第八章 Black-Scholes 模型
灰色关联模型及其应用研究
重庆三峡学院 大学生创新性实验计划项目申报表 项目名称灰色关联模型及其应用研究 项目负责人 所在院系、专业 指导教师 联系电话 电子邮件 填表日期 教务处制
项目名称灰色关联模型及其应用研究 申请经费0.3万元计划起止时间2014年5月至2015年6月 申报团队学号姓名年级所在院系、专业联系电话E-mail 2012 导师 姓名院系职称/学历E-mail 电话 申请理由（包括项目背景及自身具备的知识条件） 一、项目背景： 灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授于1982年提出来的一门新兴理论，该理论是一种运用特定的方法描述信息不完全的系统并进行预测、决策、控制的崭新的系统理论。灰色系统理论认为任何随机过程都是在一定的幅值和一定时区变化的灰色量，并把随机过程看成灰色过程，其是控制论观点和方法的延伸，它从系统的角度出发来研究信息间的关系，即研究如何利用已知信息去揭示未知信息，也即系统的“白化”问题。灰色系统的实质为：部分信息已知部分信息未知的一类系统。灰色关联分析是灰色系统理论的主要内容之一，它是对运行机制与物理原型不清楚或者根本缺乏物理原型的灰关系序列化、模式化，进而建立灰关联分析模型，使灰关系量化、序化、显化，能为复杂系统的建模提供重要的技术分析手段。 灰色关联分析方法是一种多因素分析方法，其基本原理是通过对统计序列几何关系的比较，若序列几何形状越接近，则它们的灰关联度就越大。灰色关联分析的基本任务是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近，以分析和确定因子之间的影响程度或对因子对主行为的贡献测度。关联分析的实质是整体比较，是有参考系的、有测度的比较。 目前，常见的灰色关联计算模型主要有以下几种：邓聚龙提出的邓氏关联度；王清印的灰色B型关联度和C型关联度；唐五湘的T型关联度；刘思峰的广义关联度；赵艳林的灰色欧几里德关联度等。
DEM重点整理
DEM重点整理 第一章概述 1. 模型：指用来表现其他事物的一个对象或概念，是按比例缩减并 转变到我们能够理解的形式的事物本体。 2. 数字地面模型含义的扩展：测绘学家心目中的数字地面模型是新一代的地形图，地貌和地物不再用直观的等高线和图例符号在纸上表达，而且通过储存在磁性介质中的大量密集的地面点的空间坐标和地形属性编码，以数字的形式描述。 3. 数字高程模型的概念：数字高程模型简称DEM。它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生。 4. 数字高程模型的含义：DEM是DTM中最基本的部分，它是对地球表面地形地貌的一种离散的数字表达。 5. 数字地面模型的特点： （1）易以多种形式显示地形信息； （2）精度不会损失； （3）容易实现自动化、实时化； （4）具有多比例尺特性。 6. 数字高程模型的应用范畴：见课本10页 第二章数字高程模型的采样理论 1.采样的理论背景：推而广之，采样定理同样适用于决定相邻剖面
之间的采样间隔，从而得以获取由DEM所表示的地形表面的足够信息。反之，如果地形剖面的采样间隔是Dx，那么波长小于2Dx 的地形信息将完全损失。 2.数据采样策略：（1）沿等高线采样（2）规则格网采样 （3）剖面法（4）渐进采样（5）选择性采样 （6）混合采样 3. 数字高程模型源数据的三大属性：数据的分布、数据密度、数据精度。 密度是采样数据的另一属性，可以由几种方式指定，如相邻两点之间的距离、单元面积内的点数、截止频率等。 第三章数字高程模型的数据获取方法 1. 获取数字高程模型的数据的方法有哪些？ （1）摄影测量数据采集方法； （2）利用合成孔径雷达干涉测量采集数据方法； （3）机载激光扫描数据采集方法； （4）从地形图采集数据的方法； （5）从地面直接采集数据的方法。 2. 目前主要的机载扫描系统的飞行高度在20m到6000m之间（但典型的应用是200m到300m），高程精度从10cm到60cm，平面精度从1mm到3cm。一套完整的系统价格一般在70-130万美元左右。 3. 数字高程模型各种数据源对比：（1）野外测量的观测数据精度是
线性回归和灰色预测模型案例
预测未来2015年到2020年的货运量 灰色预测模型 是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测. 预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设和判断. 灰色系统的定义 灰色系统是黑箱概念的一种推广。我们把既含有已知信息又含有未知信息的系统称为灰色系统.作为两个极端，我们将称信息完全未确定的系统为黑色系统；称信息完全确定的系统为白色系统.区别白色系统与黑色系统的重要标志是系统各因素之间是否具有确定的关系。
建模原理 模型的求解
原始序列为： ) 16909 15781 13902 12987 12495 11067 10149 9926 9329 10923 7691())6(),...1(()0()0()0(==x x x 构造累加生成序列 ) 131159,114250,98469,84567,71580,59085, 48018,37869,27943,18614,7691())6(),...1(()1()1()1(==x x x 归纳上面的式子可写为 称此式所表示的数据列为原始数据列的一次累加生成，简称为一次累加生成. 对(1)X 作紧邻均值生成 ,.... 2)) 1()((21)()1() 1() 1(=-+=k k z k z k z MATLAB 代码如下： x=[7691 18614 27943 37869 48018 590857 71580 84567 98469 114250 131159]; z(1)=x(1); for i=2:6 z(i)=0.5*(x(i)+x(i-1)); end format long g z z = Columns 1 through 3 7691 13152.5 23278.5 Columns 4 through 6 32906 42943.5 319437.5
