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中国人均碳排放影响因素的长期均衡与因果动态关系研究——基于结构突变ARDL-VECM模型的实证分析
被引量：
5
1
作者
刘金培
宋晓霞
+2 位作者
陈华友
汪官镇
王珍
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第9期57-65,共9页
为了探讨中国低碳经济的发展路径,运用BP内生结构突变点检验、考虑结构突变的ARDL模型和基于VECM模型的Granger因果关系检验方法,利用我国1985至2014年的相关数据,探讨经济增长、城镇化、技术创新、贸易开放与我国人均碳排放的长期均衡...
为了探讨中国低碳经济的发展路径,运用BP内生结构突变点检验、考虑结构突变的ARDL模型和基于VECM模型的Granger因果关系检验方法,利用我国1985至2014年的相关数据,探讨经济增长、城镇化、技术创新、贸易开放与我国人均碳排放的长期均衡和短期动态关系,以及变量之间的因果关系。研究结果表明,中国人均碳排放与解释变量之间存在长期协整关系。长期来看,经济增长与人均碳排放之间呈倒U型关系,城市化水平的提高可以有效减少人均碳排放,技术创新与人均碳排放显著负相关,而贸易开放会引起环境恶化。短期来看,贸易开放与人均碳排放显著正相关,而其他变量对人均碳排放的影响均不显著。此外,基于VECM模型的Granger因果关系检验证实所有解释变量均为人均碳排放的Granger原因,且经济增长、贸易开放与人均碳排放之间存在双向因果关系。
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关键词
碳排放
结构突变
ARDL模型
VECM模型
环境库茨涅茨曲线
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职称材料
基于时间序列数据和支持向量机的纳米加工AFM刀尖损伤监测
被引量：
3
2
作者
程菲
董景彦
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期647-654,共8页
研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检...
研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检测特征,包括最大侧向加工力、侧向加工力值峰间距以及侧向加工力的方差,以对纳米加工过程的状态进行分类。构造具有(高斯)径向基核函数(RBF内核)的定向非循环图支持向量机(DAGSVM)以识别尖端状态。使用多元SVM分类机,将加工过程和刀尖磨损分为初始磨损、过渡区域磨损以及尖端失效(破裂/磨损严重的加工/不加工)3个区域。实验数据表明,二元和三元分类中SVM的准确率均超过94.73%。
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关键词
计量学
尖端损伤检测
AFM尖端纳米加工
过程监测
时间序列数据
支持向量机
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职称材料
区间离散二阶差分方程——BP神经网络组合预测方法
被引量：
1
3
作者
刘金培
黄燕燕
汪漂
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第14期23-27,共5页
针对小样本且具有较强波动性的区间时间序列的预测问题,文章提出了一种区间离散二阶差分方程--BP神经网络组合预测新方法,并讨论模型的相关性质,该模型对拐点区间数据具有较好的预测能力。实证预测结果表明,所提出的预测方法不但适用于...
