基于LMDI的中国碳排放影响因素分解研究

在对中国2000-2012年不同产业部门、不同能源消费类型的碳排放量进行估算的基础上,利用Kaya恒等式改进模型结合LMDI分解法对中国碳排放量的影响因素进行分解分析.结果显示:经济产出水平、能源结构和人口规模对碳排放的影响是正向的,能源强度和产业结构对碳排放量的影响是负向的.最后提出节能减排的对策建议.     

一种多种群综合学习粒子群优化算法

针对综合学习算法(Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法(MS_CLPSO).该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算法的收敛速度和局部开采能力;同时,为扩大粒子的空间搜索范围,算法引入多种群策略,提高了算法全局勘探能力;并针对可能陷入局部极值的粒子,采用全局学习策略更新学习样本,增加了种群中粒子多样性.实验结果表明,在处理单峰和多峰标准测试函数中,MSCLPSO算法有效提高了CLPSO算法的精度和收敛速度.     

基于动态面板模型的中国城镇居民消费的研究

本文通过设定和估计动态面板数据模型,考察我国城镇不同收入阶层居民在食品、医疗保健、交通通讯、娱乐教育文化和居住方面消费的差异性,得出如下结论:城镇居民总消费变动表现出对收入变动的"过度敏感性",但不同收入阶层居民的敏感性是不同的,基本上是呈现"V"型的趋势,但上升的趋势不是特别明显,在各个层面的消费也表现出了不同的趋势。在总消费上不具有消费习惯,但低收入户在医疗保健上具有消费习惯,中等偏上户、高收入户、最高收入户在交通通讯方面具有消费习惯。