MATLAB空间面板数据模型操作介绍
MATLAB空间面板数据模型操作简介 MATLAB安装：在民主湖资源站上下载MA TLAB 2009a，或者2010a，按照其中的安装说明安装MATLAB。（MATLAB较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间） 一、数据布局： 首先我们说一下MA TLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中“1-94”“1-95”“1-96”“1-97”中，1是省份的代号，94,95,96,97表示年份，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。 与eviews不同，MATLAB处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在excel中说明）：先排放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据），再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。如图：
这里需要说明的是，MA TLAB中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。 二、数据的输入： MATLAB与excel链接：在excel中点击“工具→加载宏→浏览”，找到MA TLAB的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为：C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink，点击excllink.xla即可完成excel与MATLAB的链接。这样的话excel中的数据就可以直接导入MATLAB中形成MATLAB的数据文件。操作完成后excel 的加载宏界面如图： 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB”即表示我们希望excel 与MATLAB实现链
数字高程模型
1、数字高程模型：它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型（简称DTM)的一个分支，是表示区域D上的三维向量有限序列。 2、DTM：数字地形模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。 3、TIN：不规则三角网，通过从不规则分布的数据点生成的连续三角面来逼近地形表面。 4、测绘4D产品（即DLG数字线划图、DRG数字栅格影像、DEM、DOM数字正射影像）： DLG：现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集。数字线划图既包括空间信息也包括属性信息。DRG：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品。DEM：数字高程模型是以高程表达地面起伏形态的数字集合。DOM：数字正射影像利用航空相片、遥感影像，经象元纠正，按图幅范围裁切生成的影像。 5、连续不光滑DEM：指每个数据点代表的只是连续表面上的一个采样值，而表面的一阶导数或更高阶导数不连续的情况。 6、数字地貌模型：是地貌形体及其空间组合的数字形式，是一维、二维、三维、四维空间地貌的可视描述和模拟。 7、DEM误差：DEM高程值与真实值的差异 9、插值：根据不同数据集的不同方式，DEM建模可以使用一个或多个数学函数对地表进行表示。根据若干相邻参考点的高程求出待定点上的高程值。（内插） 14、不规则镶嵌数据模型：用相互关联的不规则形状与边界的小面块集合来逼近不规则分布的地形表面 15、行程编码结构：对于一幅栅格图像，常常有行或列方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容，即只在各行或列数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，从而实现压缩 16、细节层次模型：对同一个区域或区域中的局部使用具有不同细节的描述方法得到的一组模型。 17、DEM元数据：描述DEM一般特征的数据，如名称、边界、测量单位、投影参数等。 18、数字高程模型的主要研究内容 （1）地形数据采集，地形高程数据获取是数字高程的首要环节。地形高程数据的分布、密度和精度对数字高程模型的质量有着非常重要的影响，数据采样策略、高精度快速数据采样技术等一直是DEM数据采样的主要研究内容之一。 （2）地形建模与内插，DEM是对地形表面的数字化表示，实际上是一种数学建模过程，如果需要该数学表面上其他位置处的高程值，可应用内插方法来进行处理。高度逼真、多尺度地形建模技术和快速高效的内插算法是数字高程模型永恒的主题。 （3）数据组织与管理，DEM是按一定结构组织在一起的地形数据，数据结构的好坏直接影响DEM 对地形的重建精度。地形表面具有多尺度特征，多尺度地形的表达与组织是DEM面临的主要课题之一。 （4）地形分析与地学应用，主要包括两个部分，即基本应用和地形分析应用，基本应用主要是在DEM上实现等高线地形图上的地形分析功能，如高程内插，坡度坡向计算，土方计算，地形结构识别等；地学分析应用与具体学科相联系，主要研究基于DEM的地学模型，地学过程模拟等内容。 （5）DEM可视化，实现以多种方式如等高线，晕渲图，线框透视，动画等在不同层面上对地形进行表达，观察和浏览。 （6）不确定性分析和表达，数字高程模型的精度对DEM的生产者和使用者都有重要的意义。DEM 精度研究包括DEM数据源精度、数据内插精度、数据模型精度、各种误差在DEM数据操作过程中的传播问题以及DEM数据生产中的质量控制策略等。
基于Adaboost的改进多元线性回归灰色组合中期负荷预测
目录 目录 第1章绪论 (1) 1.1 中期负荷预测的目的和意义 (1) 1.2 国内外中期负荷预测研究现状 (1) 1.2.1 经典预测方法 (2) 1.2.2 传统预测方法 (3) 1.2.3 智能预测方法 (5) 1.3 本文所做主要工作 (8) 第2章中期负荷预测概述 (10) 2.1 中期负荷预测的概念和原理 (10) 2.2 中期负荷预测步骤 (11) 2.3 负荷预测误差分析 (12) 2.4 中期负荷的影响因素分析 (13) 2.5 本章小结 (14) 第3章预测算法研究 (15) 3.1 多元线性回归算法 (15) 3.1.1 多元线性回归模型的参数估计 (16) 3.1.2 多元线性回归模型基本假定 (17) 3.1.3 多元线性回归模型异方差性 (17) 3.2 Adaboost算法 (19) 3.2.1Adaboost算法概述 (19) 3.2.2 Adaboost算法原理及步骤 (19) 3.3 基于Adaboost的改进多元线性回归算法 (20) 3.4 灰色算法 (22) 3.4.1 灰色GM(1,1)的建模过程 (22) 3.4.2 灰色算法检验 (23) 3.4.3 灰色算法的改进 (25) III
目录 3.5 组合模型 (30) 3.6 本章小结 (33) 第4章中期负荷预测算例分析 (35) 4.1 基于Adaboost的改进多元线性回归算法中期负荷预测 (35) 4.2 基于改进灰色GM(1,1)中期负荷预测 (38) 4.3 组合预测 (40) 4.4 本章小结 (43) 第5章结论与展望 (44) 5.1 结论 (44) 5.2 展望 (44) 致谢 (46) 参考文献 (47) 攻读学位期间的研究成果 (50) IV
空间分析导论
第八章GIS空间分析导论 第一节空间数据 一、空间数据的基本概念及内容 地理信息系统能够飞速发展和广泛应用，主要原因就是其具有管理空间数据，并利用空间数据进行空间分析，为各行各业服务的能力。空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。 空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、磁带机或其它通讯系统输入GIS。 在GIS中，空间数据主要包括： 1、空间实体的位置 即在某一个已知坐标系中的几何坐标，标识了地理现象在自然界或某个地图区域的空间位置，如经纬度、平面直角坐标、极坐标等。 对空间实体的位置进行描述，必须对其进行抽象表示。一般来说，在二维分析空间，根据分析问题的尺度，我们把自然界中的物体抽象为点、线、面三种，在三维分析空间，则区分为点、线、面、体四种。 2、空间实体的关系 实体之间的关系通常包括：①度量关系，如两个实体之间距离的远近；②延伸关系（或方位关系），定义了两个实体之间的方位；③拓扑关系，定义了两个实体之间的关联、邻接、包含关系。 3、空间实体的非几何属性 一般简称属性，是指与地理实体相关联的地理变量或地理意义。属性分为定性和定量两种，定性数据包括名称、类型、特性等，如地貌类型、土地利用类型、行政区划等，定量数据包括数量、级别等，如土地面积、道路长度、人口数量、高程等；非几何属性一般是经过抽象、概括，通过分类、量算、统计得到。地理信息系统中的分析、检索大部分都是通过对属性的操作运算实现的，因此，属性数据的分类系统、量算指标、准确性对系统功能的实现有较大的影响。 4、空间实体的时间特征 指现象或空间实体随时间的变化。空间实体的位置数据和属性数据相对于时间来说，常常呈相互独立的变化，即在不同的时间，空间位置不变，但是属性特征可能已经发生变化，或者相反。 二、空间数据的表示 空间数据的表示，就是指将以图形模拟的空间物体表示成计算机能够接受的数字形式。计算机对上述空间数据内容的描述，主要的差别体现在对空间数据位置及其关系的表达，对非几何属性的记录，一般都用关系表的形式或指针来完成。
灰色关联分析及其应用
题目灰色关联分析及其应用 学生姓名魏婧学号 1109014115 所在学院数学与计算机科学学院 专业班级数学与应用数学数教1101班 指导教师马引弟 完成地点陕西理工学院 2015年06月08日
