基于灰色GM(11)模型的区域城镇化水平预测分析——以长株潭为例

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新型城镇化新型度评价研究——以环长株潭城市群为例

平最高；在社会建设方面，长沙的情况最好；衡阳、岳阳均不具有比较优势。研究为新型城镇化的新型度评价提供了定量化研究：
的新视域型度；环长株潭城市群【中图分类号】２９２Ｆ９．１【文献标识码】Ａ
ｎｗｄｇｅｆｎｗｕｂｎｚｔｎｗｉｈｆｍｎｉｎｎ，ｃｎｍｙａｄｓｃｅｙＴｅ０ｒｈｎｉｅｙｕｅｈｎｒｐｔｏｎｌ－ｅｅｒｅｏｅｒａｉａｉ，ｈｃｒｏｏｅｖｒｍｅｔｅｏｏ，ｎｏｉｔ．ｈｎｃｍｐｅｅｓｖｌｓｄｔｅｅｔｙｍｅｈｄａｄｍｕｔｏｏｉ
【ｂｔｃ】ｎａｅｆｎｌｉｅｏｎｔｉｆｅｇｅｆｅｒｎａｏ，ｉｐｐｒｕｔｏｌｅｅｌｔｎｉｅｓｔｒＡｓｒｔＯｓｏａａｚｇｈｎｏｔｎｏｎｗｄｒｗｕａｉｔｎｔｓａｅｂｉａｗ — ｖｌｖｕｉｄｘｙｅｆａｂｙｎｔｃａｏｅｅｏｎｂｚｉｈｌｔｅａａｏｎｓｍｏ
ｏｊｃｉｎａｅｇｔｇｕｃｉｔｄａｄｃｎｔｃｔｅｑａｔａｖｖｌａｉａｗｒｅｒａｉｔｎＳｅｅｒｅＡｓｗｏｂｅｔｅｌｅｒｉｉｎｔｎｍｅｏ，ｎｏｓｕｔｈｕｎｉｔｅａｕｔｎｆｍｅｏｋｎｗｕｂｎｚｉ ’ｎｗｄｇｅ．ｔａｔｅｔｋｖｉｗｈｎｆｏｈｒｔｉｅｏｒａｏｌ，ｏ
综合运用熵权法和多目标线性加权函数法，构架了新型城镇化新型度的定量化评价思路和框架。并选取我国环长株潭城市群为例， ”

基于灰色GM(1,1)模型的城市人口数量预测

李艺颖
【摘要】本文主要研究未来几年内人口数量组成变化的相关问题。对于该问题，我们在灰色ＧＭ（１，１）模型的基础上对部分算法进行了优化，考虑到常住人口和流动人口等
近年来，人口问题逐步成为制约我国经济发展等方面的重要问题，尤其对于较为发达的城市来说，人口膨胀现象尤为严重那么，对城市中人口的数量和组成结构进行预测就显得尤为重要，不仅有利于制定城市的经济发展规划，也有利于合理分配和控制城市资源，从而进一步改善人们的生活质量。本文以深圳人口为例，应用了改进的灰色ＧＭ（１，１）模型及算法解决了以上问题，实践证明，上述方法在人口预测中效果明姓。
… …
一
＋＝ｂ
预测值（万）８７ｌ＿ｌ９１３．２９２５．９９９４．４ｌ０３７．７
２．灰色ＧＭ（１，１）模型” 定义灰色系统分析是我国邓聚龙教授于２０世纪８Ｏ年代前期提出的用于控制和预测的新理论。与数理统计学中利用时间序列的几何特征和统计规律进行预测的方法不同，灰色数列预测是种现实的和动态的分析与预测。它不是利用时间序数据直接建模，而是将序列数据作一次
预测值（万）６７４．２７６９９．０ｌ７２６．５３７５５．１３７８４．８７实际值（万）６７４．２７６９９．９９７２６．２ｌ７５３．５６７８６．１７
，ｎ如果所有的级高要则数列可作为模型ＧＭ（１，１）的数据进行灰色预求。测。选取近５年常住人口数量数列，ｋ２００６，２）求均值数列２００７，…，２０１０，非户籍人口数量数列，ｋ２００６，原始数据序列经过一次累加（ＡＧＯ）生成处２００７，…，２０１０，将其代入改进的灰色ＧＭ（１，１）模理，得到一个新数列。型并利用公式（５）计算残差得（见表３）。表３模型检验的残差表３）将新数列的变化趋势近似的用微分方程描述常住人口２００６生２００７缸２００８燕２００９正２Ｏ１Ｏ年

