买了房子就是希望它能涨点。

1 有限的供应量

  中国地大物博,这人人都知道,好多人总喜欢拿美国的房价和中国比,中国的人口密度是人家的多少倍?大家可以理性的想一想,就拿你现在住的小区打个比方,假设是在一个交通配套都不错的位置,地就这么大,供应量就这么多,即便需求量加大,可位置确是不能复制的,在这个区域有限的供应量,决定着这里房价的最终走向。中国东部人口密度大,西部人口密度小,城市人口密度大,农村人口密度小,可是很显而易见的,密度小的地方大部分人都不愿意去,密度大的地方,呵呵~还是回到最初那句话,供应量有限,房价难降。

  2 无限的需求量

  中国的人口是世界第一,即便是实行了计划生育,这么大的基数也很难在短时间内看到效果。

  3 人类对房子的刚性需求

  看看现在社会上的几大贵。孩子上学贵么?为什么?因为不上不行。病人看病贵么?为什么?因为不看不行。房子也是这样的的道理。这些刚性需求的行业,是目前中国政府的主要财政收入,它们和政府的利益有着千丝万缕的联系。虽然现在西方发达国家社会保障体制已经完善,但中国现今社会的形势,离那一天还真不是五年十年。

  我说这些,并不是代表中国的房价会疯涨,我个人认为房价会在某一个时段很平稳,甚至会有小幅下跌,这是和政府的政策有很大关系的,但是从长远角度看,房价还是会上涨,你可以驳斥我,但五年十年后我们可以再来回头看一看房价。中国的问题在于,贫富差距和人均收入,并不是房价。政府现在加大了保障型住宅的土地供应量,这对于空军是一个机会,指望商品房跌倒三四年前的价格那是不可能的,但是保障型住宅确是有这个可能,抓住这个机会就好了,因为不知道政府到底是会永远加大这个供应量还是就这两年这样,老百姓的命运在政府手上,谁都没有办法。至于炒房的人,现在银行加大二次置业的利率,加上现在政府政策一天天变,造成了房价的不稳定性,另外购房的税费也在增加,目前炒房的回报率已经很低了,大部分的钱最终都给银行赚去了,也就是落入了政府的口袋,打击了炒房人,并不意味房价就会跌,这个我在上面已经提到了,不再多说。空军们,努力挣钱吧。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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