灰色关联分析及其应用 魏婧 （陕西理工学院数计学院数学与应用数学（师范类)专业数教1101班,陕西汉中 723000） 指导教师：马引弟 [摘要] 本文对灰色关联分析相关理论进行研究和总结,通过建立教师教育教学的评价指标体系,用灰色关联度模型进行决策,将定性与定量方法有机结合,使决策简单清晰,计算简单,便于实用. [关键词] 灰色关联分析;教育教学;评价;决策 1 引言 灰色系统理论是20世纪80年代,由中国华中理工大学邓聚龙教授首次在“含未知数系统的控制问题”的学术报告中提出“灰色系统”一词,它是以数学理论为基础的系统工程学科,为灰色系统理论鉴定基础[1].自灰色系统理论诞生以来,灰色关联分析理论作为其中最重要 的一部分就受到学术界的广泛关注.它不仅是灰色系统理论的重要组成部分,也是灰色系统、预测和决策的基石. 随着灰色系统在各个方面的推广、应用,对灰色关联分析的关注也越来越多,同时也存在一些不足.因此,为了更好的将灰色关联应用到实际生活中,对灰色关联分析理论探讨及实际应用进行研究是十分必要的. 党的十八大明确提出深化教育领域综合改革,努力办好人民满意的教育,要坚持教育优先发展,全面贯彻党的教育方针,对教师进行教育教学评价是十分有必要的.由于影响教师教育教学评价的因素很多,如何建立灰色关联模型进行合理的评价,是灰色关联分析应用实际教育教学评价体系的重点. 2 灰色关联分析概述 灰色关联分析理论的基本思想就是根据描述所研究系统指标序列曲线的几何形状与所选的标准系统指标序列曲线的相似程度来判断它们的关联程度是否紧密[1].曲线形状越接近,说明相对应的指标序列关联程度越大;曲线形状差异越大,说明相对应的指标序列的关联程度越小. 由此可以看出,对于如何定义关联度以及关联度的计算方法是灰色关联分析理论的重要组成部分[2].同时在进行关联分析时,必须先确定参考序列,然后比较其他序列的接近程度, 这样才能对其他序列进行比较,进而做出判断. 2.1灰色关联主要基本概念 X为表征系统特征行为的量,其在序号k上的观测数据为定义1[1]:设
MATLAB空间面板数据模型操作介绍
MATLAB 空间面板数据模型操作简介 MATLAB 安装： 在民主湖资源站上下载 MA TLAB 2009a ，或者 2010a ，按照其中的安装说明 安装 MATLAB 。（ MATLAB 较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间） 一、数据布局 首先我们说一下 MA TLAB 处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉 eviews 的同学 可能知道， eviews 中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间 序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中 “1-94”“1-95” “1-96” “ 1-97”中， 1是省份的代号， 94,95,96,97 表示年份， eviews 是将每个省 份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。 与 eviews 不同， MATLAB 处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在 excel 中说明）： 先排 放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据） ，再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。 如图：
这里需要说明的是， MA TLAB 中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。二、数据的输入： MATLAB 与 excel链接：在 excel中点击“工具→加载宏→浏览” ，找到 MA TLAB 的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为： C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink ，点击 excllink.xla 即可完成 excel 与 MATLAB 的链接。这样的话 excel 中的数据就可以直接导入 MATLAB 中形成 MATLAB 的数据文件。操作完成后 excel 的加载宏界面如图： 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB ”即表示我们希望 excel 与
空间面板数据分析——R的splm包资料
空间面板数据分析——R的splm包 （任建辉，暨南大学） The splm package provides methods for fitting spatial panel data by maximum likelihood and GM. 安装R软件及其编辑器Rstudio 网址：https://www.360docs.net/doc/ff1813271.html, https://www.360docs.net/doc/ff1813271.html,/ 下载好Rstudio以后，操作都可以Rstudio中完成了，包括命令的编写、命令运行、图形展示，最方便的要数查看数据了。 R界面 Rstudio界面，形如matlab
