DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 指标构建分析 4.1. 正则分析 由于本文的目的性较强，所以在文本分析时根据实际需要，对大量文本进行有效的分词，并通过数据文本的分析过程，输出结果如表1。 4.2. 电商平台供应商信用评价指标 1) 及时满意度 在线会话过程中或结束时，客户对于服务评价：(非常满意 + 满意)/(非常满意 + 满意 + 一般 + 不满意 + 非常不满意)目标值为90%。 2) 咚咚应答率 咚咚应答率指的是在电商平台中供应商对消费者的问题应答情况。对于应答率规定，咨询量 ≥ 1000，咚咚应答率 ≥ 95%，店铺周平均在线客服应答率应不低于90%。 3) 产品丰富度 同一类商品下有多个单品(sku)，并且及时更新，以保证不会出现断货、缺货等情况，影响消费者体验。 4) 虚假宣传 指在平台页面展示含有虚假信息内容，欺骗和误导消费者的行为，具体情形以广告法规定为准；包括但不限于通过文字或图片等方式明示或暗示与商品实际内容不相符的虚假信息，使消费者对商品的质量、制作成分、性能、用途、生产者、有效期限、产地等产生误解的行为。 5) 售后服务 售后服务指的是在终端客户收到产品之日起，供应商开始售后服务工作。供应商保证售后服务符合承诺标准以及国家相关规定，例如因商品质量问题需要退、换、维修时供应商按生产规定办理延迟退、换、维修时间。 Table 1 Output resul 问题 关键词 权重 对应评论数 及时满意度、咚咚应答率 售后|差评|回电|客服|来电|不回话|耽误|沟通|从来不|回复|咨询|挂机|不理人|回复慢|咚咚|效率低 0.288 26，983 产品丰富度 缺货|种类|采购中|配套|抢购|很少|不全 0.0043 407 虚假宣传 假货|正品|信任|怀疑|宣传|图片|描述|相差|实物|谨慎|地摊货|水货|不符 0.1396 13，141 售后服务 售后服务|赔偿|投诉|纠纷|交易|折价|运费|二手|维修|态度|服务|承诺|电话|打不通|马虎 0.0761 7168 价格变动 价格|便宜|骗人|降价|不值|原价|买完降价|性价比底|虚高|不合理|满减 0.0542 5101 刷单炒新 刷单|疑似|慎重|刷单|虚假|信用值|同类|空包|炒作|不诚信 0.0031 289 48小时揽件及时率 没到|发货|时效|未发货|速度慢|拖延|收不到 0.0168 1579 商品退换率 换货|残不退|退换货|返修|退货|退款|次品| 补发 0.0216 2056 表1. 输出结果 6) 价格变动 价格变动主要指的是，电商平台上的商品会不定期的推出优惠活动，或者是一些品牌日的时候，会通过满减、领取购物券等方式对商品进行促销。但此时会涉及到商家是否将商品大幅度提价然后在进行促销活动，所以需要对商品的价格变动幅度进行管理。 7) 刷单炒信 是指供应商通过不正当方式获取虚假的商品销量、店铺评分、商品评论等，妨害、干扰消费者购物权益的行为。这种不正当方式主要包括但不限于以下几种形式：自买自评、第三方炒作、空盒等。 8) 商品退换率 实际发生退换货返修的服务单量/已完成商品件数(服务单生成时间是30天内的数据)。 9) 48小时揽件及时率 48小时揽件及时率指的是，交易达成后48小时内买家可以查询到订单的快递公司揽件跟踪信息情况。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 由于电商平台的特殊性，使得对其供应商的管理也不同于传统的供应商。本文从客户的角度通过大量售后文本数据的分析，来构建电商平台供应商信用评价指标，使指标的输出更具有代表性。同时，利用大数据文本语义分析也可以增强指标的辨识性，提高精准性。能做到对供应商的信用进行重点的考察，从而弥补因电商特性所带来的供应商信用难以管理的问题。 但是数据的处理过程会占用计算资源工作，作为一种额外的资源消耗业务，需要尽量加强不同系统间的数据规范化和标准化，保证系统数据的规范以及编码的一致性。而本文在数据的处理中由于实际的需要与现实情况，需要首先保证对文本数据的预处理实现规范化，最后在系统的调试运行中保证编码的一致性即可 [ 5 ] 。总之对于电商平台下供应商信用的管理问题还是要以大数据作为支撑的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 划出中国岩溶发育的典型区域对中国岩溶区的工程地质理论研究具有积极意义。