基于高维数据的中国省域经济模糊边界研究

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1、万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：坳日期矽f耸c叼]日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印

2、件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密El，在年解密后适用本授权书。2、不保密口。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：日期劬／怿f明叫日日期：炒降l谰叫日万方数据基于高维数据的中国省域经济模糊边界研究㈣煅摘要，■■—’目前国内外对模糊边界方法的应用研究越来越普遍，但缺乏利用模糊边界方法对省域经济的相关研究。模糊边界方法是根据其与周边节点问的相互联系，对其

3、归属进行分析和研究，本文正是利用模糊边界这个特性，将其应用于对中国省域经济的研究中去，从不同视角对中国省级行政区的划分进行分析。研究发现，第一，基于模糊边界的思路与方法，采用2010．2012的省级行政区多种经济特征数值，通过升半梯形形式的隶属值函数，计算隶属度，进而绘制了中国省级行政区模糊边界地图，通过对其进行特征分析，发现有些相邻的省级行政区经济上相关度较高，应划分为一类，有些相邻的省级行政区经济相关度不高，不属于一类，应分开研究各自的经济情况。比如研究结果将浙江和江苏，上海等分为一类，将安徽，江西等分为一类。

4、第二，本文利用两种不同的方法绘制模糊边界地图。法一是不对省级行政区进行分组，法二是先对省级行政区按照地理位置进行分组，通过对绘制的两张模糊地图进行比较发现，地图上的模糊边界大体上是一样的，故认为没有必要对省级行政区单独分类研究。也证明利用隶属值将中国省域分类的方法具有一定的稳健性。第三，对中国省级行政区模糊边界地图的阶段性演变进行的分析，数据基于2007．2009，2010—2012，以及2007．2012三个不同期间数据，发现全时期模糊边界地图和两个分时期模糊边界地图是完全一万方数据浙江工业大学硕士论文基于高维数

5、据的中国省域经济模糊边界研究样的。这说明在该期间各省的经济处于稳定发展阶段，所求得的模糊边界具有稳定性。关键词：高维数据，省域经济，模糊边界，隶属值万方数据浙江工业大学硕士论文基于高维数据的中国省域经济模糊边界研究THEFUZZYBOUNDARYOFCHINESEPRoVINCIALECONoMYBASEDoNHIGHDIMENSIoNALDATAABSTRACTAthomeandabroad，usingthefuzzyboundarymethodstostudyissuesisincreasinglycommon

6、．Buttheuseofthefuzzyboundarymethodontheprovincialeconomyismuchless．Thefuzzyboundarymethodisbasedonthemutualrelationsbetweenitanditsneighboringareatoanalyzeandstudyitsownership．Thispaperistheuseofthisfeaturetoapplyresearchontheeconomictiesoftheprovincial-levela

7、dministrativeregionofChina．Throughthedifferentperspectivesofanalyzethecharacteristicsofthedivisionoftheprovincial—leveladministrativeregionofChina．Studyfoundthatthefirst，basedontheideasandmethodsofthefuzzyboundary，usingthe2010-2012provincialadministrativeregio

8、ncharacteristicvaluesofvariouseconomictocalculatethemembershipvalues，drawingafuzzyboundarymapofChinaprovincial—leveladministrativeregion，characterizingbyitsanalysis，foundingsomelin