下面进入正题，了解splm包中的数据、命令及结果展示。所有命令都写在编辑窗口（studio 左上区域），可以单独的运行每行命令，也可选取一段一起执行，点run按钮。 1、首先，安装splm包并导入，命令如下: intall.packages(“splm”)，选择最近的下载点 library(splm) > library(splm) 载入需要的程辑包：MASS 载入需要的程辑包：nlme 载入需要的程辑包：spdep 载入需要的程辑包：sp 载入需要的程辑包：Matrix 载入需要的程辑包：plm 载入需要的程辑包：bdsmatrix 载入程辑包：‘bdsmatrix’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:base’: backsolve 载入需要的程辑包：Formula 载入需要的程辑包：sandwich 载入需要的程辑包：zoo 载入程辑包：‘zoo’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:base’: as.Date, as.Date.numeric 载入需要的程辑包：spam 载入需要的程辑包：grid Spam version 0.40-0 (2013-09-11) is loaded. Type 'help( Spam)' or 'demo( spam)' for a short introduction and overview of this package. Help for individual functions is also obtained by adding the suffix '.spam' to the function name, e.g. 'help( chol.spam)'. 载入程辑包：‘spam’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:bdsmatrix’:
第八章 地理信息系统基础
第八章地理信息系统基础 第一节地理信息系统概述 一、GIS的概念 地理信息系统（GIS，Geographical Information System）的定义是由两个部分组成。一方面，地理信息系统是一门学科，是描述、存储、分析和输出空间信息的理论和方法的一门新兴的交叉学科；另一方面，地理信息系统是一个技术系统，是以地理空间数据库（Geospatial Database）为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间的和动态的地理信息，为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。 地理信息系统的外观，表现为计算机软硬件系统，其内涵却是由计算机程序和地理数据组织而成的地理空间信息模型。 地理信息系统具有以下三个方面的特征： 第一，具有采集、管理、分析和输出多种地理信息的能力，具有空间性和动态性； 第二，由计算机系统支持进行空间地理数据管理，并由计算机程序模拟常规的或专门的地理分析方法，作用于空间数据，产生有用信息，完成人类难以完成的任务； 第三，计算机系统的支持是地理信息系统的重要特征，因而使得地理信息系统能快速、准确、综合地对复杂的地理系统进行空间定位和过程动态分析。 二、地理信息系统的构成 与普通的信息系统类似，一个完整的GIS主要由四个部分构成，即计算机硬件系统、计算机软件系统、地理数据（或空间数据）和系统管理操作人员。 其核心部分是计算机软硬件系统，空间数据反映GIS的地理内容，而管理人员和用户则决定系统的工作方式和信息表示方式。 （扫图：9页图1－4） 三、GIS的主要功能 （一）数据采集与编辑 主要用于获取数据，保证地理信息系统数据库中的数据在内容和时间上的完整性、数值逻辑一致性与正确性等。 （二）数据处理 初步的数据处理主要包括数据格式化、转换、概括。 （三）数据存储与组织 这是建立地理信息系统数据库的关键步骤，涉及到空间数据和属性数据的组织。（四）空间查询与分析 空间查询是地理信息系统以及许多其他自动化地理数据处理系统应具备的最基本的分析功能，空间分析是地理信息系统的核心功能，也是地理信息系统与其他计算机系统的根本区别。 模型分析是在地理信息系统支持下，分析和解决现实世界中与空间相关的问题，它是地理信息系统应用深化的重要标志。 （五）图形与交互显示 地理信息系统为用户提供了许多用于地理数据表现的工具，其形式既可以是计算机屏幕显示，也可以是诸如报告、表格、地图等硬拷贝图件，尤其要强调的是地理信息系统的地图
旅游规划性质
总体开发规划分为四个篇章 第一篇：情景分析篇 第二篇：战略定位及旅游策划篇 第三篇：开发建设篇 第四篇：规划实施篇 绪论： 一、规划性质： 《总体规划》属于旅游景区开发建设的指导性文件，为区内开发建设提供指导。在旅游景区内进行的与旅游相关的各项建设和经营活动，均应与本规划相衔接。 通过本规划的引导，以期推动旅游景区的有序建设，形成旅游核心吸引物和竞争力，推进旅游经济增长和旅游资源可持续利用，实现旅游景区自然、文化、社会效益的协调发展。 二、规划依据 旅游规划是综合性的规划，必须以法律为准绳，并与其他已经批准的规划相衔接。本规划首先以国家的相关法律、法规、规章和规范性文件为基础，同时参考并衔接了陕西省、吕梁市的相关规划及文件。 三、规划目的 明确旅游市场开发方向，使旅游景区成为富有市场竞争力、吸引力的旅游胜地。 合理安排旅游景区内各项度假休闲和游憩服务设施，完善旅游景区功能。创造丰富的景层次，增加旅游体验效果，形成景观和旅游产品特色品牌。 注重生态、文化、经济效益的协调发展，协调旅游开发与旅游景区生态回复之间的矛盾，协调个群体利益，推进旅游经济增长和旅游资源可持续利用，实现旅游景区自然、文化、社会效益的协调发展，建立具有显著经济规模效益和可持续发展的旅游景区。 第一篇：情景分析篇 第一章宏观背景分析 一、中国旅游业的发展趋势和热点 中国旅游业在经历了二十多年以观光为主的初级发展阶段后，正在进入一个高速增长的黄金发展期。在旅游业经济总量增长的同时，国内旅游市场出现了明显的转型升级趋势，旅游方式、旅游产品和旅游企业等层面正在经历一场深刻的变革。概况起来，市场转型的表现如下： 由观光旅游到休闲度假旅游 由大众旅游到个性化旅游 由名胜观赏到深度体验旅游 由团队旅游到自助旅游 旅游向郊区化、短期化发展 旅游服务到产业一体化发展 在新的市形式下，休闲度假旅游、商务公务旅游以及特殊兴趣旅游已逐渐成为旅游消费的主流和国内旅游发展的重要方向。
