探讨:博友关于“银行股十年十倍”的几个问题(二)

本文讨论了4万亿投资的实质,并认为这并非超前投资而是偿还过往因经济过热而推迟的基础设施建设项目。文章强调中国当前的基础设施仍存在较大缺口,需要大量的后续投入。

不敢兄的问题二:4万亿到底是什么东西?

从投资上来说,4万亿是一个“前移”的东西,如果前移是因为碰到了机会,那就是个好事,意味着我们实现宏伟目标的时间提前了。如果是“透支未来”,那么就需要未来进行消化。

答:其实,这个4万亿不是“前移”投资,严格说这是“后推”的投资,就因为0304年以来,我们的经济发展进入了高速发展,有过热的迹象,有关方面为了不火上浇油,不得不推迟一部份基础设施的建设,所以就在前几年高速发展中产生了瓶颈(煤电油运)的约束。所以说,这个今明两年4万亿投资,是个“后推”的投资,是属于还债。我的感觉,我们目前的基础设施的配套程度,还不如美日五六十年代的水平的,可能仅相当于美日在五十年代中期的水平差不多。有一个数据可以参考,我们铁路运输的单位负荷,目前大概在欧美的五倍以上。

目前来说,我们的高速公路密度,还大大的低于成熟国家,这里同样的有着很大的投资必要。

我们县级公路,我们的乡镇公路,我们的乡村公路,还有着太多的欠缺。

所以,当我看见有人说:“4万亿”投资会引起进一步产能过剩,进一步加剧过剩的供求关系的观点,我只能一笑了之。

结论:在我这个乐观者眼里,我们的投资力度,不用说4万亿,只要国力允许,在未来就算是40万亿也不多。当然,这个是需要慢慢来的,否则国力也受不了的。

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希望大家提出不同意见,以帮助我更客观的考虑问题,谢谢!

(待续)

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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