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基于加速遗传算法的区域生态足迹预测一般回归模型
被引量：
4
1
作者
吴开亚
金菊良
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期118-122,共5页
为选择区域生态足迹的预测模型结构的合理形式,提出把一般回归模型(GRA)作为区域生态足迹预测模型结构,用加速遗传算法(AGA)进行高精度GRA统一建模的新方案,从而建立了基于AGA的区域生态足迹一般回归模型(AGA-GRA)。AGA-GRA的实证结果说...
为选择区域生态足迹的预测模型结构的合理形式,提出把一般回归模型(GRA)作为区域生态足迹预测模型结构,用加速遗传算法(AGA)进行高精度GRA统一建模的新方案,从而建立了基于AGA的区域生态足迹一般回归模型(AGA-GRA)。AGA-GRA的实证结果说明:在2005-2020年期间,安徽省人均生态足迹将由1.724 6升至2.148 6 hm2,平均年增长率为1.48%;人均生态承载力由0.415 8降至0.338 8 hm2,平均年减少率为1.36%;人均生态赤字由1.323 7升至1.876 0 hm2,平均年增长率为2.35%;万元GDP生态足迹由1.836 7降至0.395 9 hm2/万元,平均年减少率为9.73%。安徽省的人均生态赤字仍在不断加剧,说明现有的社会经济发展模式是不可持续的。AGA-GRA克服了普通时间序列分析和回归分析模型中预先确定简单函数曲线则预测误差大而预先确定复杂曲线则模型求解困难之间的矛盾,提高了模型拟合和预测能力。
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关键词
生态足迹
动态预测
一般回归模型
加速遗传算法
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职称材料
题名
基于加速遗传算法的区域生态足迹预测一般回归模型
被引量：
4
1
作者
吴开亚
金菊良
机构
复旦大学公共管理与公共政策创新基地
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期118-122,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50579009,70771035)
教育部人文社会科学规划基金资助项目(05JA840011)
文摘
为选择区域生态足迹的预测模型结构的合理形式,提出把一般回归模型(GRA)作为区域生态足迹预测模型结构,用加速遗传算法(AGA)进行高精度GRA统一建模的新方案,从而建立了基于AGA的区域生态足迹一般回归模型(AGA-GRA)。AGA-GRA的实证结果说明:在2005-2020年期间,安徽省人均生态足迹将由1.724 6升至2.148 6 hm2,平均年增长率为1.48%;人均生态承载力由0.415 8降至0.338 8 hm2,平均年减少率为1.36%;人均生态赤字由1.323 7升至1.876 0 hm2,平均年增长率为2.35%;万元GDP生态足迹由1.836 7降至0.395 9 hm2/万元,平均年减少率为9.73%。安徽省的人均生态赤字仍在不断加剧,说明现有的社会经济发展模式是不可持续的。AGA-GRA克服了普通时间序列分析和回归分析模型中预先确定简单函数曲线则预测误差大而预先确定复杂曲线则模型求解困难之间的矛盾,提高了模型拟合和预测能力。
关键词
生态足迹
动态预测
一般回归模型
加速遗传算法
Keywords
ecological footprint
prediction of dynamic change
general regression analysis model
acceleratinggenetic algorithm
分类号
X171.1 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加速遗传算法的区域生态足迹预测一般回归模型
吴开亚
金菊良
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
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