空间面板数据分析R的splm包
空间面板数据分析——R的s p l m包 （任建辉，暨南大学） The splm package provides methods for fitting spatial panel data by maximum likelihood and GM. 安装R软件及其编辑器Rstudio 网址：https://www.360docs.net/doc/ff1813271.html, 下载好Rstudio以后，操作都可以Rstudio中完成了，包括命令的编写、命令运行、图形展示，最方便的要数查看数据了。 R界面 Rstudio界面，形如matlab 下面进入正题，了解splm包中的数据、命令及结果展示。所有命令都写在编辑窗口（studio左上区域），可以单独的运行每行命令，也可选取一段一起执行，点run按钮。 1、首先，安装splm包并导入，命令如下: intall.packages(“splm”)，选择最近的下载点 library(splm) > library(splm) 载入需要的程辑包：MASS 载入需要的程辑包：nlme 载入需要的程辑包：spdep 载入需要的程辑包：sp 载入需要的程辑包：Matrix 载入需要的程辑包：plm 载入需要的程辑包：bdsmatrix 载入程辑包：‘bdsmatrix’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:base’: backsolve
载入需要的程辑包：Formula 载入需要的程辑包：sandwich 载入需要的程辑包：zoo 载入程辑包：‘zoo’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:base’: 载入需要的程辑包：spam 载入需要的程辑包：grid Spam version 0.40-0 (2013-09-11) is loaded. Type 'help( Spam)' or 'demo( spam)' for a short introduction and overview of this package. Help for individual functions is also obtained by adding the suffix '.spam' to the function name, e.g. 'help( chol.spam)'. 载入程辑包：‘spam’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:bdsmatrix’: backsolve 下列对象被屏蔽了from ‘package:base’: backsolve, forwardsolve 载入需要的程辑包：ibdreg 载入需要的程辑包：car 载入需要的程辑包：lmtest 载入需要的程辑包：Ecdat 载入程辑包：‘Ecdat’ 下列对象被屏蔽了from ‘package:car’: Mroz 下列对象被屏蔽了from ‘package:nlme’: Gasoline 下列对象被屏蔽了from ‘package:MASS’: SP500 下列对象被屏蔽了from ‘package:datasets’: Orange 载入需要的程辑包：maxLik 载入需要的程辑包：miscTools Please cite the 'maxLik' package as: Henningsen, Arne and Toomet, Ott (2011). maxLik: A package for maximum likelihood es timation in R. Computational Statistics 26(3), 443-458. DOI 10.1007/s00180-010-0217 -1. If you have questions, suggestions, or comments regarding the 'maxLik' package, plea se use a forum or 'tracker' at maxLik's R-Forge site: Warning message: 程辑包‘Matrix’是用R版本3.0.3 来建造的 注意：在导入splm时，如果发现还有其他配套的包没有安装，需要先安装。 2、接着，查看数据及结构，命令如下：
灰色理论灰色预测模型和灰色关联度分析matlab通用代码
