建立数学模型得到三维的古塔倾斜变形情形;通过每层上、下两个中心点连成的直线与竖直线所成的夹角来反应古塔倾斜、弯曲的趋势。给相关部门对古塔采取适当的预防和保护提供了数据,使古塔这一历史文物遗产得以长期保存。

关键词：古塔,中心,倾斜,弯曲,拟合

分析和预测 篇2

波尔山羊，简称波尔羊，英文名：boer goat，是目前世界上公认的最理想的肉用山羊品种。它生长发育快、产肉高、繁殖多、适应性强、得病少、易饲养。事实证明，波尔山羊杂种一代优势明显，产肉率比普通母本山羊高30%～50%。哺乳期平均日增重200克以上，屠宰率50%～60%，是经济杂交最好的父本。目前我国发展改良到第六代品种，品种质量已接近纯种。目前在我国纯种波尔山羊的数量大概在2万只左右。那么波尔山羊具有这样好的优良特征，目前波尔山羊养殖产业的现状和发展趋势如何呢？笔者在此做一下分析。

1、波尔山羊养殖产业现状

我国从1995年开始引进波尔山羊，至今已有8个年头。粗略估计，全国各地从国外引种数约0.7万只以上，国内采用自然繁殖和胚胎移植扩繁数约2.0万只，全国波尔山羊存栏已达3.0万只左右。利用波尔羊作父本，改良各地山羊累计生产改良羊1000万只以上。短短几年时间，我国波尔羊从无到有，从小到多，已挤身于波尔羊生产大国行列。目前，波尔山羊良种业已由数量扩张型转向质量提高型。波尔羊走向餐桌的速度越来越快。由波尔山羊兴起的肉羊热，已成为不少地方农村产业结构调整和农民增收的骨干项目。

2、波尔山羊养殖产业发展趋势

A、培育出“高价良种羊”

良种是一个技术密集型商品，由含优质高产主基因，且生产性能优秀的个体组成。因此，良品培育只能在省级业务主管部门批准的企业进行，这些企业必须具备一定的技术力量，且基础设施完善，饲养管理和防疫规范。除此而外，良种的繁育必须十分规范，并经过严格的鉴定，而不是每一只个体都成为良种。一般而言，特、一级种羊仅占全群众的百分之三十，而拍卖贩冠军羊为千里挑一的优秀个体。培育出的优质种羊可以为改良当地山羊作出卓越的贡献。因为动物优质高产基因是无价的，良种是优质高产基因的载体，其改良作用难以估算。众多专家认为，谁拥有了优势种畜资源，谁就占领了畜牧业发展的制高点。国外畜牧业发达国家一头种牛，种羊拍卖价可高达上百万美金，而在我国波尔山羊优秀种羊拍卖价超过10万元者屡见不鲜。这反映了人们的基因意识、良种意识、质量意识、精品意识、品牌意识和市场意识。良种高价是畜牧业发达和社会进步的重要标志之一。

B、地方山羊并不是都用波尔羊来改良

波尔山羊是世界著名肉用山羊，而我国地方山羊绝大部分是生长速度慢，肉质差的普通山羊。从总体上分析，为了提高我国山羊的产肉性能，积极倡导用波尔山羊改良各地山羊改良各地山羊以提高肉用性能是对的，但不能在全国山羊中推行波尔山羊的改良。我们应特别强调，我国著名的绒山羊、毛山羊、皮山羊坚决不能用波尔羊改良，特别是杜绝在地方品种的保种区应用波尔羊进行改良。对一些生产水平低的地方品种，应该作好保种工作。因为人们目前对一个品种的认识和评价，只能停留在现阶段认识水平上，现阶段认识水平毕竟是有限，或许是错误的。现在认为不太好的品种，若干年后，可能会成为市场的新宠。因此，我们不能在全国山羊生产中全面推行波尔羊改良化。尽管如此，全国需用波尔羊改良的山羊数仍不会低于1.0亿只。可见，今后波尔羊良种仍将紧俏。

C、波尔山羊改良效果显著

全波尔羊杂交改良后代约1000万只以上，波尔羊改良效果到底如何，各地作了大量试验和报道，比较一致的意见是，改良后的生产速度明显加快，肉用体型凸现，产肉性能提高。一般而言，当地山羊体重越小，改良后代相对增重就越大，绝对增重越小，当地山羊体重越大，改良后代相对增重就越小，绝对增重越大。总之，体重大的山羊改良后代产肉性能优于体重小的山羊改良后代。从品种上看，奶用山羊改良后代优于其他地方山羊品种。而对肉质评价观点不一，大多数人认为，肉质得到了提高，而有一些试验表明，改良后代个别产肉测试指标上降，如肉色变淡、肌纤维变粗。到底哪些说法对，我们需作具体分析，这与具体测试动物品种、年龄、营养水平、性别、取样部位、测试方法有关。现在下结论为时尚早。但我个人认为，从总体上看，布尔山羊改良后代生产速度加快，肉质得到提高，特别是肥羔阶段表现明显。

D、波尔山羊选育应以以肉性为主

近几年，波尔山羊选育和市场销售十分重视外貌特征，特别是极其重视耳型长和宽、头型及着色。当然这无可厚非，因为波尔羊耳型、头型是品种的主要遗传特征。但是市场到了以耳型、头型论”英雄”订优劣的状态，这就有些绝对和过偏。众所周知，我们选育肉羊最终要选择肉用性能，试问，耳朵能长几斤肉？若这种选育方法得不到有效纠正，我们势必要重蹈黑白花奶牛育种覆辙，由于太注重黑白花片这个外型，而放松了产奶性能选择，使黑白奶牛育种走了不少变路。若长期这样，就是丢了”西瓜”、抓好”芝麻”，得不偿失。因此，我国应尽快建立完整的肉山羊选育新标准，以指导选育，规范市场。

E、农民是波尔山羊养殖的主力军

分两种情况，一是在布尔羊产业化较早的地方，可继续利用布尔羊级进杂交改良当地杂交一、二代羊，生产高代改良羊，用这些羊支援一些贫困地区改良当地土种山羊，用于提高这些羊的产肉性能。这些羊的售价一般每只在2-3千元。若一户农民养十只这种羊，年收入可达2-3万元；二是立足于经济杂交发展规模肉羊业，在有条件的地方每户养25只基础母羊，用布尔羊杂交，年产羔羊50只左右，短期肥育，当年出栏，年收入也可在一万元以上。

F、波尔山羊养殖走产业化之路

波尔羊产业化可用八个字来概括，即种草养防，销加产管。这就是发展布尔羊产业化要实现繁育良种化，种草基地化，饲养规范化，防疫制度化，销售网络化，加工标准化，生产规模化，管理品牌化。

分析和预测 篇3

在这种政策环境下，北京市土地出让市场增加土地供应，创新土地出让方式。本文拟通过分析北京市土地资源利用现状，2013年北京市土地出让市场交易数据，分析该市土地出让市场的现状特征、地价高企的原因和后果、房企拿地状况，并在此基础上对2014年北京市土地市场的走势进行分析和展望。

一、北京市土地资源利用现状分析

（一）特殊地形导致建设用地供应长期紧张

北京市山地多，平原少。山地占全市面积的62%，且环绕市区，这不利于北京市城市的扩展和建设用地的开发。城市大，郊区相对较小；人多地少，耕地更少。随着北京市郊区城市化进程不断加快，城市用地不断扩大，农业用地迅速减少，耕地也随之锐减。土地利用率高达85.5%，其中近郊区和平原区土地利用率达95%以上，造成后备资源不足容易导致建设用地供应紧张。

（二）存量土地的开发利用受到较大限制

北京市是我国的首都，中央、国务院各部委、各直属事业单位、下属企业单位、部队大院都无偿或低偿占用了大量的城市用地。此外，北京市是举世文明的历史文化古城，拥有一批具有传统历史风貌，民族风格和地方特色的历史文化街区。在旧城区，大片的四合院、平房住宅占据着黄金地段，人口稠密，土地成本很高，因此旧城改造受到限制。

（三）征地拆迁难度加大，项目推进缓慢

随着《国有土地上房屋征收与补偿条例》的深入实施，当前征地、拆迁等土地前期开发工作难度进一步加大，项目推进速度放缓，开发成本呈现上升态势。自2005年开始，北京市每年制定年度土地供应计划，对土地供应总量、用途结构、空间布局及具体执行等情况进行了明确安排。从这几年的供地计划可以看出，土地总体供应有逐年减少的趋势，其中住宅用地所占的比例较低，尤其是普通商品住宅用地供应紧张。2012、2013年普通商品住宅用地仅计划供应850公顷，较2006年减少了47%。

二、2013年北京市土地出让交易情况分析

（一）土地成交规模大幅增加，土地收益创新高

2013年北京市土地市场共成交214宗土地①，总成交土地面积2082万平方米，其中建设用地面积1314万平方米，规划建筑面积2377万平方米，与去年全年163宗地，共1693万平方米的规划建筑面积相比，规划建筑面积比上年同期增加40.4%，略超2011年。

商品房用地成交面积为近六年次高。2013年北京市共成交131块商品房用地，规划建筑面积1836万平方米，同比增长一倍，在近六年中仅低于2010年。其中居住用地61块，规划建筑面积1088万平方米，同比增长132%。综合用地成交面积同比上涨，全年共成交综合用地40宗，规划建筑面积517万平方米，比上年同期增长90%。