基于灰色GM(1,1)联合预测模型的企业产值评估

基于灰色GM(1,1)联合预测模型的企业产值评估
朱岚
【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2016(030)010
【摘要】针对企业单位生产总值的预测问题,利用预测模型估计未来企业的发展规模以及经济能力.考虑到传统回归模型的不足,在灰色关联度和GM(1,1)模型的基础上提出了灰色G(1,1)联合预测模型.从灰色关联度出发寻找数据之间的关系,预测及加权生成模型关联系数,从而建立预测模型.最后根据2006-2012年企业生产的相关数据资料,利用该模型预测企业2013年的生产总值,预测结果说明该模型在预测方面是有效的.
【总页数】6页(P175-180)
【作者】朱岚
【作者单位】河海大学商学院,南京211100
【正文语种】中文
【中图分类】O29;F275
【相关文献】
1.基于灰色残差 GM（1，1）模型的山东省高新技术产业产值预测分析 [J], 荣梅;刘婧
2.基于灰色GM（1,1）联合预测模型的企业产值评估 [J], 朱岚;
3.河南省建筑业产值预测——基于灰色GM(1,1)模型 [J], 李福恩;岳鹏威
4.基于灰色预测GM(1,1模型)的景谷县林产工业产值预测 [J], 程棣
5.福建省2030年碳达峰前二氧化碳排放趋势研究——基于GM(1,1)、GM(2,1)与GM(1,1)邓聚龙灰色预测模型 [J], 柳尧云;林润玮;阎虎勤
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基于灰色关联度的城市生态文明程度综合评价——以长株潭城市群为例

ＡａｅＳｕｙｏａｇＺｈ－ｎＣｉｙＡｇｌｍｅａｉｎｃｓｔｄｆＣｈｎ－ｕＴａｔｇｏｒｔｏ
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Ａｂｔａｔ：ＢａｅｎｒｌｖｎｔｔｔａａａｏｈｅＣｈｎｕＴａｉｙａｌｍｅａｉｎｉ０８，ｔｉａｅｓａｌｈｓａｋｎｆｅａｕ — ｓｒｃｓｄｏｅｅａｔｓａｉｉｌｄｔｆｔａｇＺｈｎｃｔｇｇｏｒｔｏｎ２０ｓｃｈｓｐｐｒｅｔｂｉｅｉｄｏｖｌａｓｔｎｉｄｘａｄｍｏｅｉｈｒｆｃｓｔｃｌｇｃｌｃｖｌａｉｎｄｇｅ．ＡｎｅｔｅｍｅｈｄｏｈｒｙｃｒｅａｉｎｄｇｅｏｓｒｎｄｉｎｅｎｄｌｗｈｃｅｌｔｈｅｅｏｏｉａｉｉｚｔｏｅｒｅｏｅｉｄｗｅｕｓｈｔｏｆｔｅｇａｏｒｌｔｅｒｅｔｏｔａｏａａｙｅｔｅＣｈｎ — ｕＴａｔｏｐｓｅｏｏｉａｉｉｉａｉｎｎｌｓｈａｇＺｈ — ｎＣｉｙＧｒｕ＇ｃｌｇｃｌｖｌｔ．ＴｈｅｕｔｈｏｔｔＣｈｎｓａｉａｋｅｔｔｉｓｎｔｅｆｕｎｉａｃｚｏｅｒｓｌｓｓｗｈａａｇｈｒｎｄａｈｅｆｒｔｏｈｏｒｉｄｃ — ｓｔｒ，ｅｏｏｉａｃｎｍｙ，ｔｍｐｏｅｎｆｐｏｌ＇ｌｖｌｏｄ，ｅｏｏｉａｍｐｏｅｅｔａｄｅｏｏｃｌｃｌｕｅＷｈｌｔｉａｋｄａｏｓｃｌｇｃｌｅｏｏｈｅｉｒｖｍｅｔｏｅｐｅｉｅｉｏｓｈｃｌｇｃｌｉｒｖｍｎｎｃｌｇｉａｕｔｒ．ｉｉｓｒｎｅｔｅ

