基于广义加权组合预测法的建设用地需求预测_以苏州市为例
组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用
组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用
牛永界;郭继坤
【期刊名称】《后勤工程学院学报》
【年(卷),期】2008(024)004
【摘要】分析、研究、预测战时物资需求量,进而拟制相应的物资保障方案,是提高战时物资保障计划性和有效性的客观要求.利用灰色预测法和趋势预测法建立模型并进行预测,在对比分析各种物资需求预测方法的基础上,建立了基于最小二乘法加权的战时单兵日均物资需求的组合预测模型,为我军进行战时物资需求预测提供了一种可借鉴的方法.
【总页数】4页(P66-69)
【作者】牛永界;郭继坤
【作者单位】后勤工程学院军事油料应用与管理工程系,重庆,400016;后勤工程学院军事油料应用与管理工程系,重庆,400016
【正文语种】中文
【中图分类】E233
【相关文献】
1.基于SARIMA-SVM组合模型的战时军用物资需求预测 [J], 程虎彪;姜大立
2.组合预测法在我国汽车市场需求预测中的应用 [J], 潘志刚;韩颖
3.组合预测法在成都公路物流需求预测中的应用 [J], 于忠霞;李家伟
4.组合预测法在贵州省物流人才需求预测中的应用 [J], 王景超;孟利清;方赛银;潘
祥
5.基于分类组合模型的电网物资需求预测方法与应用研究 [J], 徐欣;孙扬
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(房地产策划方案}中海地产号地块住宅项目策划报告P
（房地产策划方案）中海地产号地块住宅项目策划报告P中海地产苏园（2005）07号地块项目市场定位策划报告目录一、项目概况1、苏项目地块区位环境分析 (6)2、周边环境分析 (6)3、项目所在区域规划情况分析 (7)3.1项目自身概况 (7)3.2项目周边区域规划 (8)二、项目市场环境分析1、苏州市房地产经济背景分析……………………………………….…..…,,,91.1苏州市概况 (9)1.2苏州市宏观经济影响关系分析 (11)1.3苏州市城市规划概况及对本项目的影响 (25)1.4苏州市房地产政策概况对本项目的影响2、苏州市区房地产市场情况调查 (28)2.1 苏州近几年房地产态势分析 (32)2.2苏州房地产2006年发展态势总结及预测 (33)2.3苏州市区房地产市场调查分析 (35)2.4苏州市区二级市场（商品房市场）分析 (38)2.5苏州市区三级市场（二手房市场）概况及分析 (42)3、苏州市区房地产区域市场调查 (42)3.1苏州房地产市场区域板块分析 (46)4、苏州工业园区房地产市场 (46)4.1园区房地产发展及走势 (48)4.2近年内各年度园区供应及销售情况 (48)4.3园区商品房价格走势及与其他片区房价比较情况 (49)4.4园区未来房地产市场分析与预测 (57)4.5典型个案和基准竞争对手分析 (61)三、苏州各类物业分物业形态专题分析1、苏州各类物业形态的发展情况 (69)1.1写字楼 (69)1.2类别墅 (70)1.3多层等低密度住宅 (75)1.4高层及小高层住宅市场 (76)2、苏州各类物业市场的主要特征 (79)3、苏州各区域典型个案分析 (80)四、消费者需求分析1、区域内购房者细分及需求分析 (84)1.1何谓市场需求? (84)1.2我们的需求者在哪里? (84)1.3需求者购买因素分析 (85)2、消费者需求分析 (87)2.1私营业主 (87)2.2政府官员 (89)2.3本地高收入职业经理人 (90)2.4外来高收入职业经理人 (93)2.5等自由职业者 (95)2.6投资客户 (97)五、本项目分析及定位1、本项目SWOT分析……………………………………………………..2、本项目整体形象定位…………………………………………………….3、本项目可能发展物业形态的目标客户定位…………………………….3.1目标客户职业分析……………………………………………………………………3.2目标客户来源地及比例分析…………………………………………………………3.3目标客户家庭成员构成分析…………………………………………………………3.4目标客户可承受总价范围段及各自比例……………………………………………3.5目标客户可承受面积范围段及各自比例……………………………………………3.6客户特征描述…………………………………………………………………………3.7客户行为习惯分析……………………………………………………………………4、楼型（物业形态及配比）定位………………………………………….5、价格定位、分析与建议……………………………………………….…6、户型建议……………………………………………………………….