%该程序用于灰色关联分析，其中原始数据的第一行为参考序列，1至15行为正相关序列，16至17为负相关序列 clc,clear load x.txt %把原始数据存放在纯文本文件x.txt 中 %如果全为正相关序列，则将两个循环替换为下列代码 %for i=1:size(x,1) %x(i,=x(i,/x(i,1); %end for i=1:15 x(i,=x(i,:)/x(i,1); %标准化数据 end for i=16:17 x(i,:)=x(i,1)./x(i,:); %标准化数据 end data=x; n=size(data,1); ck=data(1,:);%分离参考序列 bj=data(2:n,:);m1=size(bj,1); for j=1:m1 t(j,:)=bj(j,:)-ck; end jc1=min(min(abs(t')));jc2=max(max(abs(t'))); rho=0.5;%灰色关联度为0.5 ksi=(jc1+rho*jc2)./(abs(t)+rho*jc2); r=sum(ksi')/size(ksi,2); r %灰色关联度向量 [rs,rind]=sort(r,'descend') %对关联度进行降序排序 %该函数用于灰色预测模型，其中x0为列向量，alpha一般取0.5，将第一个数据视为序号为0,k从0开始的序号矩阵 function y=huiseyuce(x0,alpha,k) n=length(x0); x1=cumsum(x0); for i=2:n z1(i)=alpha*x1(i)+(1-alpha)*x1(i-1); end z1=z1'; B=[-z1(2:n),ones(n-1,1)]; Y=x0(2:n); ab=B\Y; y1=(x0(1)-ab(2)/ab(1))*exp(-ab(1)*k)+ab(2)/ab(1);%产生预测累加生成序列 y=[x0(1) diff(y1)]%产生灰色预测数据 1 / 1
《数字地面模型》课程考试说明及复习要点(2014)
《数字地面模型》课程考试说明及复习要点 陈刚 2014年6月17日 考试时间：2014年6月26日，16:30-18:30 考试地点： 一、试卷内容及形式 试卷由四部分内容组成，题量中等，难度中等； ●名词解析（每题5分，共5×4 = 20分） ●填空题（每空0.5~1分，共20分） ●简答与与概念辨析题（2×10分，共20分；从4小题中任选2题回答） ●论述与图解计算题（从1、2、3题中任选两题回答，每题12分；第4题必答，16分， 合计40分） 二、复习及答题注意事项 （一）复习资料 ●本次考试内容基本来自课件PPT（部分需从课外了解，本文档中已注明），考试内容包 括理论知识、实践应用及软件操作方法三部分。其中，所涉及的实习软件是ArcGIS。（二）答题要求 ●答题时请正确理解题意，按要求认真答题，字迹清晰； ●答题态度很重要； ●除名词解析、填空题两部分外，答题内容请一律写在答题纸上；欢迎将所有内容都写在 答题纸上； ●简答与与概念辨析题部分请提炼要点，内容精当准确； ●论述与图解计算题部分主要考察知识综合、技术分析及文字组织能力，请认真回答，要 求结构清晰，能准确表达思路，必要时请辅以图表； ●简答与与概念辨析题、论述与图解计算题部分为选择回答，多答不多给分，请注意； ●交卷时，请将试卷与答题纸一起交回。 三、复习要点 （按分发给大家的PPT展开） 第一章数字地面模型概述 ●概念解析：数字高程模型、数字地面模型、4D产品 ●古往今来，人类一直在寻求如何描述周围及其大区域范围的地形地貌形态及其地表现象 的有效表达方式，它们分别是？
●地图上表示地貌的具体要求是什么？ ●地形图的立体表示有哪几种表现手段？ ●数字地形表达的方式可分两大类：数学描述和图像描述。使用傅立叶级数和多项式来描 述地形是常用的数学描述方式。规则格网、不规则格网、等高线、剖面图等是图像描述的常用方式。 ●数字高程模型、数字地貌模型与数字地面模型之间的关系，看图说明。 ●数字地面模型描述地表的优点。 ●基础地理信息数字产品(或称数字测绘产品)的四种基本模式（4D产品）。 ●“DEM已经成为独立标准的基础产品，越来越广泛地用来代替传统地形图中等高线对 地形的描绘。”如何理解上面的描述（从地形表达手段的技术发展历程及当前的进展入手）？ 第二章数字地面模型的数据获取 ●概念解析：航摄像片的方位元素、数字摄影测量、渐进采样法 ●数字地面模型的数据来源主要包括哪些？ ●请列举能获取立体地形数据的遥感数据源（结合课件，并查询相关网站），简要说明其 特色。 ●航空摄影测量一直是地形图测绘和更新最有效也是最主要的手段，也成为数字地面模型 生产的最重要数据源。 ●摄影测量和地形图数字化方法是大规模DEM采集最有效的两种方式，也是最为普遍采 用的方式。 ●从数据源获取DEM的原始数据是建立数字高程模型的第一道工序，请简述其重要性。 ●摄影测量技术发展的三个阶段分别是？ ●航空摄影是中心投影成像，中心投影的构像规律会由于像片倾斜、地形起伏而引起像点 的移位和方向偏差。因此有必要研究像片的几何特性。 ●解析摄影测量与模拟摄影测量的比较图表。 ●数字摄影测量的概念解释，请简述数字摄影测量系统(Digital Photogrametry System, DPS) 的主要功能、作业步骤及主要作业产品。 ●摄影测量采样方法包括哪几种？ ●使用GPS、激光扫描、干涉雷达等新型技术进行DEM数据采集是很有发展前景的DEM 采集方式。 ●了解目前主要的DEM数据产品（如DTED 、SRTM等官方提供的标准DEM产品）， 并选择其中一种，描述其主要产品特点与技术指标（请结合课件，并查询相关网站）。 第三章数字高程模型内插 ●概念解析：DEM内插、移动拟合法 ●按内插点的分布范围，可以将内插分为整体内插、分块内插和逐点内插三类（或分整体 内插和局部内插两大类）。根据二元函数逼近数学面和参考点的关系，内插又可以分为纯二维内插和曲面拟合内插两种。 ●分块内插的典型方法有哪些，重点掌握双线性多项式内插的推导、计算，简述二元样条 函数内插的技术原理、特点（无须推导）。
空间面板数据计量经济分析