长株潭城市群的城镇化率分析

长株潭城市群的城镇化率分析作者：张会靖来源：《锋绘》2017年第02期摘要：随着国家城市群的不断建立和发展，对于研究城市群城镇化率愈发显得重要。

长株潭城市群属于湖南的核区域，具有人口数量庞大，比重高的特点。

本文以城市群和人口城镇化的相关概念为切入点，从湖南城镇化率现状、人均GDP、工业化程度等方面分析长株潭城镇化与其关系。

在此基础上，提出长株潭城市群城镇化率的政策措施与其相关建议关键词：长株潭城镇化；城镇化率现状；人均GDP；工业化程度1城镇化含义城镇化是一种人口现象，是农村农业人口向城镇转移，是城市人口占总人口的比重逐步提高的过程，是更多人口从低密度空间迁移到高密度空间的进程。

在这个过程中，主要表现为人口结构和空间结构的变化。

因为城市人口的增多，不仅仅表现为城市人口的增长，而且还是农村人口不断向城市移动的结果。

城市化和工业化的发展对于社会经济的发展起着重要的作用，二者密不可分，是人类社会发展的基本规律。

2湖南省城镇化现状按照湖南省统计最新数据显示，截止到2014年年末，城镇常住居民达到了6737.24万人，较上年末提高了46.64万人；其中乡村常住人口3417.13万人，较上年减少64.66万人；城镇人口占总人口比重为49.28%，其中长沙城镇化率高达72.34%。

而仅次于长沙的株洲和湘潭城镇化率也分别达到61.00%和56.55%，根据湖南省统计局的《分析》数据显示，2013年长株潭城市群地域的城镇化率到达64.54%，比全省平均水平47.96%高出16.58个百分点，与全国平均水平53.73%比起来，提高了10.81个百分点。

这表明了长株潭这三个城市中将近有一般以上的常住人口是城镇人口。

体现了作为城市群的长株潭有较大的人口集聚和吸纳能力。

根据以往发达国家的城市化经验，可以发现，一个国家或者区域的城镇化水平主要呈现出S型曲线。

当城镇化水平小于30%是，处于起步时期，当大于30%时，步人加速发展时期，当到达60%时，进人相对稳定阶段。

基于灰色GM(1,1)模型的城市年用电量预测——以珠三角地区某县

阶线性微分方程
＋ａｘ（１）一ｕ，其离散解形式为：
ｘ（１（ｋ＋１）一『ｘ（０（１）一ｕｌｅ — ａｉ＋ｕ
ＬａＪａ
（１）
合预测法等，预测精度不断提高。其中，灰色ＧＭ（１，１）模型
点，在用电量预测中得到了广泛应用。ＧＭ（１，１）模型是灰
÷ ［ｘｌ（１）＋ｘ１（２）］１
ｘ０（２）
ｘｏ（３）Ｙ＝
一
色理论用于预测工作的基本模型，近年来，学者们根据预测
Ｘ（１（ｋ— １）（ｋ：２， … ，ｎ）
由式（１）、（２）可以得到的灰色预测模型为：
曼（０ ’ （ｋ）一』Ｌｘ（０（１）一一Ｕｌ（１一ｅａ）ｅ－ａ（ｋ — ｌ（ｋ一２，３， …，
ＧＭ（１，１）模型对珠三角发达地区某县级市的用电量进行预测，探讨该模型对发达地区城市年用电量预测的适用性。
一
÷ ［ｘ（ｎ一１）＋ｘ（ｎ）］ｌ
（２）
若将Ｘ（１ ’ （ｋ）还原为Ｘ。 ’ （ｋ），则Ｘ‘ 。（ｋ）一Ｘ‘ 。 ’ （ｋ）一
区域电力系统发展的规模和速度。负荷预测中尤以用电量
一

基于GM( 1,1)模型的长株潭地区土地覆被变化分析及趋势预测

基于GM( 1，1)模型的长株潭地区土地覆被变化分析及趋势预测作者：郭荣中申海建杨敏华来源：《湖北农业科学》2020年第16期摘要：对长株潭地区2002-2014年的土地覆被变化和土地利用强度进行了定量评价，并利用GM（1，1）模型对其发展趋势进行了预测分析。

结果表明，2002-2014年长株潭地区各种土地利用类型均发生了较大的变化，城镇村及工矿用地、交通运输用地面积净增加，其他各类用地面积净减少。

同期长株潭地区土地垦殖指数呈逐年下降趋势;土地开发强度指数、土地利用率指数、土地利用强度综合指数均呈逐年上升趋势。

同时预测出研究区域2017-2026年各类土地利用数量情况，园地、草地、未利用土地、林地、耕地、水域面积出现不同程度减少，变化率分别达-19.15%、-12.31%、-7.10%、-3.12%、-2.80%、-1.18%;交通用地、居民点及工矿用地面积出现不同程度增加，变化率分别达35.57%、15.61%。