全年实现土地收益1822亿元，同比增长181%，比创纪录的2010年还增加了186亿元的收入。商品房用地土地出让金收入同比增加近两倍，创历史新高。2013年，北京商品房用地土地出让总收入1768亿元，同比增加194%，比2010年还高出216亿元，创历史新高，其中第四季度土地出让收入647亿元，11月单月土地出让收入407亿元，占全年的23%。平均单幅土地的总价高达13.5亿元，与前几年相比大幅提高，而居住用地的平均单幅土地总价已高达16.73亿元。

（二）土地成交结构中居住用地比重有所增加

2013全年成交的214块土地中83块是工业用地，建设用地面积382万平方米，规划建筑面积512万平方米，占总成交土地规划建筑面积的22%。居住用地共成交61块，建设用地面积608万平方米，规划建筑面积1088万平方米，与前两年相比大幅增加。居住用地成交规模占所有土地的比重为45%；占商品房用地的比重为59%。居住用地占商品房用地的比重呈缓慢增加的趋势。

（三）商品房用地成交楼面价大幅提高

2013年，北京土地出让市场共成交131宗商品房用地，其中56块土地配建了保障房或异地建设保障房、医院。但即使在这种情况下，商品房用地平均成交楼面价9632元/平方米，首次逼近万元，同比上涨45%。其中12块土地底价成交，114块土地溢价成交，另有5块招标出让的土地底价未知导致溢价未知。在这114块溢价成交的土地中，有10块土地溢价率超过100%，最高达242%；10块土地溢价率在50%—100%；28块土地溢价率在40%—50%；34块土地因土地成交价格达到政府设定上限而竞投保障房面积或异地建设医院。

（四）居住用地供应量少造成地价高企

2013年，北京市居住用地成交楼面价9380元/平方米，创历史最高，而起始楼面价也达到7213元/平方米，比2012年的成交楼面价还高。土地起始楼面价大幅上涨，决定了成交楼面价也不得不涨。从土地价格来看，房价的上涨也是一种必然趋势。

其实，居住用地的成交楼面价和溢价率均低于实际情况。居住用地在出让时都被政府设定了合理土地上限价格，溢价率最高不得超过50%，当达到上限价格后，转为在此价格基础上竞报保障房面积或异地建设专项资金，人为限制了成交楼面价。2013年北京出让的商品房用地共配建保障房面积443万平方米，与2012年（150万平方米）相比多出了293万平方米保障房，有53块土地需要建设或配建公租房、限价房、经适房或自住型商品房，另有3块土地异地建设保障房或者医院，这种异地建设方式其实就是一种变相的增加土地价款。endprint

居住用地地价涨幅如此之大，主要还是供应量少造成的。最近5年来，居住用地土地供应缺口达到了1565万平方米，特别是2009年和2012年，这两年的住宅类土地供应缺口分别达到了803万平方米和828万平方米。房企销售状况好，资金充足，土地需求旺盛，同期的土地供应不足就造成房企逢地必抢。因此，2009年和2012年下半年，北京的土地市场最为火爆，地王频出。2013年北京土地供应虽然有所增加，但房企对土地的需求尚未满足，且二三线城市市场风险较大，众多房企回归北京这种一线城市，对优质地块一掷千金，地价迅速上涨，平均成交楼面价近万元。

选取2008—2013年的居住用地成交楼面价与住宅销售均价作比较发现，2013年土地成交楼面价占住宅销售均价的比重已达45%，是近六年来最高的一年。土地成本增加，房价的上涨也是一种必然趋势。

（五）成交土地以城市发展新区为主

城市发展新区是供地主力，生态涵养发展区供地比重逐步增加。2013年北京市成交的商品房用地主要分布在城市发展新区，规划建筑面积1154万平米，占全市的比重为62.85%；城市功能拓展区成交的规划建筑面积仅358万平米，仅占全市的19.52%；生态涵养发展区的土地供应量呈逐年增加趋势，2013年已经达到315万平米，占全市的17.17%。

三、2014年北京市土地出让市场走势

（一）供应量方面，住宅用地供应将相应提速

自新一届政府执政以来，房地产调控方向由抑制需求转向加大供应。“国五条”要求各地加大住宅用地供应，国土资源部也强调要保持城市地价平稳，切实稳定土地市场，要求各城市特别是一线城市要调增并公布住房用地供应计划。2012年下半年以来热点城市土地市场持续火热，高价地块的频繁出现明显推动了后市房价上涨的预期，而增加住宅用地的供应或将在一定程度上缓解该局面。2013年，北京市政府积极增加土地供应，预计2014年仍将加快推出住宅用地，向社会释放土地供应增加、后市预期稳定的积极信号。但由于北京市特殊的土地利用现状，整体土地资源稀缺，优质地块基本开发殆尽，因此，可增加的供应有限。同时，所供土地以近远郊区域为主，其中远郊区域所占比重将继续上升。

（二）供应结构上，加大居住类用地尤其是保障房、自住房用地供应

配建保障房的住宅用地比例将进一步加大，同时也将有更多的纯保障房用地推出。“京七条”提出，2013年北京市要完成不低于2万套自住型商品住房供地，2014年计划推出5万套自住型商品住房供应。2013年，北京共成交配建自住型商品房的地块超过14宗，“2万套”目标已实现，其中部分地块全部建设保障房和自住型商品房。自住型商品房地块的不断增加，有助于平抑房价上涨预期。2014年北京仍将加大自住型商品房的供应，将继续加大全市住宅用地供应，同时进一步优化供应结构，拟安排住宅用地供应总量中的40%用于保障性安居工程建设，60%用于商品房建设，商品房用地中将有50%用于建设自住型商品房，因此，用于保障房和自住房建设的土地共占住宅用地供应总量的70%。这些计划如能充分实施，可在一定程度上缓解开发商扎堆竞价的现象，并通过加大面粉量进而抑制面包价格的调控机制对房价的过快上涨起到一定的调控作用。

（三）需求方面，品牌房企将延续上年的拿地态势，下半年热度有所消减

2013年，企业融资渠道多样化，债券、票据等直接融资方式明显增多，优质企业融资成本降低。同时，龙头企业销售业绩再上新台阶，推动行业集中度进一步提升，万科、绿地、万达、保利、中海、恒大、碧桂园7家房企跻身“千亿俱乐部”。品牌房企在良好销售业绩和积极融资的支撑下，对于优质地块的储备趋于迫切，2014年拿地的积极性有可能会继续高涨。虽然北京拿地成本高，但从投资风险的角度考虑，一线城市整体市场环境规范且市场预期看好，楼市需求旺盛，依然是企业首选。2013年品牌房企一线城市拿地占比明显提高，对一线城市优质地块不惜重金争夺。预计2013年北京土地市场的热度可能将延续到2014年。2014年上半年，由于惯性的作用，土地市场的这种热度不会减弱，很多房企土地储备还不够。下半年，土地成交量增长势头将有所缓和，一方面企业经过持续拿地后，土地储备较为充足，拿地积极性渐渐消退，另一方面，预计2014年融资环境将有所收紧，企业将加强资金管控。

（四）土地价格上，优质地块依然可能出现地王

由于北京土地资源稀缺，土地一级开发成本过高，房企拿地热度高涨，从短期看，土地市场有可能还会引来品牌房企对于优质地块的争夺，预计地王依然会出现，影响市场的价格预期。2014年，如果宏观政策依然平稳过渡，由于土地财政和土地一级开发成本高企等原因，政府设定的土地起始楼面价较高，因此，如果消除保障房和远郊区县土地的影响，就同一区域同一用途的土地来说，土地成交楼面价有可能继续上涨。但由于配建保障房比例继续增加，且设定“合理土地上限价格”，以及政府抬高了土地起始楼面价，可能会使土地溢价幅度有所下降。

注：

①本文中“土地”含工业用地、加油站、商品房用地；商品房用地含住宅用地、综合用地、商业用地、办公用地，不含工业用地和加油站。

分析和预测 篇4

大气问题目前日益突出,工程院院士钟南山曾经说过:中国大气污染比沙斯更可怕,而我国作为工业大国,在经济高速发展的同时,大气问题尤其突出,而建立污染物随时间变化的函数模型,对于预测污染物浓度、预判大气质量以及采取相应改良措施都具有极强必要性;而研究气象对于污染物扩散的影响对于了解自然、寻找与自然和谐相处之道具有重大价值.

一、浓度随时间变化的灰色预测模型

查询数据得到唐山市1—9月SO2浓度,并将其作为原始序列X(0),经过一次累加弱化随机性后得到一次累加序列X(1),如表1示:

按照回归分析的思想,对总体X(1)进行预测往往采用X(1)的条件数学期望值,又由:

根据最小二乘法:

进行误差分析,预测方程可用.

分别找到唐山市1—9月NO2浓度、PM10浓度、PM2.5浓度以及CO浓度通过同样的灰色预测建模过程,分别得到灰色预测函数:

二、气象对扩散影响的层次分析模型

首先通过查阅文献得出风、气压、气温和降水主要气象指标对污染物扩散的影响过程,建立层次结构.由于风对大气中污染物扩散起决定性的作用,即风在空气中污染物浓度扩散中的作用较大;云和气压有一部分原因是影响气温和降水,影响污染物扩散.由以上可以得到判断矩阵,计算层次单排序的权向量和一致性检验成对比较矩阵A的最大特征根λ=5.127.进行一致性检验,求解权重向量为:

表明通过了一致性检验.