对中国碳酸盐岩分布特征、气候条件和地层岩性等方面进行了定量或半定量分析，评价了中国碳酸盐岩地区岩溶发育的区域性差异特征，从理论上合理地圈定并论证了中国典型岩溶发育区域，结果表明：中国西南岩溶地区的碳酸盐岩具有成片的大面积分布特征，其碳酸盐岩层岩性较纯，且处于对岩溶发育十分有利的热带和亚热带气候带，且该地区岩溶形态类型发育较齐全，因此属于中国最为典型的岩溶发育区；其中广西岩溶区、贵州东南部和东北部岩溶区和重庆东南部等岩溶地区的碳酸盐岩纯度最高，因而是西南片区最具代表性的岩溶发育区域。 关键词 :碳酸盐岩，岩溶，典型岩溶区 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 中国是世界上碳酸盐岩分布面积最大且岩溶发育最为典型的区域之一。广西、贵州、云南、四川、重庆等省区因碳酸盐岩具有成片分布特征，且岩溶地貌及岩溶形态发育齐全、岩溶地质问题特别突出而被公认为是中国最为典型的岩溶发育区 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。宏观划分中国岩溶发育区对中国岩溶地质、岩溶水文地质和岩溶工程地质研究具有积极意义。 岩溶作为一种独特的不良地质作用和地质形态，其宏观分类和区划在20世纪90年代之前就已经得到了广泛研究，研究结果表明，气候、岩性、地下水是岩溶发育的主要影响因素，岩溶形态和地貌特征直接反映了岩溶发育强度 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，这些因素均是评价区域性或小区域范围内岩溶特征 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 的主要内容和依据。然而，目前就岩溶研究领域中关于中国最典型的岩溶发育区域是在贵州还是在广西的讨论仍存在明显分歧意见，其主要原因是目前岩溶区域性宏观区划的相关理论仍不成熟，相关研究有待深入。 本文基于已有研究成果，对中国碳酸盐岩分布特征、气候条件和地层岩性等方面进行定量或半定量分析，评价了中国碳酸盐岩地区岩溶发育的区域性差异特征，圈定并论证了中国最为典型的岩溶分布区域。
system: [SYSTEM]

user: 2. 中国碳酸盐岩的主要分布特征 地层岩性和水的溶蚀能力是影响碳酸盐岩溶蚀能力的两大基本因素 [ 5 ] 。如图1所示的中国碳酸盐岩地层出露情况图中，贵州、云南和广西等西南各省的碳酸盐岩地层成片大面积出露，碳酸盐岩地层占各省(自治区)行政区划面积比重最大，中国大部分著名岩溶城市如桂林、柳州、河池、来宾、贵阳、昆明等均分布于这个片区。以湖南、湖北为代表的中部地区碳酸盐岩分布面积仅次于西南地区，广东及福建等华南地区也具有较大的岩溶发育面积，这个区域的碳酸盐岩基本上与西南区碳酸盐岩分布范围连成一片，可视为西南片区碳酸盐岩分布区域的外延部分。北京西山及山西太原等地的碳酸盐岩分布也具有一定规 图1. 中国出露碳酸盐岩地层分布特征图 模。华东、东北各省碳酸盐岩则仅零星分布。西藏、新疆含碳酸盐岩地层分布面积也十分可观。由此可见，就碳酸盐岩分布范围来看，西南岩溶区也应该是中国最为典型的岩溶发育区。
system: [SYSTEM]

user: 3. 区域性气候对溶蚀强度的影响分析 岩溶作用是地下水和地表水对可溶性岩所进行的以化学溶蚀作用为主要特征(包括水的机械侵蚀以及物质的运移和再沉积)的综合地质作用。氢离子是地下水对碳酸盐岩溶蚀的根本溶蚀物质。氢离子浓度越高，碳酸盐岩受的溶蚀作用越强。氢离子主要来源于酸性物质，这些酸性物质的来源及含量与区域气候条件具有密切关系。不同气候来其酸性物质成分和来源存在显著差异，根据统计，不同气候带的酸性物质类型比重见图2 [ 3 ] 。 从图2可知，酸性物质可分为碳酸和非碳酸等两大类。碳酸主要包括大气来源的大气碳酸、生物活动产生的生物碳酸和无机物生成的无机碳酸三种，其含量在高纬地带、湿润温带、地中海地带、干燥地带和热带的比重分别为80%、70%、67%、45%、53%。除地中海地带外，其余地带的碳酸含量均超过50%。中国地区属于典型的热带、亚热带及温带岩溶 [ 4 ] [ 7 ] ，其主要的侵蚀性成分为碳酸，其中与生物有关的生物碳酸和无机酸是中国岩溶区侵蚀因子的主要来源。 