关键词：土地利用类型;土地利用强度;GM（ 1，1）模型;长株潭地区中图分类号： F299.21 文献标识码：A文章编号：0439-8114（2020） 16-0054-07D0I：10.14088/ki.issn0439-8114.2020.16.011土地利用/土地覆盖的变化（Land-use and land-cover change， LUCC ）在全球环境变化和可持续发展中占有重要地位，是所有与可持续发展相关问题的核心，已经成为全球环境研究的热点和前沿问题[1，2]。

国内外学者开展了大量的研究，Aspinall[3]利用经验统计模型在多个尺度上研究了土地利用与覆被变化;Lambin等[4]阐述了过去300多年人类扰动造成的LUCC时空格局演变，揭示了社会经济因素对全球尺度LUCC时空过程的驱动作用;Wolter等[5]对1992-2001年美国大湖流域土地利用覆被变化情况进行了研究;Engstrtrom等[6]利用节省参数模型对全球农业土地利用变化进行了分析。

《灰色GM(1,1)模型的优化及其应用》范文

《灰色GM（1,1）模型的优化及其应用》篇一一、引言随着科技的飞速发展，大数据的崛起，预测与决策分析变得尤为重要。

灰色预测模型，特别是灰色GM（1,1）模型，以其对数据要求低、操作简单、效果良好的特点，被广泛应用于社会经济各个领域。

然而，传统灰色GM（1,1）模型在某些复杂、高精度的应用场景中存在一定局限性。

本文旨在探讨灰色GM（1,1）模型的优化方法及其在各领域的应用。

二、灰色GM（1,1）模型概述灰色GM（1,1）模型是一种以微分方程为基础的灰色预测模型，通过对原始数据进行累加生成（AGO）和累减生成（IAGO），构造出微分方程的系数，从而进行预测。

该模型在处理小样本、不完全信息的数据时具有较好的预测效果。

三、灰色GM（1,1）模型的优化针对传统灰色GM（1,1）模型在处理复杂、高精度数据时可能出现的局限性，本文提出以下几种优化方法：（一）改进数据处理方式对原始数据进行更为细致的预处理和后处理，包括但不限于利用更加先进的数据分析工具进行数据的筛选和净化，以及对AGO和IAGO的处理方法进行改进。

（二）引入其他变量和参数通过引入其他相关变量和参数，丰富模型的输入信息，提高模型的预测精度。

例如，可以通过引入时间变量、季节因素等，对模型进行时间和季节性优化。

（三）结合其他预测模型将灰色GM（1,1）模型与其他预测模型进行结合，如与神经网络、支持向量机等相结合，形成混合预测模型，以提高模型的预测精度和稳定性。

四、灰色GM（1,1）模型的应用（一）经济领域应用灰色GM（1,1）模型在经济领域的应用广泛，如对股票价格、房地产价格、经济周期等进行预测。

通过优化后的灰色GM（1,1）模型，可以更准确地预测经济走势，为政策制定提供科学依据。

（二）农业领域应用在农业领域，灰色GM（1,1）模型可以用于预测农作物产量、病虫害发生情况等。

通过优化后的模型，可以更准确地预测农业生产情况，为农业生产提供科学指导。

（三）其他领域应用除了经济和农业领域，灰色GM（1,1）模型还可以应用于其他领域，如医疗、能源、交通等。

基于改进灰色 GM（1，1）模型的高速公路路基沉降预测

基于改进灰色 GM（1，1）模型的高速公路路基沉降预测刘建威;钟泽湘【摘要】The effective prediction of the development trend of expressway subgrade settlement can improve road maintenance efficiency and reduce the accident ratio.According to the subgrade settlement factors and features, this paper presents an improved forecasting method.The automatic optimization method was used to chose the background value and the least square theory is used to improve the initial value.In the prediction test of two ex-amples,the results indicate that the means of the relative errors are 2.1 2% and 1 .38%,the ratios of mean -square are 0.1 37 and 0.1 46,and the precision grade is I.%有效预测高速公路路基沉降的发展趋势，可以提高道路维修效率，降低事故发生率。