参考文献

[1]崔立志.灰色预测技术及其应用研究[D].南京:南京航空航天大学,2010.

[2]杨华龙,刘金霞,郑斌.灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用[J].数学的实践与认识,2011(23):39-46.

[3]张永波.基于灰色系统理论的预测模型的研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2005.

[4]郭金玉,张忠彬,孙庆云.层次分析法的研究与应用[J].中国安全科学学报,2008(05):148-153.

[5]邓雪,李家铭,曾浩健,陈俊羊,赵俊峰.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识,2012(07):93-100.

分析和预测 篇5

转眼间，09考研初试已过去一个多月，研究生入学考试评卷、统分工作已陆续结束本月底或是3月上旬，考生可以通过招考主管部门及院校研招办查询初试成绩。在这最后等待的这十几天里，我们不妨也简单回顾一下今年的考研试题，做一下分析和预测。

先说政治，今年政治题难度适中，客观选择题部分和水平差不多，主观题考的都是基本知识点，但是避开了最热的热点问题，综合情况来看，今年政治平均分跟去年相比，应该差不多，不会变化很大，虽然，政治得分会影响总分，但是政治总不是决定大局的科目，100分的两科单科线通常是由英语决定的。

今年的英语题，大家都反应比较难做，许多考生出来之后，说阅读理解题没有一个拿的准的，都似是而非。从完型开始，到阅读，没有感觉到由难到易或者有易到难，反正做着都让人头晕，到了新题型，还是让人无法歇口气。专家们也都说，翻译，作文难度不大，但是从头做到尾的同学在碰到它们之前就已经没了兴奋的感觉，哪里还能超水平发挥呢?主观题的变化再大，也基本上能反映出一位考生的平均水平，问题主要出在客观题上，客观的选择题的难度远远超过了以往水平，如果不能一路跳过陷阱选到最后的正确答案，那么之前辛辛苦苦找到的答案很可能和没学过外语的人选择到正确答案的概率相差无几了。所以总体来说今年英语难度增加是很显然的了，至于是不是分数线会比上年还低一些，这还很难说，因为往年的分数线也够低的`了，所以想在英语上考到理想的分数或者想和别人拉开差距那机会可能就不大了。一些同学也别担心了，还是老话，往往大家感觉都难的时候未必自己考出来的就差。

再说数学，今年的数学总体上来说是严格按大纲要求来出题的，没有超纲的迹象，题型也很简单，都是很基本的，甚至好多题目都是课本上的练习题、例题，老师都讲过。但是考生们考完后的反应却不是很好，觉得都似曾相识，却不知道从何下手，有的考生说，想到怎么算了，可就是怎么都算不出最后数来，越急越算不出，真是头疼。所以有些考生考完数学后，心情很不好，直接都没斗志了。究其根源，专家们指出，关键还在于备考不够充分到位，没有把握住真题的价值，这在一定程度上让考生出现了轻敌的心理，从而在遇到真题时因为心里落差而一时不适应。如果在考试时遇到的都是在之前练习模拟时认真准备的典型题目的话，相信就不会出现这种情况。

另外，关于英语和数学两科的分数线确定，高联考研专家们还认为：这两科的分数线未必是直接由两科考试的成绩单独直接划定的，最后出来的分数线应该是一个权衡后结果，例如最近(2月11日)，国家教育部新发布了通知，在今年全国应届高校毕业生面临巨大压力的背景下，增加全日制专业学位硕士研究生招生计划5万名，主要用于招收参加今年全国硕士研究生招生统一入学考试的应届本科毕业生。这个通知可能回会压低某一单科的分数线，但是，考研要求单科过线总分过线，国家要求的是综合素质高的学生，所以题目再难也不允许考的太低，所以有些自主划线学校宁愿要那些每门考的不算高但各门都还好的学生。因此，一些考的不理想的同学也不能过分寄希望于某一科分数线狂降。

再就是，专业课二，这科的成绩可是对总分起到关键作用的，很多想复试无忧、拿奖学金或者公费的同学可都把希望寄予此了。各个学校的情况各不相同，总而言之是热门的学校专业课也不简单，给分松紧程度也不会乐观的。而且这一科的判分主观性也相对最大，不过相对其它各科而言，专业课成绩也是很多同学最不担心的。但是专业课成绩影响复试排位等因素，地位还是重要的。

最后是总分线。其实分数线的确定并不是仅凭某个人，某些人所考虑到的一两点因素就可以决定的，诸如什么今年报考人数下降，分数线分区调整，单科难易程度的对比，各地区判分松紧程度的不同等等，这些其实也是非客观和非理性的根据，各项因素对于总分线的影响情况是很难明确界定的，不过有些因素的影响是很直接的，可以作为参考。例如今年英语难度的增加，上边提到的那个扩招通知等。

分析和预测 篇6

【关键词】无创正压通气；急性呼吸衰竭；慢性阻塞性肺疾病；预测指标

【中图分类号】R563.8 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7484（2012）08-0382-01

早期预测NIPPV失败的风险非常重要，可避免插管延迟，降低死亡率。本研究回顾性分析NIPPV在COPD组和不同病因的非COPD组ARF病人有效性，寻找NIPPV治疗失败的预测因素。

1 资料和方法

1.1 病例选择 收集我院呼吸科2011年1月～2011年12月收治的NIPPV治疗的ARF患者58例，病例选择符合以下两个条件：(a)较好的意识状态、咳痰能力及人机配合能力；(b)临床体征和症状：呼吸困难、呼吸频率(RR)＞24次/分钟、使用辅助呼吸肌呼吸、存在反常呼吸；(c)动脉血气pH<7.35和氧合指数＜200(或PaO2＜60 mm Hg)。

1.2治疗方法 根据病因将患者分为COPD组、非COPD组，所有病人均在标准药物治疗的基础上给予NIPPV。使用便携式无创呼吸机VPAP II（瑞思迈）进行NIPPV，选择合适面罩，采用S/T模式，氧流量5L/min。预置呼吸频率12～16次/min，氧浓度30％～35％左右，吸气压力(IPAP)从8cm H2O开始，呼气压力设为4 cm H20，根据患者耐受和脉搏血氧饱和度（SpO2≥90%–92%)调整IPAP，根据临床情况和动脉血气值确定NIPPV持续和停止时间。

1.3观察指标 记录患者年龄、性别、体重指数、ARF病因。收集入院时、治疗开始后1、4 h患者RR、心率(HR)、血气(pH、PaO2、PaCO2)数据。比较两组NIPPV治疗成功患者通气时间、住院时间、死亡率差异。

1.4 统计学处理 数据以均值±标准差(?x±ｓ)表示，实验结果采用SPSS10.0软件进行统计学分析；计数资料比较采用Xˉ 2检验，两组间均数比较采用独立样本t检验，P﹤0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1两组病因构成及临床特征 58例NIPPV治疗的患者，其中男性39例、女性19例，平均年龄为57.5±10.2岁；最常见病因是COPD急性加重34例（58.6 %），其它病因共24例，分别为重症肺炎6例、哮喘6例、ILD（肺间质性疾病）6例、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)2例、严重脊柱后凸侧弯2例、拔管后呼吸衰竭1例、阻塞性睡眠呼吸暂停1例；42例(72.4%)病人為Ⅱ型ARF。相比非COPD组，COPD组患者年龄较大，多为严重的呼吸性酸中毒，而非COPD组低氧血症更为明显。

2.2 两组治疗过程中RR、HR、动脉血气比较 临床及动脉血气参数如表1所示。治疗1h后COPD组患者临床参数均显著改善，表现为RR、HR下降、PaCO2下降、pH值和PaO2水平增加(P﹤0.05)，而非COPD组除RR、HR下降、PaO2水平增加显著（P﹤0.05），pH、PaCO2改变不明显（P﹥0.05）。治疗4h后COPD组患者临床参数均显著改善(P﹤0.05)，非COPD组pH、PaCO2改变仍不明显（P﹥0.05）。

2.3 两组治疗结果和住院时间比较： COPD和非COPD组NIPPV治疗成功的通气时间无显著差异（P﹥0.05）。COPD组5例(14.7%)患者、非COPD组9例(37.5%；肺炎3； ARDS 2；ILD 2；哮喘1；拔管后呼吸衰竭1)患者需要气管插管和有创通气，非COPD组NIPPV失败率明显高于COPD组(P﹤0.05)。两组住院时间、死亡率也有显著差异（P﹤0.05）；COPD组2例患者死亡，而非COPD组4例死于多器官功能障碍（表2）。

3 讨论

目前倾向于认为NIPPV治疗COPD-ARF和心源性肺水肿有较好的效果，但在其他病因的低氧性ARF如肺炎、哮喘、ARDS的作用仍有争议，部分荟萃分析不支持NIPPV在急性低氧性呼吸衰竭和ARDS的作用(1)。本文结果表明，NIPPV可作为一种有效方式治疗不同病因ARF。然而，COPD- ARF病人治疗成功率比非COPD-ARF患者明显高，85.3%COPD-ARF患者NIPPV治疗成功，近40% 非COPD-ARF患者NIPPV治疗失败。

