wordpress页面全屏的插件优化网站排名需要多少钱

大指数下DO指数模型计算优化

DO指数模型概述

DO指数（Duranton-Overman Index）是由Duranton和Overman于2005年提出的产业空间集聚测度方法，它通过分析企业间的精确地理距离分布来识别产业集聚模式。与传统集聚指标相比，DO指数具有两大优势：

1. 跨行政边界分析：基于实际地理坐标而非行政边界
2. 统计显著性检验：通过反事实模拟建立置信区间

核心计算

1. 加权核密度估计

$$K^{\mathrm{EMP}}(d)=\frac{1}{h{\sum }_{i=1}^{n-1}{\sum }_{j=i+1}^n(e_i+e_j)}\sum _{i=1}^{n-1}\sum _{j=i+1}^n(e_i+e_j)f\left(\frac{d-d_{i,j}}{h}\right)$$

其中：

• ei,ej：企业i和j的就业人数（规模权重）
• di,j：企业间地理距离
• h：带宽（按Silverman准则计算）
• f：高斯核函数

2. 反事实模拟

通过若干次随机抽样构建置信区间

大数据计算瓶颈

当处理大规模企业数据时，DO指数面临严重的计算复杂度问题：

计算复杂度分析

数据规模	点对数量	计算量级
1万企业	约5千万	O(n2)
10万企业	约50亿	O(n2)
20万企业	约200亿	O(n2)

主要瓶颈环节

1. 距离矩阵计算：

   • 需要计算所有企业对的精确地理距离
   • 20万企业产生C200,0002≈2×1010个距离对

2. 核密度估计：

   for d in distance_bins:  # 200个距离箱for i in range(n):     # 20万企业for j in range(i+1, n):  # 约200亿次循环kernel += f((d - dist[i,j])/h)
   

3. 反事实模拟：

   • 需重复1000次随机抽样和核密度计算
   • 总计算量：1000×O(n2)

传统计算性能

数据规模	CPU计算时间	内存消耗
1万企业	2-3小时	约40GB
5万企业	超过24小时	约1TB
20万企业	不可行	>10TB

GPU并行计算解决方案

基于Julia语言开发的新型计算工具，通过GPU并行计算突破计算瓶颈

性能突破

1. GPU计算

   为了解决计算问题，我们使用julia开发了一个GPU计算的DO指数版本。

   相对之前的版本，有如下优点：

   ①，充分利用GPU的优势，加快计算速度。

   ②，为了加快计算，可以设置最大抽样样本数。

   ③，可以自由设置距离数，迭代数等相关参数

2. 计算性能对比：

   企业数量	CPU计算时间	A100 GPU时间	加速比
   50,000	28小时	30分钟	40×
   100,000	预估120小时	1.8小时	67×
   200,000	不可行	2.5-3小时	∞

使用示例

[外链图片转存中…(img-xQLNjfzE-1748697503802)]

只需要准备好数据，然后输入相关参数，即可得到结果。

软件会自动计算DO指数图像，如下

另外，会生成一份结果文件，提供了具体的Kd值，以及置信区间数据。供用户处理。

部署优势

跨平台支持：

如数据过于庞大，程序支持部署到远程linux服务器上，租用高性能显卡进行计算。

如果需要该工具，请联系微信 canglang12002

往期推荐：

含有非期望产出EBM模型

基于Shapley值方法测算DEA模型变量重要性

非平衡面板Malquist指数计算工具

复合系统协调度工具

Panda_DEA更新

三阶段DEA之SFA回归

产业空间聚集DO指数计算工具更新

存在共享投入的两阶段博弈交叉DEA模型

产业空间聚集DO指数计算工具

网络SBM模型（NSBM)复现

团体机构持股比例代码更新

空间马尔科夫工具更新** **

共享投入型关联两阶段生产系统的网络DEA效率测度与分解复现

基尼系数双维度分解计算工具

动态SBM模型（DSBM)复现

共享投入的两阶段DEA模型复现

基于凸分位数回归的影子价格计算工具

Doyle和Green(1994)的对抗性和仁慈性DEA

一种新的两阶段网络DEA模型

适用于面板数据的动态StoNED模型计算工具** **

零和博弈SBM模型（ZSG-SBM）模型

三阶段动态网络DEA(DNSBM)模型的实现

计算相对资源承载力模型的工具

基于参数化的方向性距离函数（DDF)估算污染物影子价格的工具

基于非期望产出的RAM 碳环境效率模型

使用遗传算法或NSGA2算法解决多式联运问题

莫兰指数计算小工具

Panda_DEA增加至强有效前沿最近距离-MinDS模型

QLab增加耦合协调度模型** **

广义SBM模型的matlab代码** **

QLab1.4正式发布！增加全排列多边形图示指标法** **

大量数据时的Dagum基尼系数分解工具** **

Panda-DEA_1.0正式发布！

含有非期望产出的ZSG-DEA模型

两阶段网络DEA模型及其计算

Panda-DEA，一款新的DEA模型软件

DKM_1.3更新—CCM收敛交叉映射

DKM_1.2:两阶段嵌套泰尔指数工具

DKM_1.1–新增熵值法功能

数量经济学工具DKM_1.0

空间马尔科夫链工具

空间静态kernel核密度、空间动态kernel核密度工具更新

马尔科夫链之传统马尔可夫链

Dagum基尼系数分解工具更新

无条件、空间静态、空间动态kernel核密度工具

基于共同前沿下含非期望产出SBM模型的影子价格测算

基于非期望产出SBM模型的群组前沿和共同前沿的DEA效率

零和收益ZSG-DEA模型的求解程序

三阶嵌套泰尔指数计算工具

](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3NDcwNjUyMQ==&mid=2247483737&idx=1&sn=b22ace1dec3db5a3985f64091af1c33f&chksm=fd2f076fca588e797e154566fc15525fc1844d8b1e25b8e8283ce6f99baebe03f877c418b7a3&scene=21#wechat_redirect)

dagum基尼系数分解工具