…六、产品多方案配比建议1、经济成本分析………………………………………………….………….2、总体规划分析……………………………………………………………..3、针对消费群分析…………………………………………………………..4、分期发展规划分析………………………………………………………..5、销售分期分析…………………………………………………………….七、营销概念主题与项目规划概念的结合点1、概念产生的背景………………………………………………………….2、概念主题的诠释……..……………………………………………………3、案名诠释…………………………………………………………….…….一、项目概况1、项目地块区位环境分析07号项目地块位于苏州新加坡工业园区金鸡湖西南岸，东临金鸡湖，西接星港街，南靠机场路，北面垂柳路；可以说是近几年来园区湖西的稀有临湖观景板块。
城市地价指数编制与地价水平预测研究——以苏州市为例的开题报告
城市地价指数编制与地价水平预测研究——以苏州市为例的开题报告一、选题背景和意义城市土地是城市发展的基础资源，随着城市化进程的加快，城市土地的价值不断提升，城市土地市场也日益活跃。
城市地价水平的变化不仅关系到土地市场的投资环境和土地经济收益的预期，也直接影响到城市人口流动、房地产开发和市政配套建设等方面。
因此，研究城市地价水平的变化规律以及预测未来地价水平的趋势具有重要的理论和实践意义。
苏州是我国经济发展较为快速的城市之一，城市土地市场也非常活跃。
苏州市土地市场的状况已成为社会关注焦点。
如果能够有效预测苏州市土地市场的变化趋势，不仅有助于合理制定土地政策，掌握土地流通信息，还可为房地产企业、房地产评估公司、金融机构等提供重要决策参考信息。
因此，在对苏州市的土地市场进行深入分析的基础上，探究城市地价指数的编制方法，构建城市地价指数预测模型，对于准确、科学地预测苏州市土地市场的变化趋势、判断苏州市土地市场的价格走势和形成机制，提高土地市场投资决策的精准性和科学性具有重要意义。
二、研究内容和思路本研究将以苏州市为案例，开展以下研究内容：1. 分析苏州市土地市场的现状，主要考察土地供给、土地需求、土地成交情况等方面的数据，确立土地市场的变化趋势和特点。
2. 研究城市地价指数构建的方法，包括指数的数据来源、指数的选择方法、指数的计算方法等。
3. 构建苏州市城市地价指数，根据土地市场的现状和发展趋势，选取合适的指数基期和权重分配方案，计算得出城市地价指数。
4. 基于时间序列分析和数据挖掘技术，建立苏州市城市地价指数的预测模型，预测指数未来的变化趋势和水平。
5. 分析苏州市土地市场的价格形成机制，探讨城市地价指数与土地市场价格的关系，为合理的土地出让和土地评估提供科学参考。
三、论文结构本论文将分为以下几个章节：第一章：绪论本章节主要介绍研究背景、意义和目的，以及本论文的研究内容和思路。
第二章：苏州市土地市场现状分析本章节将对苏州市土地市场的现状进行分析，包括土地供给、土地需求、土地成交情况等方面的数据分析，掌握土地市场的基本变化趋势和特点。
土地需求量预测方法和内容
1）回归预测法
3.6.5 土地需求量定量预测方法
例如：
28
29Biblioteka 30土地需求量预测方法和内容
1
3.6.1 概述
1）预测的程序
确定预测目的 —→ 制定预测计划 —→ 收集基础资料 —→ 检验现有资料 —→ 实施预测过程 —→ 分析预测误差。
2）预测的方法
据不完全统计，世界上至今所采用的预测方法达150多种，其中 常用方法15—20种。大致可分为三类：1、定性预测。2、定量预测。 3、综合预测。
人口增长率、人口规模、人口构成、人口分布、消费人口、 劳动资源、人口城市化水平、人口迁移趋势等的预测。
3
三种方法： （1）系统动力学模型
3.6.2 人口预测
1）总人口预测
4
（2）自然增长法
3.6.2 人口预测
1）总人口预测
在人口变动比较稳定的地区
ⁿ Pn = P0 (1+ K) ＋△P
K ——人口自然增长率；
第九条 城市道路广场用地。
城市道路广场定额指标一般采用三级，其用地定额近期为6～10平方米／人，其 中市级为3．5～5平方米／人；居住区级为1．5～2平方米／人；小区级为1～3平方 米／人。远期为11～14平方米／人。
第十条 城市公共绿地
城市公共绿地定额采用三级，即市级、居住区级、小区级。 城市公共绿地定额近期为3～5平方米／人，其中市级为1平方米／人，居住区级 为1～2平方米／人，小区级为1～2平方米／人。远期为7～11平方米／人。 公共绿地的内容，包括全市性公园、区域性公园、动物园、开放性的植物园、 儿童公园、街头绿地、小区级绿地和不小于8米宽的林荫带。但不包括行道树、防风
徐州市：截止到2006年年底，全市共有农村宅基地57.63万 亩，按全市农业人口231.66万人计算，人均宅基地达到166平方 米，超过省级标准66平方米。
