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中国能源经济全要素效率——基于广义C-D函数和DEA的实证研究
1
作者
于凤玲
周扬
+1 位作者
陈建宏
周智勇
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2013年第12期64-70,共7页
本文利用1990～2011年样本数据,选取代表经济发展水平的指标GDP作为唯一的产出,选取能源消费量和全社会固定资产投资以及就业人数作为投入指标建立扩展的C-D生产函数,并运用Eviews软件对方程进行回归分析,建立投入与产出之间在量上的变...
本文利用1990～2011年样本数据,选取代表经济发展水平的指标GDP作为唯一的产出,选取能源消费量和全社会固定资产投资以及就业人数作为投入指标建立扩展的C-D生产函数,并运用Eviews软件对方程进行回归分析,建立投入与产出之间在量上的变动关系。其后利用数据包络分析(DEA)对上面投入产出分别进行各年度能源经济效率和各省市的能源经济效率分析。分析结果表明:投入指标的每一个量对产出都有显著地影响,但其影响程度各不相同;DEA分析表明进入21世纪能源经济全要素效率有所提高,且能源经济效率呈现地区发展不平衡趋势。最后文章对所有以上的研究结果分析其产生的原因,并提出相应的政策建议,这些研究将为决策者提供参考。
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关键词
能源经济
全要素效率
广义C—
d
函数
回归分析
数据包络分析(
d
EA)
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职称材料
多障碍环境下巡检机器人路径规划优化研究
被引量：
2
2
作者
乔道迹
张艳兵
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期130-134,共5页
针对大规模、密集的障碍物分布,高效地搜索最佳路径是一个挑战,为规划出更短的巡检路线,并实现多障碍环境下的灵活避障,文中提出一种多障碍环境下巡检机器人路径规划优化方法。使用二维矩阵构建巡检环境模型,应用D*算法在巡检环境模型...
针对大规模、密集的障碍物分布,高效地搜索最佳路径是一个挑战,为规划出更短的巡检路线,并实现多障碍环境下的灵活避障,文中提出一种多障碍环境下巡检机器人路径规划优化方法。使用二维矩阵构建巡检环境模型,应用D*算法在巡检环境模型中进行巡检机器人路径规划,并将传统D*算法中的扩展步长方式改变为自适应扩展步长,使机器人在面积较大的巡检场地能够更快地完成巡检;将代价函数由欧氏距离替换为切比雪夫诺距离和曼哈顿距离融合的代价函数,并引入了平滑度函数优化线路规划结果,使规划的路径更为平滑,在遇到由于多种原因产生的新障碍物时可以重新规划路径。通过实验结果可知,无论是静态地图还是动态地图,该方法均可以快速准确地规划出一条最佳路线,并且在多种环境中应用该方法能够高效获取路径规划结果。
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关键词
多障碍
巡检机器人
路径规划
d
*算法
动态环境
扩展节点
代价函数
扩展步长
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职称材料
题名
中国能源经济全要素效率——基于广义C-D函数和DEA的实证研究
1
作者
于凤玲
周扬
陈建宏
周智勇
机构
中南大学
出处
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2013年第12期64-70,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(项目编号:51374242)
中南大学自由探索计划资助(项目编号:2012QNZT028)
文摘
本文利用1990～2011年样本数据,选取代表经济发展水平的指标GDP作为唯一的产出,选取能源消费量和全社会固定资产投资以及就业人数作为投入指标建立扩展的C-D生产函数,并运用Eviews软件对方程进行回归分析,建立投入与产出之间在量上的变动关系。其后利用数据包络分析(DEA)对上面投入产出分别进行各年度能源经济效率和各省市的能源经济效率分析。分析结果表明:投入指标的每一个量对产出都有显著地影响,但其影响程度各不相同;DEA分析表明进入21世纪能源经济全要素效率有所提高,且能源经济效率呈现地区发展不平衡趋势。最后文章对所有以上的研究结果分析其产生的原因,并提出相应的政策建议,这些研究将为决策者提供参考。
关键词
能源经济
全要素效率
广义C—
d
函数
回归分析
数据包络分析(
d
EA)
Keywords
energy-econcmr/
total factor efficiency
extended c- d function
regression analysis
d
ata envelopment analysis（
d
EA）
分类号
F224.3 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
多障碍环境下巡检机器人路径规划优化研究
被引量：
2
2
作者
乔道迹
张艳兵
机构
中北大学计算机科学与技术学院
中北大学电气与控制工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期130-134,共5页
文摘
针对大规模、密集的障碍物分布,高效地搜索最佳路径是一个挑战,为规划出更短的巡检路线,并实现多障碍环境下的灵活避障,文中提出一种多障碍环境下巡检机器人路径规划优化方法。使用二维矩阵构建巡检环境模型,应用D*算法在巡检环境模型中进行巡检机器人路径规划,并将传统D*算法中的扩展步长方式改变为自适应扩展步长,使机器人在面积较大的巡检场地能够更快地完成巡检;将代价函数由欧氏距离替换为切比雪夫诺距离和曼哈顿距离融合的代价函数,并引入了平滑度函数优化线路规划结果,使规划的路径更为平滑,在遇到由于多种原因产生的新障碍物时可以重新规划路径。通过实验结果可知,无论是静态地图还是动态地图,该方法均可以快速准确地规划出一条最佳路线,并且在多种环境中应用该方法能够高效获取路径规划结果。
关键词
多障碍
巡检机器人
路径规划
d
*算法
动态环境
扩展节点
代价函数
扩展步长
Keywords
multi-obstacle
inspection robot
path planning
d
*algorithm
d
ynamic environment
extended
no
d
e
cost
function
extended
step size
分类号
TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国能源经济全要素效率——基于广义C-D函数和DEA的实证研究
于凤玲
周扬
陈建宏
周智勇
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2013
0
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职称材料
2
多障碍环境下巡检机器人路径规划优化研究
乔道迹
张艳兵
《现代电子技术》
北大核心
2025
2
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职称材料
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