空间面板数据计量经济分析 空间面板数据计量经济分析 *以上分别介绍了区域创新过程中空间效应（依赖性和异质性）的空间计量检测，以及纳入空间效应的计量模型的估计方法——空间常系数回归模型（空间滞后模型，SLM 和空间误差模型，SEM ）和空间变系数回归模型（地理加权回归模型，GWR ）；同时还介绍和分析了面板数据（Panel Data ）计量经济学方法的估计和检验。 *可以看出，目前的空间计量经济学模型使用的数据集主要是截面数据，只考虑了空间单元之间的相关性，而忽略具有时空演变特征的时间尺度之间的相关性，这显然是一个美中不足。 *Anselin （1988）也认识到这一点。当然，大多学者通过将多个时期截面数据变量计算多年平均值的办法来综合消除时间波动的影响和干扰，但是这种做法仍然造成大量具有时间演变特征的创新行为信息的损失，从而无法科学和客观地认识和揭示具有时空二维特征的研发与创新过程的真实机制。*面板数据（Panel Data ）计量经济模型作为目前一种前沿的计量经济估计技术，由于其可以综合创新行为变量时间尺度的信息和截面（地域空间）单元的信息，同时集成考虑了时间相关性和空间（截面）相关性，因而能够科学而客观地反映受到时空交互相关性作用的创新行为的特征和规律，是定量揭示研发、知识溢出与区域创新相互作用关系的有效方法。但是，限于在所有时刻对所有个体（空间）均相等的假定（即不考虑空间效应），面板数据计量经济学理论也有其美中不足之处，具有很大的改进余地。 *鉴于空间计量经济学理论方法和面板数据计量经济学理论方法各有所长，把面板数据模型的优点和空间计量经济学模型的特点有机结合起来，构建一个综合考虑了变量时空二维特征和信息的空间面板数据计量经济模型，则是一种新颖的研究思路。以下根据空间计量经济模型和标准的面板数据模型[1]的建模思路，提出空间面板数据（Spatial Panel Data Model ，SPDM ）模型的建模思路和过程。 [1]与动态面板数据模型的建模思路类似，只要施加一些假定，引入因变量的滞后项，则为空间动态面板数据模型。 空间滞后面板数据计量分析 *考虑一个标准的面板数据模型： it it it it it y αx βμ=++*如果将变量的真实的区域空间自相关性（依赖性）（Anselin &Florax ，1995）考虑到创新行为中来，这种创新行为的空间自相关性可以视为区域创新过程中的一种外部溢出形式，这样则可以设定如下模型： it it it it it it y αWy x βμρ=+++*上式为空间滞后面板数据（Spatial Lag Panel Data Model ，SLPDM ）计量经济模型。其中，是创新的空间滞后变量，主要度量在地理空间上邻近地区的外部知识溢出，是一个区域在地理上邻近的区域在时期创新行为变量的加权求和。 空间误差面板数据计量分析 *如果在创新行为的空间依赖性存在误差扰动项中来测度邻近地区创新因变量的误差冲击对本地区创新行为的影响程度，则可以通过空间误差模型的空间依赖性原理可得： it it it it it y αx βμ=++it it it W μλμε=+*上式即为空间误差面板数据（Spatial Error Panel Data Model ，SEPDM ）计量经济模型。其中，参数衡量了样本观察值的误差项引进的一个区域间溢出成分。 *因为已经在面板数据模型中考虑了创新行为变量的空间依赖性，因此采用一般面板数据模型的估计技术如OLS 或GLS 等将具有良好的估计效果。如果能够综合考虑面板数据模型中的一些假定，如时间加权（Period Weights ）或截面加权（Cross-section Weights ），则可获得更加符合创新现实的估计结果。
重要动态面板数据模型完全
第17章 动态面板数据模型 17.1 动态面板数据模型 前一章讨论具有固定效应和随机效应的线性静态面板数据模型，但由于经济个体行为的连续性、惯性和偏好等影响，经济行为是一个动态变化过程，这时需要用动态模型来研究经济关系。本章主要讨论动态面板数据模型的一般原理和估计方法，然后介绍了面板数据的单位根检验、协整分析和格朗杰因果检验的相关原理及操作。 17.1.1动态面板模型原理 17.1.2）时，第一3不相关。可以形成预先的工具变量： 12122000000i i i i i iT Y Y Y Y Y -?????????? 每一个预先决定的变量的相似的工具变量便可以形成了。假设it ε不存在自回归，不同设定的最优的GMM 加权矩阵为： 1 1'1M d i i i H M Z Z --=??=Ξ ??? ∑ （17.1.4） 其中Ξ 是矩阵，221000120001200 02100012σ-????-? ???Ξ=??-????-??
i Z 包含严格外生变量和预先决定的变量的混合。该加权矩阵用于one-step Arellano-Bond 估计。 给定了one-step 估计的残差后，我们就可以用估计计算的White 时期协方差矩阵来代替加权矩阵H d ： 1 1''1M i i i i i H M Z Z εε--=??=?? ??? ∑ （17.1.5） 该加权矩阵就是在Arellano-Bond 两步估计中用到的矩阵。 我们可以选择两者中一个方法来改变最初的方程，以消除对总体偏离而计算的个体效应（Arellano 和Bover ，1995）。详情见后面的GMM 估计，用正交偏离而转换残差有个特点就是转换设定的第一阶段最优加权矩阵是简单的2SLS 加权矩阵。 GMM 这里通过下面式子进行估计： '''(()())(()())i i i i i i E g g E Z Z ββεβεβ= （） 而'1()()M i i i G Z f ββ=??=-? ??? ∑ 在简单的线性模型中'(,)it it f X X ββ=，我们可以得到系数的估计值为：