两组患者NIPPV治疗后临床和血气值虽有改善，然而，临床(RR、HR)和动脉血气基线参数及其连续测量值不能反应预测治疗是否成功，原因是多数治疗失败发生于非COPD组，其NIPPV失败率非常高。本组中(大部分是肺炎/ARDS及间质性肺疾病)，NIPPV治疗初期临床和血气参数短暂改善，但NIPPV治疗不能影响基本病变过程如肺炎或败血症，而抗生素和其他支持性措施改善病情至少需要24–48 h，这部分病人NIPPV治疗最初虽有反应，但后期不能改善通气功能，称为“迟发性NIPPV失败”。在迟发性NIPPV治疗失败患者，临床指标和动脉血气的改善并不预测NIPPV治疗的最终结果。

随着NIPPV应用的增加，逐渐成为预防COPD-ARF气管插管的一种有效手段，在COPD急性发作、心源性肺水肿和拔管后呼吸衰竭患者的使用将越来越普遍，反之，脓毒症和其它病因不确定的ARF患者使用NIPPV应非常慎重(1)。我们的分析结果表明，NIPPV对非COPD- ARF适用性有限，ARF的病因是NIPPV治疗失败重要的预测指标。

参考文献：

分析和预测 篇7

20世纪以来, 经济发展突飞猛进, 呈波动上升趋势, 经济波动贯穿于经济发展, 有规律的经济波动可以称之为经济周期。任何一个国家和地区的经济发展, 实际上都是一个波浪式、周期性演进过程。西方经济学家一般把经济周期划分为四个阶段:繁荣、衰退、萧条、复苏。但也有人认为描述经济周期各阶段最简单的方法是把它划分为以下四个阶段:谷底, 扩张, 高峰, 收缩。

从我国GDP增长趋势看, 中国经济增长存在比较明显的波动趋势, 其周期长度大概为9年, 属于“朱格拉周期”:1981年———1990年、1991年———1999年、2000年———2009年分别形成三个周期, 并先后在1987、1994、2007年形成三次波峰, 在1990、1999、2009年附近形成三次波谷。

2 经济发展与不良信贷形成:基于实证的分析

2.1 2003年以来各季经济统计数据 (此处略, 详见国家统计局网站) 可看出, 2 006年3季度至2 008年4季度, GDP增长额大多在1 万亿元以上, 2 009年1、2季度, 增长额下降到原来的40%;此后, GDP增长额缓步上升, 至2 0 11年4季度达2.28万亿元高点后, 2 0 1 2 年1季度又迅速回落到上季的50%。

2.2 2003年以来各季不良贷款数据。

由于2003年以后采用五级分类法统计不良贷款, 因此, 我们采用2003年以后各季的不良贷款统计数据, 对GDP绝对额及其变化对不良贷款的影响进行实证分析。根据银监会统计数据, 考虑到目前商业银行不良贷款的数据统计受不良资产剥离的影响很大, 我们通过还原不良贷款真实值计算调整后的不良贷款余额。其中, 2003年第四季度起加1969亿元中行、建行损失类贷款, 2004年第二季度起加3428亿元建行、中行、交行剥离给资产公司的可疑类贷款, 2005年第二季度起加7050亿元工行剥离的不良贷款, 2008年第二季度起加140亿元光大银行剥离不良贷款, 2008年第四季度起加8156.95亿元农行剥离不良贷款。从调整后的不良贷款数据 (略) 可以看出, 2006年4季度、2008年4季度、2011年4季度是不良贷款的三个拐点, 其走势与GDP绝对额、变化额相关。因此, 将不良贷款余额作为被解释变量, GDP当季绝对额、同比变化额作为解释变量, 建立方程如下:

BLBH=C (1) *GDPBH+C (2) *GDPDJ+C (3) , 其中:Blbh为不良贷款余额, gdpbh为GDP同比变化额, gdpdj为GDP当季绝对额, 通过eviews回归, 得出如下结果:

其中:R方为0.56, 需要进一步优化。根据检验参数情况, 发现其有较强的自相关性, 故更改方程为:BLBH=C (1) *GDPBH+C (2) *GDPDJ+C (3) *BLBH (-1) +C (4) , 通过eviews回归, 得出如下结果:

通过参数显著性检验, R方为0.907接近于1, t-prob均小于0.05, 拟合较好。

3 有关建议

上述结果表明, 不良贷款余额主要受上季不良贷款额影响, 即由银行的内部信用风险管理水平决定;同时, 不良贷款额与GDP同比变化额负相关, 与GDP当季绝对额正相关。

通过对不良贷款影响因素的分析, 银行应不断提升信用风险管理水平, 同时密切关注经济增速放缓对不良贷款的影响, 这样, 才能保证不良贷款保持平稳, 从而促进我国经济发展。

参考文献

[1]2003年-2014年《中国统计年鉴》

[2]孙连友, 胡海鸥.宏观经济波动与信用风险结构模型[J].财经理论与实践, 2005 (2) :31-34

[3]刘志清, 鄢姣, 余志勇.银行业系统性风险外部环境冲击的量化研究[J].金融监管研究, 2013 (1) :45-68

分析和预测 篇8

近年来,社交网络( 如Twitter、Facebook、新浪微博等) 迅速发展,给人们的日常交流沟通方式带来了新的变革,这类线上社交模式已经成为了人们日常社交的一部分。社交网络给人们提供了一个展现自我、发表观点、联络朋友的平台。社交网络既是人们在现实世界中的社交关系的延伸,同时也会对人们现实生活的社交产生影响。

在社交网络中比较有代表性的是Facebook。Facebook始创立于2004 年,在2012 年注册用户已经突破十亿大关。同时Facebook也是全球活跃用户最多的社交网络。由于在社交网络中用户的行为和状态容易获取和分析,近年对社交网络用户的研究正逐渐增多,其中关于用户人格方面的研究占据了重要的部分。

人格是人类的不同个体特征的高度概括,即使在同样的环境中,不同的人也会表现出不同的行为,这源自于每个人不同的人格。人格心理学是心理学的分支之一,主要是通过人们外在的行为来区分人们的内在特质,并研究相互之间的关联[1]。心理学上通常使用人格特征来定义人们的性格,解释用户的行为和偏好[2]。常用的人格模型有MBIT ( Myers Briggs Type Indicator) 和大五人格模型( Big-Five Model) 。

人格与人类的行为息息相关。人格心理学研究已经表明,可以通过人格问卷来预测人们生活中很多方面的行为,比如上班是否准时、工作表现以及音乐偏好等等[3,4]。人格同时也影响着人们的商品选择及购买习惯。社交网络是人们日常社交的一部分,人们在社交网络上的行为状态与现实世界的行为一样,都与个人的人格有密切关联[5]。把人格心理学的研究与社交网络分析相结合,通过社交网络用户的行为状态等数据对用户的人格进行分析和预测,对于推荐系统、个性化广告、用户心理预警等方面都有着巨大的价值[6]。

目前对社交网络用户人格分析预测的研究主要对用户行为状态数据进行统计学分析,这种方式忽略了用户行为的内在特征。本文提出一种新的社交网络人格预测方法,对Facebook用户发布的文本状态进行情感分析,分析用户的情感状态及其变化。同时对用户在Facebook使用过程中建立的用户网络进行分析,分析用户网络的特征以及用户在网络中的状态及位置。在情感分析和网络分析的基础上,分析人格特征和用户行为的关联,并实现对用户人格特征的预测。

1 相关研究

大五人格模型是人格心理学中使用最为广泛的人格模型之一,具体将人格划分为五个维度: 开放性( Openness to Experience) 、严谨性( Conscientiousness) 、外向性( Extraversion) 、宜人性( Agreeableness) 和神经质( Neuroticism) 。开放性表现为富于想象力和审美能力、对新事物好奇等; 严谨性表现为自律、有组织性、有计划等; 外向性表现为好交际、爱娱乐、感情丰富等; 宜人性表现为乐于助人、富于合作精神和同情心等; 神经质表现为焦虑、不安全感、脆弱等。

早期部分研究分析了人格特征和网络应用之间的关联。Vazire和Gosling等人使用个人网站的内容对个人的人格进行评估[7]。Gill等人通过邮件对人格进行判定[8]。Rosen等人通过研究社交网络的用户发现外向性和严谨性和用户在使用社交网络过程中感到放松的程度呈正相关[9]。

Ross等人研究了大五人格与社交网络行为之间的关联[10]。实验采用97 个用户的样本,验证了外向性和组成员个数密切相关。研究在收集社交网络用户数据时采用用户自我报告的方式。这种方式存在一定的不足之处。首先,自我报告可能由于用户的主观影响而存在数据上的不可靠性。其次,这种方法需要人工对用户的数据进行统计,存在效率低下的问题,不适用于大量样本的研究。

Gosling等人在Facebook上进行了两项实验,对Facebook用户的行为和人格特征之间的关联进行分析[11]。第一个实验采用传统的用户自我报告的方式,第二个实验采用直接观察用户数据的方式,去除了用户主观性的影响。但是,这种方式仍然通过人工完成,效率较低。同时,实验中所使用的用户社交网络行为特征,比如用户每周在Facebook上花费的时间、照片数量等,都是基于数据统计,并没有用户内在特征的分析。

Golbeck等人开发了一个Facebook社交网络的应用程序[12]。该应用程序包含两个功能: 邀请Facebook用户参与大五人格测试、在用户授权的情况下收集用户的公开信息( 自我介绍、发布的状态、照片等) 。该应用程序实现了实验数据的自动化采集,提高了实验效率,同时也去除了用户主观性对数据的影响。实验采用了两种机器学习算法( M5 Rules和高斯过程) 来对用户的人格进行预测。不足之处在于实验中所使用的用户社交网络行为特征,例如通过LIWC( Linguistic Inquiry and Word Count) 工具提取的用户的语言特征,仍然是基于对用户使用的文字进行数据统计,没有进行深入的分析。同时,研究中考虑的用户网络密度不能反映出该用户在社交网络中的地位和重要程度。