图2中各酸性物质成分的含量为该酸性物质含量在该气候带内的相对百分比，不同气候带之间不能直接比较。一般认为，地球上大气成分中的二氧化碳含量比较稳定，因此，如果大气碳酸的含量视溶蚀能力的基本范围，将其他酸性物质含量转化为大气碳酸含量的相对值，则可对不同气候带的溶蚀能力进行比较，不同气候带内的相对溶蚀能力转化式为： k d = ∑ i = 1 5 X i X 1 (1) 式中： k d 为岩溶水的相对溶蚀能力，X 1 、X 2 、X 3 、X 4 、X 5 分别为图2中大气碳酸、无机碳酸、生物碳酸、无机酸和有机酸的百分含量。 根据式(1)求出不同气候带内的岩溶水相对溶蚀能力后，可绘出各气候带岩溶水的想对溶蚀能力柱状图，如图3。 从图3可知，热带地区相对溶蚀能力为200，远高于其他地带岩溶水的溶蚀能力，因而是最有利于碳酸盐岩溶蚀的气候带，其次分别为地中海气候带、湿润温带等地区，其相对溶蚀能力为25和14.29。 从图1可知，中国碳酸盐岩分布范围十分广泛，海拔高度从东南沿海地区的数米至西藏地区4000米以上均有分布，从南到北跨越热带、亚热带、湿润温带、干燥寒冷带等多个迥异气候带：华南地区属热带气候，降雨量充沛，年均气温较高；西南地区为亚热带气候，降雨量和年均气温仅次于华南地区，其该地区也属于古热带气候；华中地区气候与亚热带地中海型气候相似；华北和东北地区为温带气候；西北地区降雨量少，属干燥气候带；西藏高原海拔超过4000 m，属高寒气候。因此，从气候条件来看，中国南方比北方更适合岩溶发育。按照图3中五个类型的气候带与碳酸盐岩溶蚀强度关系，中国碳酸盐岩溶蚀作用强度由强至弱可相应划分为五个等级，各等级对应区域如下： A1 = {华南} = {广西、广东、福建}； A2 = {西南} = {云南、贵州、重庆}； A3 = {华北、华中、华东、东北} = {山西、山东、北京、河北、湖南、湖北、浙江、安徽、吉林、辽宁、黑龙江}； A4 = {西北} = {新疆、青海、山西、甘肃、宁夏、内蒙古}； A5 = {西藏}。
system: [SYSTEM]

user: 4. 区域性岩层组合的溶蚀能力差异 根据岩层组合形式不同，可将中国碳酸盐岩地层分为纯碳酸盐岩地层(简称纯地层)、以碳酸盐岩为主 图2. 不同气候带侵蚀因子相对含量图 图3. 水在不同气候带之间的相对溶蚀能力 (含量在 > 75%)夹少数非可溶岩的夹层(简称夹层)、碳酸盐岩与非可溶岩交替出现的互层(简称互层，碳酸盐岩含量25~75%)及以非可溶岩为主的夹薄层碳酸盐岩的间层(简称间层)等四类 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。从碳酸盐岩溶蚀机制可知，在其他因素相同的条件下，碳酸盐岩岩性越纯，岩石可溶性越好，地基溶蚀程度越高，岩溶发育形态越齐全，由此可得碳酸盐岩层组形式对应的溶蚀程度由强至弱的排列顺序为：纯地层→夹层→互层→间层。结合图1可知，中国纯碳酸盐岩地层在广西区、贵州省东部、重庆东南部、昆明市东南部等成片的大规模分布。华北地区主要分布于北京西南区域至山西太原市的狭长地带，其分布面积远小于西南地区。可见，就从岩性纯度来看，西南地区岩溶发育的物质条件最好，华北地区次之，然后是华中地区，西北、西藏和东北地区最差。 图4为不同地区各类碳酸盐岩层的出露面积分布图 [ 3 ] (图中西南地区包含华南地区)。从图4可知，西藏、西北及东北地区，主要类型为碳酸盐岩夹层及互层，然后为互层，岩性纯度不高，属含碳酸盐岩地层。华东地区碳酸盐岩总分布面积不大，碳酸盐纯地层分布范围很小，仅约0.22万平方公里，一般将其与华中地区合并研究。华中地区质纯碳酸盐岩地层分布面积占有一定比重，但仍以夹层和互层为主，碳酸盐岩地层岩性总体纯度仍不高。华北地区以夹层为主，纯碳酸盐岩地层分布面积比重也较大。西南地区纯碳酸盐岩地层分布面积达越19.8万平方千米，是中国纯碳酸盐岩地层分布面积最大区域，同时也是碳酸盐岩夹层分布面积最大区域，互层和夹层分布面积也较大。 碳酸盐是碳酸盐岩溶蚀的主要成分，碳酸盐含量越高，岩石可溶性越好。为更好地比较不同地区之间的地层岩性对岩溶发育的影响程度，可将不纯碳酸盐岩地层按其碳酸盐岩纯度转化为等效纯碳酸盐岩地层的出露面积。