根据路基沉降影响因素和特性，提出一种改进的 GM（1，1）预测测算法。

采用自动寻优定权的方法优化传统 GM （1，1）模型的背景值，采用最小二乘法优化初值，有效克服背景值与初值选择的盲目性，并能保证较高的精度。

分别对长湘高速某段和垄茶高速某段路基沉降进行预测试验，本文算法预测误差均值分别为2．12％和1．38％，方差比为0．137和0．146，精度等级达到一级。

基于灰色马尔科夫模型的变形预测

在建筑物变形预测中，建立预测模型是十分重要的。目前的预测研究多偏向于单一模型的研究，例如灰色系统理论[2][4]、BP神经网络0等。然而单一模型的缺点就在于精度不高。因此本文提出灰色模型0与马尔科夫结合的方法，即以灰色预测结果为基础，按照马尔科夫方法划分状态区间以及确定状态转移概率矩阵，进而求得新的预测值，提高预测精度0。
关键字：灰色模型；马尔科夫链；灰色马尔科夫模型；变形预测
1引言
随着全球经济一体化的飞速发展，大型建筑物或构筑物的施工越来越广泛，由于其结构类型、建筑材料、地质条件的不同，或多或少会出现一些建筑物变形，变形超过一定的限度就会对人民群众的生命财产安全造成危害。因此对建筑物进行实时监测，及时预测、预报，避免或尽可能小的减少损失是非常有必要的。以现代系统论作为指导进行变形分析与预报也是目前研究的一个重要方向[1]。例如在自然灾害的预测预报研究方面,人们已经开始用突变理论进行滑坡危险性判断和预测,用分形理论研究地震发生前后的维数变化等[3]。
值残差中误差为0.06310。很明显，传统灰色马尔科夫预测模型与无偏灰色马尔科夫预测模型的拟合值精度要高于传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型，而无偏灰色马尔科夫预测模型的拟合值精度最高，拟合效果最好
3.2.2模型预测值数据对比
经计算得，传统灰色预测模型的预测值残差中误差为1.72562，无偏灰色预测模型的预测值残差中误差为1.655669，而灰色马尔科夫模型的预测值残差中误差为1.44263，无偏灰色马尔科夫预测模型的预测值残差中误差为1.23393。虽然四种模型的残差中误差是一个数量级，但是很明显看到，无偏灰色马尔科夫预测模型的精度还是最好的。
参考文献
[1]陈伟清.灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用[J].测绘科学，2005（05）:43-45+4.

基于灰色GM(1,1)模型的城市人口数量预测

基于灰色GM（1，1）模型的城市人口数量预测【摘要】本文主要研究未来几年内人口数量组成变化的相关问题。

对于该问题，我们在灰色GM（1，1）模型的基础上对部分算法进行了优化，考虑到常住人口和流动人口等类型，结合已有的连续5～10年的人口数量，最终给出了人口数量的预测结果。

经检验证明，改进的灰色GM（1，1）模型能够有效解决人口数量预测问题。

【关键词】灰色GM模型；城市人口；人口数量预测1.引言近年来，人口问题逐步成为制约我国经济发展等方面的重要问题，尤其对于较为发达的城市来说，人口膨胀现象尤为严重。

那么，对城市中人口的数量和组成结构进行预测就显得尤为重要，不仅有利于制定城市的经济发展规划，也有利于合理分配和控制城市资源，从而进一步改善人们的生活质量。

本文以深圳人口为例，应用了改进的灰色GM（1，1）模型及算法解决了以上问题，实践证明，上述方法在人口预测中效果明显。

2.灰色GM（1，1）模型[1]定义灰色系统分析是我国邓聚龙教授于20世纪80年代前期提出的用于控制和预测的新理论。

与数理统计学中利用时间序列的几何特征和统计规律进行预测的方法不同，灰色数列预测是一种现实的和动态的分析与预测。

它不是利用时间序数据直接建模，而是将序列数据作一次累加生成后，再建立微分方程。

灰色系统适用于小样本预测，对样本的最小需求量为4，即通过4个样本数据即可进行预测。

设为n个元素的数列的AGO生成数列为，其中：定义的灰导数为的d（k）==-，令为数列的紧邻均值数列。

则，于是定义GM（1，1）的灰微分方程模型为：d（k）+a=b，即+a=b其中，a称为发展系数，b称为灰作用量。

将时刻k=2，3，...，n代入（1）式中有：令Y=（）T，u=（a，b）TB=，称Y为数据向量，B为参数矩阵，u为参数向量，则GM（1，1）模型可以表示为矩阵方程Y=Bu。