国内关于人格预测方面的研究相比国外起步较晚。新浪微博是中国使用最为广泛的社交网络之一。Wang Lingyu等人分析了新浪微博用户的行为和人格之间的关联[13]。Bai Shuotian、Yuan Sha等人对新浪微博进行用户人格分析和预测[14]。实验采用应用程序的方式实现用户大五人格测试以及用户数据的自动化收集。除了用户基本信息以及用户使用行为的统计数据外,实验还收集了用户安全设置方面的信息,分析其与用户人格之间的关联并对微博用户的人格进行预测。张磊等人对人格分析和预测的相关研究进行了综述,指出了研究中面临的挑战以及未来的前景[15]。

在已有研究的基础上,本文提出了新的社交网络用户人格预测方法,采用自动化收集的用户数据,并对用户的行为数据进行深入分析,对Facebook用户在使用过程中发布的文本状态进行情感分析,同时对用户网络进行分析,获取用户行为的内在特征,结合这些特征分析其与用户人格特征之间的关联并实现对用户人格的预测。

2 实验方法

本文进行社交网络用户人格预测方法时采用的数据来自Facebook应用程序自动化收集,在用户数据方面除去了用户主观性的影响,通过大五人格问卷获得用户的人格特征。对用户数据进行情感分析和网络分析,形成用户的特征向量。数据流程如图1 所示。

2.1 情感分析

Facebook用户发布的状态和Twitter类似,是用户发布的文字等信息。通常这类信息都与用户的日常生活及思想有关。Yoram Bachrach等人在研究中考虑了用户发布状态的个数[16]。部分研究结合Facebook用户的“About Me ”和“blurb”中的文字,结合用户发布的状态,把所有的文字视为一个字符串,使用LIWC( Linguistic Inquiry and Word Count) 工具提取用户在文字中使用不同类型文字的统计特征[12; 17]。这些研究仅仅考虑了用户发布状态和使用的文字中的统计学特征。

用户发布状态内容包含的情感状态和现实中人们的情绪状态类似,和用户的人格息息相关。本文将用户发布的每个状态视为单独的一篇文章,对每个状态进行情感分析。情感分析是对自然语言定量分析的处理过程,提取主观信息,旨在识别出意见、情感和评估的极性是积极还是消极。本文结合斯坦福自然语言处理组织提出深度学习情感分析模型[18],给每个单词赋予积极的或消极的情感得分,在分析单词的情感得分的基础上,结合语法结构,考虑到单词组成的含义,最终求出文本的情感总分。

本文将Facebook用户发布状态的情感分为五类: 非常积极( very positive ) 、积极( positive ) 、中立( neutral ) 、消极( negative) 、非常消极( very negative) 。在情感分析的基础上,从每个用户的状态中提取22 项特征,如表1 所示。

2.2 网络分析

用户网络即用户在使用社交网络平台的过程中建立的网络关系,包含用户和所有关联用户、以及这些用户之间关联的网络[19]。不同人格的用户建立的网络有不同的特征,通过网络分析可以深入反映个人的社交行为方面的特质,帮助评估人格。已有的关于用户网络和用户人格的分析通常仅考虑了网络大小,并没有反映出用户网络的内在特征。本文对用户网络进行更深层次的分析,分析用户网络的特征以及用户在网络中所占的位置和重要性。

矩阵G表示用户网络,每个结点代表一个用户,矩阵中的元素yij的值表示用户i和用户j之间关联与否。如果用户i和用户j之间有关联( 即结点i与结点j之间有边) ,则yij的值为1,否则值为0。N表示网络中所有结点个数。Gjk表示用户j和用户k之间的最短路径条数。Gjk( i)表示用户j和用户k之间所有最短路径中经过用户i的最短路径条数。

本文考虑用户网络的以下6 个特征。

1) 网络大小( Network size) 。网络中所包括的人数,即结点总数。

2) 网络密度( Density) 。 网络中已有的用户间关联的数目与最大可能的关联之比。网络密度大表示网络中用户相互关联较多。具体的数学公式为:

3) 中介中心度( Betweenness centrality) 。一个结点的中介中心度代表所有结点之间通过该结点的最短路径占所有最短路径的比例。中介中心度高表示结点在网络中具有更高的影响力。相应地,其计算公式为:

4) 标准化中介中心度( Normalized betweenness) 。中介中心度依赖于网络大小,标准化中介中心度已去除不同网络大小的影响。为此,其原理公式则如下所示:

5)中介者(Brokerage)。网络中不相关联的结点对数。

6) 标准化中介者( Normalized brokerage) 。对中介者进行标准化。

2.3 人格预测

本文采用支持向量机( SVM) 机器学习算法,采用十折交叉验证的方式对用户人格进行预测。

十折交叉验证将样本分为10 个子集,每次将一个子集作为测试集,其余的作为训练集。交叉验证重复10 次,然后将10 次的平均交叉验证识别正确率作为最终结果。分类矩阵如表2 所示。

本文通过准确率和召回率对预测结果进行衡量。准确率( Precision) 和召回率( Recall) 计算方法如下:

3 实验

3.1 实验准备

本文实验环境为Intel Core i5-2400 3.10GHz CPU、4G内存、500G硬盘的PC机,操作系统为Windows 7 系统。本文采用的数据集包含255 个Facebook用户的数据。包括用户基本信息、发布的状态以及状态的时间戳、用户网络信息等。数据来自于Facebook上的my Personality应用[20]。参与者使用该应用填写人格问卷并获得自己人格特征测试结果,同时授权该应用获取用户的公开信息及行为数据。在实验开始前对数据集进行处理,删除数据集中状态少于10 条的用户,剩余241 个用户。

3.2 实验结果

本文使用斯皮尔曼相关系数来评估Facebook用户人格特征和Facebook行为特征之间的关联。部分结果如表3 所示。“积极-消极”表示积极状态和消极状态之间平均间隔状态个数。OPN表示开放性,CON表示严谨性,EXT表示外向性,AGR表示宜人性,NEU表示神经质。

带有* ( p < .05) 和**( p < .01) 的值表示两者之间存在着有意义的关联。 如表3 所示,积极状态在所有状态中所占比例和严谨性以及宜人性特征呈有意义的正相关,这表示严谨性和宜人性的用户通常表现出更多的积极情绪。积极-中立和积极-消极都和神经质特征呈有意义的负相关,这表明神经质用户通常欠缺情绪的稳定性。所有的用户网络特征都和外向性特征呈有意义的相关性。网络大小和外向性特征正相关,表明外向性的用户通常拥有更多的朋友,同时网络密度和外向性呈现负相关,这表明外向性的用户的朋友网络规模大,但网络中的用户彼此大多不认识。严谨性特征也呈现相似状况。

在进行Facebook用户人格预测之前需要对用户的人格测试结果数据进行处理。测试问卷的人格特征的得分介于1分至5 分之间,是连续性的值,不能直接用于分类。首先需要对数据进行离散化。对于每个人格特征维度,将计算其平均值,然后将用户的人格特征得分划为两类: 低于平均值、高于平均值。用户人格特征数据离散化处理结果如表4 所示。

本文使用支持向量机( SVM) 机器学习算法对用户人格进行预测。同时进行另外一组实验进行对比,参考Golbeck等人的实验,提取Facebook用户基本信息和用户行为数据统计特征,包括用户发布状态总数、平均每天发布状态数、使用LIWC工具提取用户状态文字的统计特征、用户网络的人数等。两组实验的准确率( precision) 和召回率( recall) 如图2 和图3 所示,其中Exp2 采用本文提出的实验方法,Exp1 采用Golbeck的实验方法。

如图2 和图3 所示,在外向性( EXT) 、神经质( NEU) 、宜人性( AGR) 和严谨性( CON) 这四个人格特征维度上,本文提出的方法取得了更好的准确率和召回率。在开放性( OPN)人格特征方面,另一组实验取得了更好的准确率。

已有的社交网络人格预测研究中用户网络特征通常仅考虑网络密度和网络大小,本文对用户网络进行更深入的分析,增加了网络特征。为验证增加网络特征的效果,进行了对比实验。Exp2 采用本文提出的实验方法,Exp3 在用户网络特征上仅考虑网络大小和密度,其他特征与本文方法相同,两组实验的准确性和召回率如图4 和图5 所示。

如图4 和图5 所示,增加网络特征后,在五个人格特征维度上,准确性和召回率均有较大的提高。对用户网络进行深入的分析,可以更好地对社交网络用户的人格进行预测。

4 结束语

分析并预测社交网络用户的人格特征对于推荐系统和个性化广告具有很大的价值。本文在已有研究的基础上,提出了新的预测社交网络用户人格特征的方法。通过对Facebook用户发布的状态进行情感分析以及对用户在使用Facebook过程中形成的用户网络进行深入分析,提取相关特征,使用支持向量机方法进行人格预测,并取得了较好的结果。本文采用的实验样本数据量有限,在后续的研究中将收集更多的社交网络数据,考虑大规模数据处理的情况。