新型城镇化背景下绿地—经济发展模型的综合研究——以江苏省为例
May.2021No.3(TotM 168)2021年5月中国林业经济第3期(总第168期)・研究报告・CHINA FORESTRY ECONOMICS新型城镇化背景下绿地一经济发展模型的综合研究——以江苏省为例吕蕊汐】，吕忠全打王惜凡2,于祯朦】，吕欣晔彳(1.南京林业大学 理学院，南京210037; 2.南京林业大学经济管理学院，南京210037;3.南京市第九中学南京210018)摘 要：在新型城镇化背景下对绿地经济发展状况进行研究，以江苏省为例，构建了评价指标体系并通过爛权法计算各区域绿地-经济发展模型的综合分数，利用K-Means 方法进行空间聚类，最后基于空间计量分析进一步探究综合分 数在空间和时间上的滯后效应和相关性，研究表明：①人均GDP 和人均公园绿地面积的增大能够提升第三产业在GDP中的比重，且三者能够显著拉升绿地经济发展模型的综合分数；②城镇居民可支配收入对综合分数的贡献度很低，江苏 省主要通过传统重工业来提高民生经济，这不利于绿地建设；③绿地经济建设发展具有一定的时间和空间滞后性，前者 主要来自以核心城市为中心的产业圈辐射时间差，后者则由苏南到苏北在发展程度逐渐降低、边际向内部逐渐降低的滞后效应。
关键词：新型城镇化；绿地-经济发展模型；爛权法；K-Means 聚类；空间计量中图分类号:F126文献标识码:A文章编号:1673-5919(2021 )03-0036-05DOI : 10.13691/23-1539/f.2021.03.009A Comprehensive Study of Green-Economic Development Model under the Background of New Urbanization-------Take Jiangsu Province as an exampleLV Rui-xi 1, LV Zhong-quan 1, WANG Xi-fan 2, YU Zhen-meng 1, LV Xin-ye 3(1.College of Science, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China; 2.College of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China; 3.Nanjing No.9 Middle School, Nanjing210018, China)Abstract ： This paper studied the development of ecology economy under the background of new urbaniza tion. Taking Jiangsu Province as an example, it designed indexes and used Entropy method to calculate thetotal score of each area. It used Means method to make spatial clustering and calculate the lag effect and correlation of comprehensive scores on spatial econometric analysis. It got the conclusions as follows: 1. With the increasing of per capita GDP and per capita park green area, the tertiary industry in GDP devel oped, and the third industry could increase green-economic score. 2. The contribution of the disposable in come of urban residents was low. Jiangsu Province mainly used traditional heavy industry to improve the收稿日期：2020-10-09基金项目：南京林业大学大学生实践创新项目“基于数据 分析下新型城镇化对人均平均公园面积的影响：以江苏省为 例”(201910298026Z)第一作者简介：吕蕊汐(2000-),女，内蒙古自治区呼 伦贝尔市人，本科生。
统计预测与决策(第三版)
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定量预测的优点： 注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。 定量预测的缺点： 比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难以预测事物质的变化。