由最小二乘法可以求得=（）T=（BTB）-1BTY。

3.人口数量预测问题的解决（1）灰色GM（1，1）模型建立1）数据检验设参考数据为计算数列的级比，k=2，3，……，n如果所有的级比都落在可容覆盖内，则数列可作为模型GM（1，1）的数据进行灰色预测。

灰色GM(1,1)模型在城镇生活用水量预测中的应用

灰色GM(1,1)模型在城镇生活用水量预测中的应用摘要：本文通过灰色GM（1,1）模型对怀安县城柴沟堡镇生活用水量进行预测，通过对模型计算结果进行分析，模型具有较高的精确度，为未来怀安县城柴沟堡镇人口用水提供了必要的预测信息。

关键字：生活用水量；预测Prediction of Town Living Water Requirement Based on GM(1，1) Model－Taking Chaigoubu Town of Huaian as an ExampleCHEN Yong-jianZHANG LiangZhangjiakou Hydrology and Water Resources Survey Bureau of Hebei Province，Zhangjiakou 075000,ChinaAbstract：This paper analyzes the grey GM(1,1) model, taking living water of Chaigoubu Town of Huainan as a case. The result show that predicted with this method are accurate. By model building provide forecast information for domestic water consumption of Chaigoubu Town of Huaian.Key words：living water；prediction城镇生活用水包括公共生活用水和居民生活用水。

公共生活用水受经济发展、地理位置、气候等因素的影响，居民生活用水受人口数量、收入水平、生活条件等因素的影响，而且许多因素不易量化，灰色GM（1，1）模型要求条件低，在所需资料较少情况下，精度较高，能满足对于城镇未来用水量的预测。

1 怀安县城柴沟堡镇概况怀安县城柴沟堡镇位于河北省张家口市西北部，地处东经114°08′～114°48′，北纬40°20′～40°48′，属东亚大陆性气候，冬季寒冷干燥，夏季多雷雨，春季多风沙，全年温差较大。

基于灰色GM(1,1)模型的中国制造业增加值区域发展预测

基于灰色GM(1,1)模型的中国制造业增加值区域发展预测1朱连华南京信息工程大学数理学院统计系，南京（210044）摘要：为了对中国各区域制造业增加值有一个总量上的把握，本文按照东、中、西及东北四个区域，根据1998-2005年中国制造业增加值统计资料，分别建立GM(1,1)灰色预测模型，并对“十一五”期间各区域制造业增加值进行了动态预测，预测结果显示各区域2010年将比2005年增加值翻一番。

关键词：制造业增加值，灰色GM(1,1)模型，区域预测中图分类号： F224.7 文献标识码：A1. 引言为了对中国各区域制造业增加值有一个总量上的把握，本文按照东部、中部、西部、东北四个区域对制造业进行研究，分别对各区域制造业增加值进行预测分析。

这里区域划分采用2006《中国统计年鉴》[1]的划分方法，东部区域包括北京市、天津市、河北省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省；中部区域包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省；西部区域包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区；东北区域包括辽宁省、吉林省、黑龙江省。

由于区域数据（1998-2005）的可获得性及有限性，在建模研究时面临少数据、贫信息的问题，因此本文在对区域制造业发展预测时主要采用的灰色模型进行预测，其优点在于可以充分挖掘提取数据中有价值的信息，掌握系统的发展规律，对系统的未来状态做出科学的定量预测。

2. 灰色GM(1,1)模型介绍1982年，中国学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定问题的新方法。

灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定系统为研究对象，主要通过对部分已知信息的生成、开发，提取有价值的信息、实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。