摘要：人格是对人类之间不同个体特征的高度概括,与人类的行为密切相关。人们在社交网络中的行为同样受到人格的影响,了解社交网络用户的人格对于推荐系统和个性化广告都有很大的价值。已有的关于社交网络用户人格的研究大多仅使用用户数据的统计特征,没有反映用户数据的内在特征。本文提出一种新的社交网络用户人格预测方法,通过综合考虑用户的情感及用户网络分析特征预测用户人格类型,并通过Facebook用户数据分析实验验证了方法对提高人格预测准确率的有效性。

分析和预测 篇9

一、时间序列分析

ARMA模型应用软件Eviews5.0, 对1978-2006年城镇家庭平均每人可支配收入估计, 并预测2007年数值。

(一) 数据准备

城镇家庭平均每人可支配收入序列指数上升趋势明显, 典型非平稳序列, 对此进行两次差分, 得到图1。

进行ADFr检验, 如图2所示。

参数小于1%零界水平, 基本平稳, 选View/Correlogram。

模型识别:ARMA模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得, 例如:AR (p) 模型自相关函数拖尾, 偏自相关函数p步截尾;MA (q) 模型自相关函数q步截尾, 偏自相关函数拖尾;而ARMA模型的自相关函数与偏自相关函数都具有拖尾性。

由图1可以看出, 偏自相关系数3、4较大, 在k=4后很快地趋近于0, 所以取p=3、4;自相关系数在k=1处不显著, k=4之后拖尾, 可考虑q=2、3、4。为了使建立的模型更加精确, 可适当放宽p与q的范围, 建立ARMA (p, q) 模型。

(二) 用Eview软件回归分析

借助Eview软件, 选取ARMA (3, 2) 、ARMA (3, 3) 、ARMA (3, 4) 、ARMA (4, 2) 、ARMA (4, 3) 、ARMA (4, 4) 6个模型进行分析, 剔除明显不合理的, 如表1所示。

由表1可知, ARMA (4, 4) 调整后的R2最大, AIC和SC值最小, 但t检验没通过, ARMA (3, 4) 也较为合适。

我们选用ARMA (3, 4) , 拟合结果为:ddyt=-0.380843ddyt-3+ut+0.425802ut-2+0.557194ut-4。

(三) 模型的检验

若残差序列不是白噪声, 意味着残差序列还存在有用信息没被提取, 需要进一步改进模型。本文采用残差序列的卡方检验, 检验的零假设是残差序列相互独立。通过直接观察残差序列的自相关分析图, 其自相关系数都落入了随机区间, 表明残差序列是独立的, 可直接用于预测。

(四) 模型的预测:

已知y2007=ln (city2007) =ln (13785.79) =9.53139363, 在Eviews里进行2007年的预测为2.00*10-6, 则有:

误差为:

(9.486360-9.53139363) /9.53139363*100%=-0.472%

二、线形回归分析

应用软件Eviews5.0, 对1978-2006年农村人均年纯收入的影响因素分析:

农业收入主要来源于农业生产活动, 变量pfix (全社会固定资产投资额/年底乡村总人口数) 用来描述农民对全国建筑活动做出贡献而增加的农村家庭现金收入, 因为目前大部分的建筑活动由农民建筑工完成。变量padd (第一产业增加值/年底乡村总人口数) 用来描述人均第一产业增加值 (现价) 对农村人均年纯收入的影响, 变量ptax (国家财政决算收入中农业各税/年底乡村总人口数) 用来描述人均国家农业各税对农村人均年纯收入的影响。pinc为农村人均年纯收入, 因为1978、1979年全社会固定资产投资额无法得到, 只能对1980-2006年的数据进行回归。

先将数据取对数, 然后用Eviews软件试模拟 (见表2) 。

模型四拟合优度很好, t检验和DW检验都通过, 可表示为:

模型的检验:自相关、异方差检验可以通过, 残差基本平稳。

三、评价和结论

时间序列模型采用了两种不同方法, 从预测效果看ARMA模型误差较小。线形回归模型并没有直接把农民人均农业税作为单独的解释变量组成三元回归, 因为, 这样作为单独的解释变量的农民人均农业税系数估计值为正, 与实际严重不符。因此将其从人均农业增加值 (现价) 中扣除, 间接地研究了其对农村居民家庭人均年纯收入的影响。

从模型关系上看, 趋势模型拟合优度很高, 显著性很高, 异方差和自相关问题并不十分显著, 预测精度较差。相反ARMA模型拟合优度不高, 系数显著性较高, 异方差和自相关问题却解决得很好, 并且用于短期预测精度较高。

根据时间序列分析, 城乡人均收入差距将继续扩大, 事实也是如此, 城乡人均收入差距从2006年的8172.41元扩大到2007年的9645.43元。从线形回归分析可以看出, 农民人均农业税、人均农业增加值 (现价) 与当期农村居民家庭人均年纯收入之间存在高度相关关系, 三者对农村居民家庭人均年纯收入有较大的影响作用。除此以外, 人均年纯收入的上期及上上期均对本期有影响作用, 这也说明农民人均农业税、人均农业增加值 (现价) 和农民人均固定资产投资额对以后各年的农村居民家庭人均年纯收入有影响, 这主要是因为前期投资的持续推动作用。

近30年的改革开放, 伴随着城乡人均收入差距不断扩大, 城乡二元经济结构的问题长期以来一直倍受关注。从线性回归模型解释变量的系数来看, 农业税和农业增加值是影响农村居民家庭人均年纯收入的最重要因素, 国家应提高农产品价格, 进一步减少工农业剪刀差, 鼓励乡镇企业做大、做强, 一方面要给予农业相关的补贴, 以实现工业反哺农业, 城市反哺乡村。另一方面全社会固定资产投资的扩大将使农民工收入增加, 国家应优化投资结构, 逐步调整投资方向, 如加大对农村基础设施建设的投入, 既可以让农民得到切实的利益, 又可以发挥农村城镇化发展道路中的后发优势, 增加投资效率。

城乡人均收入差距不断扩大, 但近几年并非呈加速度扩大趋势, 这从一个侧面显示出近年来国家经济布局调整和国家产业政策战略性调整的成效, 国家除了继续加大对农业的产业支持力度外, 还应在优化投资结构、提高农业生产效率方面下工夫。

参考文献

[1]、童光荣.计量经济学[M].武汉大学出版社, 2006.

[2]、于俊年.计量经济学[M].对外经济贸易出版社, 2000.

[3]、 (美) J.M.伍德里奇.计量经济学导论:现代观点[M].中国人民大学出版社, 2003.

[4]、易丹辉.数据分析与Eviews运用[M].中国统计出版社, 2002.

[5]、黄湘俊, 刘永跃.基于ARMA模型的城乡居民收入差距预测和分析[J].市场周刊, 2007 (4) .

[6]、刘永跃, 周先华, 毛云坚.基于时间序列模型的区域收入差异预测和分析[J].价值工程, 2007 (9) .

[7]、张丽.天津市人均GDP时间序列模型及预测[J].北方经济, 2007 (3) .

[8]、成刚, 袁佩琦, 陈瑾.北京市人均GDP的时间序列分析及预测[J].生产力研究, 2007 (3) .

分析和预测 篇10

挣值分析方法是国际上项目管理公认的一种成本进度监控方法，目前挣值管理（Earned Value Management,EVM）已经成为现代项目管理中对进度费用的执行情况进行绩效评价考核的主要方法之一。Thamhain调查了财富1 000家公司从事180个项目的400个经理，结果41%项目经理都承认在项目管理中使用挣值分析；William等人以电子邮件的方式，从大约30 000个美国项目管理协会和原绩效管理协会的成员中随机抽取了2 500个人进行了问卷调查，调查结果显示，82%的项目经理正在使用或曾经使用挣值管理，并且强烈接受它[1]。

1 文献回顾

作为项目管理中的重要技术，挣值管理被很多研究者所关注。目前，关于挣值管理的国内外文献主要集中在挣值的改进及其应用上[2]。国内学者罗新星和苗维华[3]、燕永贞[4]等发表了很多主要基于对国外挣值法理论“方法论”介绍的学术文章，戚安邦[5]、周晓宏[6]、孙贤伟[7]等则是从经济学和统计学角度对挣值做了相关研究工作；长青[8]等引入关键路径，提出了二级挣值分析法。国外学者Anbari提出了关键比率（CR=CPI*SPI）,Cioffi[9]阐述了挣值指标计算的改进范式。从总体上看，这些研究仍然在传统挣值分析框架之内，采用单期静态的分析理念，因而难以反映项目危机逐步发生的阶段性动态信息及其变化趋势，缺乏项目过程的稳定性分析。Lipke[10]将统计方法引入到挣值管理中，深入讨论了统计过程控制技术在成本绩效指标和进度绩效指标的融合。Q·Wang[11]、Sou-Sen Leu[12,13]也做了相关研究，分析了统计方法应用的可行性和合理性，为挣值理论的发展提供了新的方向。本文基于以上研究，提出了挣值动态分析模型。

2 挣值管理与统计过程控制的应用

2.1 挣值管理

挣值法，是在19世纪晚期由美国制造工厂中的工程师提出来的，他们以“计划标准”为基准，进行绩效测量，然后根据“实际费用”来测量“挣值标准”，从而更加准确地评估作业的绩效，更重要的是还定义了“成本偏差”。1958年，美国海军开始在网络进度计划和风险管理中使用计划评审技术（PERT）,1962年提出“PERT/Cost”,1967年12月美国国防部正式发布了简称C/SCSC的成本/进度控制系统标准，巧妙的把挣值这个概念融入到35项标准之中。1996年为使EVM更易于使用，更加大众化，美国国防工业协会制定了“挣值管理系统”，并于1998年正式发布在ANSI/EIA-748-1998指南上[14]。