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从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断。 从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛地应用于人类活动的各个领域。
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1.2 统计预测方法的分类和选择
统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测法和时间序列预测法; 按预测时间长短，分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测; 按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测。
一、统计预测方法的分类
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德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测可能 不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
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三、德尔菲法应用案例
例 1 某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。于是，该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果，如下表所示。
应做工作
分解分析法
4
短期
各类用地需求量预测
可编辑ppt
7
第二节
土地需求量预测
一、内容
• 包括农业用地和建设用地两个方面： 其中：①农业用地：
耕地、园地、牧草地、林地及水产养殖用地。 ②建设用地：
1）按类型：可分城乡居民用地、工业 用地、矿业用地、交通运输用地、水利用地、风 景旅游区用地、军事用地等。
农村人口15万人，则绵阳城规划区总人口为110万人。
可编辑ppt
3
二、自然增长法
• 以现有总人口为基数，通过预测期内人口的自然增长 和机械增长，确定预测末期的总人口数，常用的公式 有：
P=N(1+R)n
P=N(1+R)n+G
式中 ： P —预测人口数； N—人口现状数字； R —人口增长率； n—预测年限； G—人口机械增长数（迁入与迁出之间的差数）。
可编辑ppt
5
三、回归方程法
此方法目前不仅广泛适用于未来人口规模，也广泛适 用于土地需求量预测。建立的预测模型可以是一元回归， 也可以是多元回归。
• 一元回归（趋势预测法）
已知某县1949—1996年的人口统计数， 若人口与时间呈线性关系，即建立线型，再代入 x(时间t)，即可推算出未来人口的数量。
第二章Leabharlann 各类用地需求量预测 P56-92
土地需求量预测：是指对一定地区、一定 规划区内各业用地规模和动态变化所进 行的测算。为协调产业间用地矛盾、编制
土地利用总体规划提供依据。
可编辑ppt
1
第一节 人口预测
• 人口预测：是指对规划末期年度总人口及其结 构的估算。
一、部门预测法
第五章 土地需求量预测
人口统计学法
具体做法： 1.将现有的人口按性别和年龄分组，确定各年龄
组的出生率、死亡率； 2.根据本地区经济活动的历史和未来趋势确定人
口的迁移率； 3.求一个周期内的人口变化，它等于各年龄组的
人口数量乘以个年龄组的比率求和； 4.把每一组人口推向年龄较大的一个周期，如此
反复地推到任意远的未来。
劳动平衡法
基础资料 观念 数据
定性分析推理
定量数学模型
提出预测课题 工作组织 工作方法 预测期限 预测范围
预测范围
综合分析 定性 定量
预测范围
决策
部门规划预测法 二、数学模型预测法
（一）总人口预测 1.自然增长法 2.回归分析法 3.人口统计学法
（二）城镇人口预测 1.劳动平衡法 2.城镇／乡村增长差法 3.劳动力转移法
N——规划人口数；
J2——人均用地定额。
农村个人建房系数法
首先根据规划期间需建房户数推算农民建房需新增用地面积：
H=(N/P+F0)×n/2×d×e 式中：H—规划期农村个人建房户需占用土地面积；
N—规划目标年农村人口数；
P—户均人口数； n—规划年限；
F0—规划期农村总户数； d—规划期间建房户所占比例；
（三）农业人口预测
自然增长法
计算公式： P=B(1+Y)n±ΔG 或 P=B(1+K)n