灰色系统模型对实验观测数据没有什么特别的要求和限制，因此应用领域十分宽广[2]。

基于灰色GM(1,1)模型的城市工业用水量预测

ＦｓｕｇｏｓａｅｒｙＧ（，）ｍｏｅａｓｂｉｅａｅｎｔｅｄｔｏｄｓｉａｒｆｍ１９ｏ２０．ｕｈｎｒｉｎａｃｓ，ａｇｅＭ１１ｅａｄｌｓｅｔｌｈｄｂｓｄｏａａｆｎｕｔａｗｔｏ４ｔ０４ｗａｓｈｉｒｌｅｒ９
２１００年５月
地下水
Ｇｒｕｄｗａｅｏｎｔｒ
第３２卷
第３期
Ｍａ．，０ｙ２０１Ｖｏ．２Ｎ３１３Ｏ．
基于灰色Ｇ１１模型的城市工业用水量预测Ｍ（，）
郭法强
（疆宏昌水利规划设计公司，新疆乌鲁木齐８００）新３００
ｉｄｃｔｓｔａｈｓｇｅｄｌｓｄｉｈｎｕｔｉｌｗａｅｅｎｒｄｃｉｎｃｎｏｍｓｔｔｒｙｃａａｔｒｔ．Ｔｅｍｏｅａｎｉａｅｈｔｉｒｙｍｏｅｅｎｔｅｉｄｓｒｔｒｄｍａｄｐｅｉｔｏｆｒｏｉｇｅｈｒｃｅｉｉｔｕａｏｓｓｃｈｄｌｓｈ
ｔｅａｖｎａｅｆｇｏｅｓｔｉｈｄａｔｇｓｏｏｄｖｒａｉｔｌｙ，ｆｗｒｑｉｅｎｓｏａａａｄｍｏｅａｅｃｍｐｔｔｎｑａｔｙｎｈｅｕｔａｃｒｓｗｉｅｅｕｒｍｅｔｆｄｔ，ｎｄｒｔｏｕａｉｕｎｉ，ａｄｔｅｒｓｌｃｏｄｔｏｔｈ
调度的一项十分重要的前提工作。而城市中工业用水量占城市用水量的２３，创造的效益更是其他行业无法比拟的，／其所以预测城市工业用水量，论在经济效益还是在宏观调控无

基于灰色关联度的城镇化水平研究

基于灰色关联度的城镇化水平研究作者：黄健鹏易采桥杨青山来源：《科技风》2017年第17期摘要：本文以阿拉尔市为例，针对本地区的土地城镇化与人口城镇化协调度进行判断，建立了土地城镇化与人口城镇化的协调度模型。

首先采用土地城镇化与人口城镇化协调性算法，利用道路面积增长率 s和城区常住人口增长率p算出土地城镇化与人口城镇化协调度指数，由结果可知该市城镇化协调类型不协调。

然后建立灰色关联度模型对十种指标进行关联度计算，最后依据关联度大小，对其影响指标进行重要性排序得出：二三产业产值的关联度最大（关联度为0.7551），其次是人均地区生产总值（关联度为0.7041），全社会固定资产投资总额（关联度为0.6423），城镇居民人均可支配收入（关联度为0.6230）等。

关键词：灰色关联度；协调度指数；影响指标；城镇化水平目前，城镇化水平（也称城镇化率）单纯地被定义为城镇人口占一个国家或地区的总的人口的比重。

这种做法是片面的，因为城市人口比重大有时候并不准确说明城市化水平。

科学评价某一地区的城镇化程度时，必须全面考察该地区的经济建设、社会发展、生态指标和社会稳定指标等诸方面的因素，对城镇化水平进行综合评价。

1 建立土地城镇化与人口城镇化协调性模型分析影响阿拉尔市城镇化发展水平的主要因素，本文先对这个城市的土地城镇化与人口城镇化的协调度进行判断，然后分析它的影响因素。

协调度是度量两个或者多个系统或变量在发展过程中彼此和谐一致的程度，体现了系统由无序走向有序的趋势，是协调状况好坏程度的定量指标。

本次采用两个指标来分别衡量土地城镇化与人口城镇化，然后分析两者的协调度指数。

土地城镇化与人口城镇化的协调度指数[1]：Csp=s+p2s2+2p2其中：s指的是道路面积增长率；p指的是城区常住人口增长率。

本文查阅资料针对于城镇化与人口城镇化的协调度的判断，可以判断出该城镇的协调度特征，是人口城镇化超前发展型还是土地城镇化超前发展类型，进而进一步讨论影响因素及指标。

城市群规划实施效果评估研究——以长株潭城市群为例

城市群规划实施效果评估研究——以长株潭城市群为例
王智勇;李瑞
【期刊名称】《长沙理工大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2024(39)3
【摘要】长株潭城市群经济发展对于湖南省以及中国中西部地区的发展至关重要,且该城市群规划实施的效果对其他城市群有重要借鉴意义。

基于此,文章根据2000-2017年地级市面板数据,采用合成控制法,评估长株潭城市群规划实施后对城镇化和环境质量的影响。

评估分析表明,长株潭城市群规划的实施推动了城市群城乡融合,在一定程度上促进了城镇化的进程,但对环境造成了一定的负面影响,其原因在于长株潭城市群内城市之间的非均衡发展。