项目挣值管理采用与进度计划、成本预算和实际成本相联系的三个独立的变量，进行项目绩效测量的一种方法。它比较计划工作量、WBS的实际完成量（挣得）与实际成本花费，以决定成本和进度绩效是否符合原定计划，同时预测项目的完工成本和进度。挣值管理的主要参数和指标见表1。

传统挣值管理采用单期静态分析方法，两个主要的参数指标是CPI和SPI。表2对这些指标进行了解释。

2.2 统计过程控制在挣值管理中的应用

统计过程控制（Statistical Process Control,SPC）利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警。它有效的应用依赖以下几个基本条件：样本服从或近似服从正态分布，样本是独立且同分布的，样本选取是随机的。如果样本分布不是正态分布，则会影响控制图和最终预测的准确性。Lipke[10]的研究表明，CPI和SPI并非服从正态分布，而是属于右偏态分布，因此需要进行修正，采用对数化处理，可以使之趋近正态分布，如图1所示。

由于项目自身的独特性和复杂性，统计过程控制合理有效的加以应用并非那么简单，必须做出必要的调整。Lipke针对此作出了如下归纳，见表3。

资料来源：根据参考文献[10]整理。

通过对比发现，修正后的模型更能精确地预测置信区间。利用传统的统计方法所得的置信区间为：

修正后的预测为：

其中：AF为调整值，;N为总体样本数；n为观测样本数[15]。

Q·Wang[11]通过对软件项目的案例数据，借助SPC，运用因果分析来探析造成项目异常的原因。

3 挣值管理的动态分析模型

借助以上研究的思路，本文提出了挣值管理的动态分析与预测模型，其基本思路如图2所示。

统计过程控制，是一种预防性的方法，强调全员参与，强调整个过程，利用控制图分析过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警。休哈特和戴明将系统过程中所产生变差的原因，分为随机原因和可查明原因或特殊原因。来自随机原因系统的变差，可以被归结为偶然，由此产生的波动是可以接受的，而变差的特殊原因应当被识别并加以消除，这是休哈特控制图的基本原则。

传统的挣值管理，在本质上是一个静态分析过程，根据当前观测值的大小来判断其项目状况，忽视了项目自身的内在特性，缺乏对项目过程稳定性的考查。由于项目自身存在的过程因素，整个过程的均值经常会发生偏移，这种偏移可能是随机原因引起的，也可能是特殊原因引起的。挣值动态分析是通过SPC利用控制图对CPI和SPI进行测定，分析项目过程的稳定性，辨别项目产生变差的原因。为了便于分析，我们进行以下的假设：

(1)CPI和SPI独立同分布，服从正态分布；

(2)项目基准线在整个项目生命周期内是稳定的；

(3)样本CPI,SPI足够充分。

本文从控制图和EWMA控制图来跟踪项目过程均值的变化。控制图是休哈特图中最常用的控制图，它的主要作用在于探测过程输出的波动大小并分析波动的原因。图对均值大的偏移比较灵敏，但对均值小漂移不敏感。控制图按时间顺序对各个观测值或样本均值做出标绘，生成代表所有观测值的样本均值的中心线，最后计算出控制限：

其中，控制限中的标准差可以用观测值的标准差来进行估计。

EWMA控制图是将过去样本所具有的信息利用加权累计的概念来考虑，即给予不同时期观察样本一个权数，使得权数呈指数递减的形式，且使距最近较新的样本得到较大的权重，即近期的观察结果有较大的影响，而愈早期的观察样本则给予较小的权重。因此，EWMA模式不仅考虑了多阶段动态信息，对小变异特别敏感，在项目形成上也更接近项目的演变规律。EWMA控制图统计量为：

式中：X是挣值指标CPI或SPI;是Xt在时刻t的预测值：Xt是时刻t的实际值；λ为介于0与1之间的常数，如果λ接近于1则表示历史数据的权重较大，λ接近于0则表示当前观测值的权重会很小。

EWM为t+1时刻的过程预测值，即；其中为误差。当Xt服从正态分布N（μ，σ2）时，它的指数加权移动平均近似服从正态分布N（μ，σ2EWMA）。因此，EWMA控制图的上下控制界限是基于下列公式得到的：

σ2EWMA=σ2[λ/(λ-2)]

上限UCL=CL+3σEWMA

下限LCL=CL-3σEWMA

其中：σ2是利用所有观测数据得到的。λ值的选择是颇具艺术性的，接近0的λ值表现的更为平滑，为历史数据赋予了较高的权重，而接近于1的λ值则为当前数据赋予了较高的权重，λ的最优值可以使用电子表格软件来得到，即寻求使误差平方和最小的λ值。本文根据Q·Wang[11]的挣值数据做出控制图见图3；然后，通过因果分析找出造成项目变异的原因，探析项目状况，为挣值管理的动态分析和预测提供依据。

4 结束语

传统的挣值分析，仅从单期静态来评估项目预测未来，忽视了过去状态及项目的过程性，难以从客观上反应整个项目过程的绩效。要想获得更加精确的评估与预测，应当充分考虑项目不同时点的数据和相应扰动因素的依存关系，从动态角度进行分析。统计方法的应用是必然的趋势，SPC方法的引入可以对偏差进行连续的监控，判别项目的稳定性，做出合理的预测并修正当前状态以及基准线。

本文的动态模型，旨在突破传统挣值研究的束缚，为项目挣值动态预测提供新的起点，但缺乏了对数据时序性的考查，这也是未来研究的一项重大课题。

摘要：项目管理挣值在项目管理实践中得到广泛应用。传统的挣值管理在应用中多表现出单期、静态的特性,存在严重的局限性。将统计过程控制引入到挣值管理,以和EWMA控制图分析项目产生变差的原因,同时也为挣值的动态预测提供了基础,最后提出了挣值管理的动态分析方法。

揭秘中国和西方古代预测术 篇11

预测术，在中国被《四库全书》总纂修纪昀称为“小道”，在欧洲曾被大阿尔伯特（约1200-1280年，德国理论家、主教、科学家——记者注）称为“不定之术”。朗宓榭说自己的理想是将预测术从“小道”带入“大道”，整合到国学中去。

筹算与先知 无论西方还是中国的文明传统，都对预测未来的命理学有极为浓厚的兴趣。中西方的预测学有怎样的异同？

朗宓榭认为，预测是人类共同兴趣所在，但东西方对待命运和自由的态度不同，发展的路径及侧重也有所区别。

中国预测以筹算为基础，《周易》是延续至今的中国预测术的核心，通过复杂的分离蓍草来预言；西方的预测是从先知口中探知，古希腊将阿波罗神（德尔斐预言的主人）视为皮媞亚预言的灵感来源，从公元前八世纪以来长期兴盛，当时的权贵会千里迢迢去德尔斐神庙询问一个具体的问题或事件。《新约》中的预言也是启示，耶稣自己就是先知。

当然，这两种预测方式在东西方都有。中国的先知体现在如萨满教、巫术、扶乩技术当中，尽管有上层读书人参与了这些活动，但中国的先知式预测还是一种边缘现象。西方也有以计算为基础的预占学，如占卜，只是不太发达。在古希腊古罗马，占卜活动主要是在老百姓中流行，先知才是西方的高级文化。

还有抽签，从古代希腊到中世纪末，抽签在西方很普遍，是属于老百姓的预测，技术含量较低，不是高级文化。而中国易经的方法基本上也可视为抽签，但易经却是文化精华。

从预测技术的层面看，中国比西方更发达。除了星相学外，没有禁地——星相学被朝廷垄断，主要限于“天垂象，见凶吉”，有政治敏感性，个人无法进行。其他预测技术则五花八门，大部分都是从周易生发出来的。西方则星占学比较发达。

中西方的星占都是天地间的大学问，都是基于天人感应，基于对天和人的理解，从各自的文化语境出发的。西方的星相学催生出“星象医学”、“星象气象学”，中国用阴阳五行建构星象世界。西方的生辰星占学可比之于中国的八字算命，13世纪的波拿第在《天文书》中认为星占能够解答何时破土动工才能吉祥顺利这样的问题，和中国的“择吉之术”有可比之处。

中国预测术中的“卜”人，和西方有很多相通之处；而“卜”地，即看风水，则是西方所没有的。

迷信和命運 命理学、预测术，有人认为它是科学，有人则批之为迷信。那么，它到底是科学还是迷信？

朗宓榭说，大阿尔伯特试图将星象学吸纳进科学。他把科学分成两类：一类建立在调查起因的基础上；一类是对预兆的推测。星象学被视为“推测”或概率的学问。

但是，在基督教主导的西方，设法探究上帝的天机是一种罪恶，所以天主教多禁止星占学、掷骰子和其他预占术，预占在西方随着基督教的普及，不再具有主导地位，而仅仅是残余现象。欧洲启蒙运动则是以科学来杜绝预占术。

中国历朝历代在不同时期曾将不同的预占术定为秘术，但是占卜术作为一个整体从来没有被宣判为“迷信”而遭禁止，它不是中国文化的对立面，反倒被容纳吸收到很多家族意识及国家礼仪之中。