式中：P——规划期末的人口总数 B——基期的人口数 Y——规划期间人口自然增长率 K——规划期间人口年平均增长率 n——规划期到基期相隔的年数 g——人口机械增长数
回归分析法
计算公式： P＝b0＋bt
式中：P——预测人口数； t——年代序号数； b0和b——两个待定参数。
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社会固定资产投资 2611. 16 亿元 。
表 1 苏州市建设用地总面积及相关指标的历史统计资料
年份
建设用地总 总人口 面积 (hm2) (万人)
人均国内 生产总值
(元)
工业总产 值 (亿元)
全社会固定 资产投资
(亿元)
1996
123227. 3 574. 12
17474
2148. 53 380. 59
t)
1
]p
,
t
=
1
,2
,
…n
,
p
≠0 。寻
j=1
j=1
求最佳的 P 与 W 使组合预测模型具有最好的拟合效
果 。这是一个二次规划问题 ,最优解可通过二次规划
方法求解 ,求解步骤见文献[ 11 ] 。
收稿日期 :2010 - 04 - 22 ;修订日期 :2010 - 05 - 17 作者简介 :朱华燕 (1977 - ) ,女 ,江苏省东海人 ,硕士 ,工程师 ,主要
在组合的形式中 ,非线性广义加权平均组合预测 能够有效地提高预测的准确度 。广义加权平均组合预 测模型及其参数估计 :设建设用地总面积实际值序列 为 Y ( t) ( t = 1 , 2 , …, n) , 对其预测有 m 种预测模型 ,
其预测值分别为 yj ( t ) , ( t = 1 , 2 , …, n ; j = 1 , 2 , …,
3620. 74 516. 43
2001
134959. 9 580. 53
30384
3980. 75 564. 85
2002
139942. 7 583. 86
35733
5142. 00 812. 81
2003
148486. 6 590. 97
47693
7010. 77 1408. 93
2004
162289. 7 598. 85
新一轮土地利用规划修编要根据国家产业发展政 策和当地社会经济发展需求 ,科学测算若干年内各类 建设用地需求 ,保障必要的建设用地 ,同时也要从全局 和长远出发 ,坚持集约用地 、严格控制建设用地规模的 方针 ,切实体现转变土地利用方式的精神 ,走内涵与外 延相结合 、以内涵为主的发展道路 。土地需求量预测 是土地利用总体规划的重要组成部分和核心内容 。在 新一轮土地利用总体规划中 ,加强预测研究 ,运用合适 的预测方法提高预测水平 ,对建设用地做出更具战略 性 、科学性 、实用性和可操作性的规划与分析预测具有 十分重要的意义 。
57992
9560. 13 1554. 80
2005
166990. 2 607. 31
66766 12123. 09 1870. 14
2006
174836. 6 616. 08
78801 15315. 94 2106. 99
2007
183723. 1 624. 43
91911 19060. 13 2366. 36
(Jiangsu Institute of Land Surveying and Planning ,Nanjing 210024 ,China) Abstract :Predictive methods of the quantity of construction land demand were analyzed systemically. Based on construction land - use status quo for Suzhou City ,this paper applied five kinds of forecast methods to contrast the data of recent 13 years ,and verified them. The results demonstrat2 ed that the combined forecasting model based on optimal weighted method was better than a single method. Key words :prediction methods ;construction land ;the combined forecasting model based on generalized weighted proportional means
从事土地规划研究 。
·510 ·
2 苏州市建设用地需求量组合预测研究 2. 1 苏州市概况
资源开发与市场 Resource Development & Market 2010 26 (6) ·研究方法·