因此,城市群应着眼于制定合理规划,促进城市均衡发展,重点落实城乡融合和生态文明;各级政府应加强公共治理,强化监督和治理责任,以更好地实现城市群规划的既定目标。

【总页数】13页(P62-74)
【作者】王智勇;李瑞
【作者单位】中国社会科学院人口与劳动经济研究所;上海大学中国社会科学院上海研究院
【正文语种】中文
【中图分类】F207;F205
【相关文献】
1.区域综合交通规划策略研究r——以长株潭城市群为例
2.空间规划对区域一体化的作用机理研究——以长株潭城市群为例
3.城市群区域规划中水资源承载力立方米/(人·年)研究——以长株潭城市群"两型社会"区域规划为例
4.国土空间规划的地质研究——以长株潭城市群与绿心为例
5.协同理论视角下长株潭城市群田园综合体规划路径研究——以湖南省长沙市乔口镇为例
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湖南省城市宜居水平时空演化及其预测模拟

湖南省城市宜居水平时空演化及其预测模拟刘庆芳;宋金平【期刊名称】《湖南师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2022(45)5【摘要】建设宜居城市已成为我国“十四五”规划和二○三五年远景目标的重要任务。

本文综合运用修正后熵值法、非参数Kernel密度估计模型、冷热点分析和灰色预测GM(1,1)模型,对2008—2019年湖南省城市宜居水平的时空演化特征及其未来发展趋势进行多尺度探索。

结果显示:(1)湖南省城市宜居水平在时间趋势上呈波动上升态势,由2008年的0.139上升至2019年的0.395,但整体平均分值仅为0.255。

(2)湖南省城市宜居水平在空间上呈“东高西低,北高南低”的分布特征,形成了以长沙为中心的高值簇和以怀化为中心的低值簇。

(3)湖南省城市宜居水平排名在经济、社会、生活和生态4个维度上存在显著的空间差异,尚未有城市其4个维度得分均排名第一,各城市的宜居水平在不同维度上均存在短板。

(4)未来湖南省城市宜居水平呈现出持续提升态势,但空间上仍呈现出“长株潭(0.720)>湘南(0.569)>洞庭湖(0.627)>大湘西(0.523)”的分布特征。

【总页数】10页(P1-10)【作者】刘庆芳;宋金平【作者单位】北京师范大学地理科学学部【正文语种】中文【中图分类】F291【相关文献】1.快速城市化进程中土地利用冲突时空演化特征与模拟预测——以长株潭城市群为例2.新疆中小城市宜居水平评价及宜居建设制约因素探讨3.长三角城市群生态宜居宜业水平的时空差异与分布特征4.加强和改进城市管理提升城市宜居宜业水平\r——浅析内蒙古自治区城市管理的问题与对策5.湖南省生态宜居度时空分异及影响因素研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

生态城市群评价指标体系和模型研究——以长株潭城市群为例

生态城市群评价指标体系和模型研究——以长株潭城市群为
例
曾桃红
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2011(11)7
【摘要】生态城市群是长株潭城市群发展的价值取向和终极目标,而生态健康状况评价是生态建设的重要环节.根据长株潭城市群生态建设的特色,构建了涉及产业发展、城镇体系、社会进步、生态建设等方面的一系列评价指标,并探索了生态足迹法、P-S-R生态安全评价模型、归一化法、加权和分析法等多种评价方法和模型.【总页数】4页(P87-90)
【作者】曾桃红
【作者单位】中共株洲市委党校教务处,湖南株洲412008
【正文语种】中文
【中图分类】F293
【相关文献】
1.高效生态农业产业化主导型循环经济模式研究——以长株潭城市群宁乡县超级杂交稻生态工程为例 [J], 李林杰;许振成;罗琳;罗闰良
2.基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究——以长株潭“3+5”城市群为例[J], 付丽娜;陈晓红;冷智花
3.长株潭生态城市群评价指标体系和模型研究 [J], 钟荣丙;匡跃辉
4.基于微粒群-马尔科夫复合模型的生态空间预测模拟——以长株潭城市群为例[J], 陈永林;谢炳庚;钟典;吴亮清;张爱明
5.基于耦合协调度模型的长株潭城市群生态城镇化发展水平时空分异研究 [J], 肖俊;熊曦;王哲翀;蔡珍贵;张伏中;熊芳钰
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