他说：“我不否认，命理学在中国传统学问中是‘小道’，但它在中国人的生活中非常普遍。严复的宇宙观完全是向西方学的，但他每个星期都会卜卦，问自己的身体和财运等；吴宓是很开明的一个知识分子，但他也在女儿婚礼前看《日书》挑日子。”

中文的“迷信”是一个外来词，“迷信”这个西方概念历经基督教和启蒙运动，意义已经被掏空，成了批判的话语，是负面的。1949年以后，“迷信”这个概念使用更为广泛，“文革”时期，禁止包括占卜在内的“封建传统”的生活方式；改革开放以后，预占方面的书籍作为传统文化的一个组成部分又可以在书店买到了。不过算命作为实践，仍然处于灰色区域。

“大数据”与预测 现在“大数据”很流行，人们甚至用它预测消费者的购买行为、世界杯足球赛的冠军等等。

对此，朗宓榭认为，大数据预测与概率关系很密切。欧洲很多所谓“科学预测”的形式是在18到19世纪的转型期间产生的，主要使用概率测算。

概率测算和赌博有密切关联。对预测数据的处理首次在数学家高斯的常态分布中得到表达，并发展为钟形曲线。从1844年起，钟形曲线在概率计算中大量使用，在钟形曲线高峰处的事件，我们或许可以进行“科学预测”。然而，预测处于钟形边缘的事件，某种意义上是不可能的。

现在，政治学、经济学都有预测，都自称是按照科学的方法进行的。政治学家、经济学家就成了中国商代的占卜之士，大家承认他们，甚而崇拜他们。我们德国有五个所谓的“经济神人”，老百姓都很信他们，但是，经常过了一周，他们又改口了。

人类非常需要面对未来时的安全感。我们所经历的事件，包括事故，都应该有一个意义，否则，恐怕会又无聊又悲观。但是怎样建构、解构这些意义，每个文化、每个人会有不同的看法。？笪

分析和预测 篇12

关键词：SWOT分析,GDP,预测,咸宁

一、研究区概况

咸宁位于湖北省东南部,地跨东经113°32′～114°58′,北纬29°02′～30°19′之间。咸宁北距武汉80公里,是湖北省的南大门,与湖南、江西两省接壤,成为武汉、长沙、南昌金三角中的中心城市,有着独特的区位优势。咸宁全市土地面积9 861平方公里,2010年,咸宁全市户籍总人口为290.96万[1]。

二、咸宁市经济发展的SWOT分析

1. 优势分析。

(1)良好的交通区位。咸宁市地处华中腹地,公路铁路网四通八达、交通便捷。公路方面,106、107国道、京港澳高速公路、杭瑞高速公路和通界高速公路均穿过咸宁境内,武咸快速通道、咸通高速公路和武汉城市圈外环线咸黄高速也已经开工建设。铁路方面,京广铁路、武广高速铁路两条大动脉穿越咸宁境内,咸宁与武汉、长株潭城市圈以及珠三角地区的时空距离大大缩短。武咸城际铁路正在建设之中,届时将进一步加快咸宁融入武汉城市圈的步伐,强化同城效应。水运方面,咸宁位于长江中游,118公里长江黄金水道依境东流,嘉鱼港被湖北省政府批准纳入“武汉新港”建设规划,咸宁将成为中国内河运输的重要港口和面向世界经济的水上门户。(2)独特的旅游资源。咸宁森林覆盖率达54%,自然环境优越,成为武汉城市圈中独具特色的生态宜居之城和旅游新城,全国6大类86小类旅游资源类型,咸宁市有46小类,有国家重点风景名胜区九宫山和赤壁陆水湖等自然景观和三国赤壁古战场、向阳湖文化村、汀泗桥北伐遗址等人文景观。2010年,咸宁市成功入围首批“全国旅游标准化试点城市”。2010年,咸宁市接待游客1 157.08万人次,实现旅游收入59.41亿元,旅游收入占GDP比重达11.4%[1]。

2. 劣势分析。

(1)经济总量规模小,发展基础薄弱。咸宁市经济总量不大,社会经济整体基础薄弱,有其历史客观性。咸宁建市时间是湖北省最晚的,直到1998年底方才撤地建市。仅从2008年的情况来看,咸宁市GDP总量分别为351.19亿元人民币,在湖北各地州市中只排在第十位,仅占当年武汉城市圈GDP总量的5.14%[2]。(2)工业化程度不高,技术水平较低。咸宁工业基础差,块头小,技术水平低,缺少支柱产业和拳头产品,咸宁工业呈现出发展速度较快但整体发展水平程度依然不高的特点,专业化程度低,难以形成规模效益。同时,传统产业比重较大,高新技术产业少,企业面临设备更新、技术升级等难题。

3. 机遇分析。

(1)“中部崛起”战略的实施和武汉城市圈的建设。2009年9月国务院原则通过的《促进中部地区崛起规划》。咸宁作为武汉城市圈的成员之一,处在武汉、长沙、南昌三个中部省会城市的中心,又位于武汉城市圈和长株潭城市圈两个“试验区”的连接线上,两型社会建设和相关配套政策,将为咸宁经济社会的发展在政策、资本、基础设施建设等方面带来空前的历史机遇。(2)低碳经济示范园的建设。2010年,中国第一个低碳示范园——华彬金桂湖低碳经济示范区正式落户咸宁。该示范园总投资114亿元,规划面积31平方公里。低碳经济必将给咸宁带来新的机遇,促进咸宁的经济发展和产业升级。

4. 挑战分析。

(1)武汉城市圈内城市的同质竞争。武汉城市圈内各自为政、同质竞争、重复建设的现象仍然存在。城市圈内的孝感、黄冈、仙桃、潜江、天门等城市在产业结构上与咸宁趋同,地区间产业转移和接受周边经济辐射能量的力度大大受到限制。(2)资源节约与环境保护的压力。咸宁经济社会正处于加快发展时期,在城市土地开发和山林开发中,如果不采取有效管理和治理措施,就有可能造成破坏生态、加大水土流失的情况发生。同时,在招商引资和项目建设中,有些部门难免会有目光短浅、只求短期经济效益的情况,对投资企业不加选择、来者不拒。这都必将给咸宁资源环境保护、建设生态宜居城市带来压力。

三、咸宁市经济发展预测

GM(1,1)模型是最常用的一种灰色预测模型,灰色GM(1,1)模型具有需求样本数据少、运算方便等优点,因而得到了广泛的应用[3～5]。本文以2001—2010年咸宁市GDP数据为样本,在灰色GM(1,1)模型的基础上,采用二次插值方法构建模型的背景值,进一步提高预测的准确性,对咸宁市“十二五”期末即2015年的GDP进行总量进行预测。

假设对这一非负数据序列进行一次累加生成后的序列Y具有近似指数变化规律,则其白化方程为,此式即为GM(1.1)预测模型,解该变量分离型微分方程得其特解为:

1. 建立预测数学模型。

取2001—2010年十年间咸宁市GDP数值142.57、144.76、156.86、205.01、204.09、234.65、286.81、351.19、418.45、520.33共十个数值组成原始数据列[2],对原始数据列进行累加生成,得到:Y=[y(2):287.33,y(3):444.19,y(4):649.2,y(5):853.29,y(6):1 087.94,y(7):1 374.75,y(8):1 725.94,y(9):2 144.39,y(10):2 664.72]

用二次插值法计算背景值可得:Z=[z(2):213.94,z(3):361.75,z(4):546.77,z(5):748.70,z(6):966.27,z(7):1225.98,z(8):1 545.85,z(9):1 924.02,z(10):2 396.07]

计算参数z2(t)及z(t)x(t)的值,然后计算出D、α、u的值,代入公式(1),整理得:y(t)=1 142.58e0.1397(t-1)-1 000.01(5)

式(5)即根据咸宁市2001—2010年GDP原始数据资料建立的灰色预测数学模型。

2. 外推预测。

利用相对误差及均方差比值法对所建立的模型进行拟合优度检验,计算可得前述模型平均相对误差为:α=0.0467,小于0.05,可知模型等级为二级,故模型合格。模型的后验差比值:C=0.12,小于0.35,模型精度为一级。由此可知模型预测效果满意,预测精度较高。

利用以上经检验的模型对咸宁市2015年GDP总量进行预测,由公式(5)可知:

y(15)=1 142.58e0.1397(15-1)-1 000.01=7 077.54,同理可求y(14)=6 024.38,所以,可得2015年咸宁市GDP总量为:x(15)=y(15)-y(14)=1053.16亿元。

四、结论

本文通过对咸宁市经济发展状况进行SWOT分析,咸宁经济虽然基础较差,总量较小,但是在武汉城市圈建设的背景下,咸宁经济面临的外部机遇大于挑战,内部优势强于劣势。GDP增速呈现出较快的上涨势头,根据灰色预测模型对咸宁市“十二五”期末的GDP总量进行预测,结果显示咸宁市2015年的GDP将突破1 000亿元,达到1 050亿元的水平,符合咸宁市经济社会发展的趋势。

参考文献

[1]咸宁市统计局.2010咸宁经济社会发展统计公报[Z],2010.

[2]咸宁市统计局.咸宁市统计年鉴(2001—2010)[K].

[3]罗华根.基于改进灰色系统的第三产业产值预测[J].科技向导,2011,(5):74-76.

[4]吴国峰.基于二次插值的GM(1,1)模型在用电量预测中的应用[J].安徽职业技术学院学报,2010,(9):17-19.