苏州市位于江苏省东南部 ,东临上海 、南接浙江 ,
系统进行预测的方法 ,最适用于有增长趋势的需求预 测[8 ,9] 。组合预测是通过组合多个预测模型 ,把多种 预测方法所得到的预测结果进行综合 ,得到更加全面 的有用信息 ,有效地减少了单个预测模型的一些环境 随机因素的影响 ,从而提高了预测的准确度 。理论研 究表明 ,组合预测的预测误差不大于参加组合预测的 各个单项预测方法预测误差平方和的最小者 。此外 , 组合预测具有自动排除冗余方法的功能 (冗余方法的 权重为零) [10] ,因此组合预测在土地需求预测中大有 用武之地 。
关键词 :预测 ;建设用地 ;广义加权组合预测法 中图分类号 : F29312 文献标志码 :A 文章编号 :1005 —8141 (2010) 06 - 0510 - 03
Prediction of Construction Land - use Based on a Combined Forecasting Model ———Taking Suzhou City as an Example ZHU Hua - yan
2005 166990. 2 168440. 4 167661. 6 156919. 7 167180. 9 168098. 1
2006 174836. 6 175944. 5 173075. 6 167637. 3 176119. 2 176912. 2
2007 183723. 1 184114. 9 178277. 5 179086. 9 182936. 4 183761. 2
模型
GM(1 ,1) 灰色模型
多元线性 回归模型
Model 2 Model 3 Model 4
112975. 3 123227. 3
—
组合 预测值
Model 5 —
1997 126464. 1 126717. 3 119244. 5 92498. 07 126803. 2 127219. 6
1998 128647. 9 130517. 3 125538. 5 98815. 67 127862. 5 128536. 8
1997
126464. 1 574. 99
19713
2357. 46 405. 18
1998
128647. 9 575. 35
21733
2555. 11 450. 11
1999
129806. 5 576. 23
23592
2923. 94 475. 14
2000
131335. 0 578. 17
26692
m) 。又设 m 种预测模型的加权向量为 W = ( w1 , w2 ,
…, wm) T ,且满足 ETW = 1 , W ≥0 , 其中 E = ( 1 , 1 , …,
m
1) T ,则有广义加权平均组合预测模型为 : Y ( t) = [Σwj j=1
Yjp (
t)
/
m
Σwj
1
]p
=
m
[ Σwj Yjp (
F = 506. 27 、DW = 1. 508
2. 3 生长曲线模型
近十多年来 ,中国经济发展迅速 ,沿海经济发达地
区用地需求急剧增长 。根据国情 , 很多地方开始尝试
保障社会经济健康发展和保护耕地并重的建设用地需
求预测方法 。有人将建设用地的预测方法归纳为总量
测算法和定额指标法《, 深圳市土地利用总体规划》运
2008 189255. 3 193010. 7 183253. 1 191318. 5 189634. 3 189189. 1
平均绝
对百分 —
0. 0280 0. 0350 0. 1102 0. 0060 0. 0056
误差
注 : Areat =
-
11175. 8 (0. 3024)
+ 1(0. 0. 8080800A)re at - 1 , t = 2 , 3 , …, n 。R2 = 0. 98 、
1 常用方法及其组合预测模型 目前 ,建设用地需求量预测方法主要包括 :指数平
滑法 、时序回归预测模型法 、时序趋势预测模型法和时 序灰色系统理论 GM(1 ,1) 模型法[1 - 7] 。因果关系预测 方法主要是回归分析 ,寻求需求量与一个或多个自变 量之间的线性关系 ,有助于发现影响和改善需求的关 键因素的方法 ,但是所得到的回归预测方程往往只能 考虑少数几种主要影响因素 ,略去许多未考虑的因素 。 时间序列预测是根据变量自身过去的变化规律来预测 未来的变化 ,但是这种方法要求时间序列具有稳定的 变化趋势 。灰色预测方法是一种对含有不确定因素的
西抱太湖 、北依长江 ,是我国的历史文化名城和重要的
风景旅游城市 ,是长江三角洲重要的中心城市之一 。
全市 土 地 总 面 积 为 8488km2 , 建 设 用 地 1892. 6 km2 。
2008 年全市实现地区生产总值 6701 亿元 ,按可比价计
算比上年增长 12. 5 % ;工业总产值 22103. 47 亿元 ,全
用了生长曲线模型预测了特区建成区规模[12] 。本文