针对小样本且具有较强波动性的区间时间序列的预测问题,文章提出了一种区间离散二阶差分方程--BP神经网络组合预测新方法,并讨论模型的相关性质,该模型对拐点区间数据具有较好的预测能力。实证预测结果表明,所提出的预测方法不但适用于小样本区间时间序列预测,对区间序列波动细节有较强的预测能力,而且比现有的区间时间序列预测模型有更高的预测精度。
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关键词
区间预测
区间离散二阶差分方程
铁路客运量
BP神经网络
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职称材料
题名
中国人均碳排放影响因素的长期均衡与因果动态关系研究——基于结构突变ARDL-VECM模型的实证分析
被引量：
5
1
作者
刘金培
宋晓霞
陈华友
汪官镇
王珍
机构
安徽
大学
商学院
北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系
安徽
大学
数学科学学院
东南
大学
经济管理学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第9期57-65,共9页
基金
国家自然科学基金项目(71501002,61502003,71871001,71771001,71701001)
安徽省高校人文社科基金重点项目(SK2019A0013)
安徽省自然科学基金项目(1508085QG149,1608085QF133,1908085J03)
文摘
为了探讨中国低碳经济的发展路径,运用BP内生结构突变点检验、考虑结构突变的ARDL模型和基于VECM模型的Granger因果关系检验方法,利用我国1985至2014年的相关数据,探讨经济增长、城镇化、技术创新、贸易开放与我国人均碳排放的长期均衡和短期动态关系,以及变量之间的因果关系。研究结果表明,中国人均碳排放与解释变量之间存在长期协整关系。长期来看,经济增长与人均碳排放之间呈倒U型关系,城市化水平的提高可以有效减少人均碳排放,技术创新与人均碳排放显著负相关,而贸易开放会引起环境恶化。短期来看,贸易开放与人均碳排放显著正相关,而其他变量对人均碳排放的影响均不显著。此外,基于VECM模型的Granger因果关系检验证实所有解释变量均为人均碳排放的Granger原因,且经济增长、贸易开放与人均碳排放之间存在双向因果关系。
关键词
碳排放
结构突变
ARDL模型
VECM模型
环境库茨涅茨曲线
Keywords
carbon emissions
structural break
ARDL model
VECM
EKC
分类号
X321 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于时间序列数据和支持向量机的纳米加工AFM刀尖损伤监测
被引量：
3
2
作者
程菲
董景彦
机构
杭州电子科技
大学
管理学院
北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期647-654,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LY13G010006)
杭州电子科技大学人文社科研究基金(KYF035616001)
杭州电子科技大学翻转课堂改革项目(GK168800299098-027)
文摘
研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检测特征,包括最大侧向加工力、侧向加工力值峰间距以及侧向加工力的方差,以对纳米加工过程的状态进行分类。构造具有(高斯)径向基核函数(RBF内核)的定向非循环图支持向量机(DAGSVM)以识别尖端状态。使用多元SVM分类机,将加工过程和刀尖磨损分为初始磨损、过渡区域磨损以及尖端失效(破裂/磨损严重的加工/不加工)3个区域。实验数据表明,二元和三元分类中SVM的准确率均超过94.73%。
关键词
计量学
尖端损伤检测
AFM尖端纳米加工
过程监测
时间序列数据
支持向量机
Keywords
metrology
tip wear detection
AFM tip-based nanomachining
process monitoring
time series data
SVM
分类号
TB931 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
区间离散二阶差分方程——BP神经网络组合预测方法
被引量：
1
3
作者
刘金培
黄燕燕
汪漂
机构
安徽
大学
商学院
北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第14期23-27,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71501002
61502003
+7 种基金
71771001
71701001)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC630092)
安徽省自然科学基金资助项目(1608085QF149)
安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2015A379
KJ2017A026
KJ2016A250)
安徽省高校人文社会科学研究重点项目(SK2019A0013)
文摘
针对小样本且具有较强波动性的区间时间序列的预测问题,文章提出了一种区间离散二阶差分方程--BP神经网络组合预测新方法,并讨论模型的相关性质,该模型对拐点区间数据具有较好的预测能力。实证预测结果表明,所提出的预测方法不但适用于小样本区间时间序列预测,对区间序列波动细节有较强的预测能力,而且比现有的区间时间序列预测模型有更高的预测精度。
关键词
区间预测
区间离散二阶差分方程
铁路客运量
BP神经网络
Keywords
interval forecast
discrete second-order difference
railway passenger traffic volume
BP neural network
分类号
O221.1 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国人均碳排放影响因素的长期均衡与因果动态关系研究——基于结构突变ARDL-VECM模型的实证分析
刘金培
宋晓霞
陈华友
汪官镇
王珍
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时间序列数据和支持向量机的纳米加工AFM刀尖损伤监测
程菲
董景彦
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
区间离散二阶差分方程——BP神经网络组合预测方法
刘金培
黄燕燕
汪漂
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
1
在线阅读
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职称材料
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