设1平方千米的碳酸盐岩地层，纯地层估算系数为1，夹层为0.75，互层的估算系数取0.5，考虑到在工程实践中间层的溶蚀现象十分微弱，故将其估算系数取0.1。按式(2)可求得不同地层的碳酸盐岩纯地层的等效面积。 s = ∑ i = 1 4 k i s ′ i (2) 式中：s为某类地层折算后的等效纯碳酸盐岩分布面积，万km 2 ； k i 为折算系数，其取值按碳酸盐岩地层纯度为依据，纯地层 k 1 取1，夹层 k 2 取0.75，互层 k 3 取0.5，间层 k 4 取0.1； s ′ 1 、 s ′ 2 、 s ′ 3 、 s ′ 4 分别为某地区碳酸盐岩地层中纯地层、夹层、互层和间层的出露面积，按图3对应的地层分类进行取值。 根据式(2)求出各地区等效纯碳酸盐岩出露面积后，可绘出期等效纯碳酸盐岩出露面积分布柱状图，如图5。 根据图5的碳酸盐分布情况，中国碳酸盐地层的可溶性由易至难可初步划分为B1-B5个等级(其中西 图4. 中国碳酸盐岩分布情况图 图5. 等效纯碳酸盐岩分布情况图 南地区包括华南各省区)： B1 = {西南} = {广西、广东、福建、云南、贵州、重庆}； B2 = {华北} = {山东、山西、北京、河北}； B3 = {华中、西北} = {湖南、湖北、新疆、青海、山西、甘肃、宁夏、内蒙古}； B4 = {东北、西藏} = {吉林、辽宁、黑龙江、西藏}； B5 = {华东} = {浙江、安徽}。
system: [SYSTEM]

user: 5. 典型的岩溶发育区域确定 根据上述分析可知，中国典型岩溶发育区域应是最有利于岩溶发育岩性条件和气候条件的组合，应为集合A1和B1交集和A2和B1的交集。 A1∩B1 = {华南地区} = {广西、广东、福建}； A2∩B1 = {西南地区} = {云南、贵州、重庆}。 研究表明，西南地区几乎涵盖了溶蚀洼地、漏斗、塌陷、溶洞、石芽、溶沟、溶槽、落水洞、地下河等各种岩溶发育形态，保留了从少年期至老年期各岩溶发育阶段的岩溶地貌形态，峰丛、峰林、溶蚀残丘、溶蚀平原等各种典型的岩溶地貌形态十分发育 [ 2 ] [ 3 ] ，这与上面推断的结论也是一致的。 结合图1中纯碳酸盐岩的分布特征作进一步分析可知，处于热带和亚热带的广西岩溶区、贵州东南和东北部岩溶区和重庆东南部等岩溶地区(见图1红线圈出部分)碳酸盐岩纯度最高，因而是西南片区最具代表性的岩溶发育区域。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 1) 中国西南岩溶地区的碳酸盐岩岩性较纯，具有成片的大面积分布特征，处于对岩溶发育十分有利的热带和亚热带气候带，因而该地区岩溶形态类型较为齐全，岩溶地貌特征较突出，属于中国最为典型的岩溶发育区。 2) 在西南岩溶发育区中，广西岩溶区、贵州东南和东北部岩溶区和重庆东南部等岩溶地区的碳酸盐岩纯度最高，是西南片区最具代表性的岩溶发育区域。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对现有Eclat算法中普遍存在的候选集规模大、求交效率低的问题，提出了基于剪枝优化和索引求交的改进Eclat算法。首先根据频繁集的性质采用预剪枝和后剪枝相结合的候选集优化策略，即利用预剪枝技术裁剪待连接的项集数量以减少项集连接操作，同时利用先验性质对连接后的项集进行后剪枝处理；接着提出了一种基于事务索引的布尔数组求交方法，即通过将事务标识作为索引来设置并检索布尔数组，以获得项集支持度计数；最后通过设计对比实验，在经典数据集上测试该方法的有效性。实验表明，通过该方法能够有效压缩候选集规模，改善求交计算效率，特别是在支持度阈值小、事务数规模大的情况下，算法的运行效率得到了明显的提升。 关键词 :关联规则，Eclat算法，剪枝优化，求交运算，运行效率 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 现如今，通过使用数据挖掘技术，我们可以从海量数据中挖掘有趣的信息。其中，关联规则挖掘是数据挖掘技术中较为重要的一种手段。它一般分为两个步骤：一是依据事先设定的支持度阈值找出所有符合条件的频繁项集；二是依据频繁项集及给定的置信度阈值产生关联规则 [ 1 ] 。其中，挖掘算法的性能主要取决于频繁项集的生成，因此识别或发现所有频繁项目集是关联规则挖掘算法的核心。随着数据挖掘技术理论研究的深入，各类关联规则挖掘算法也在不断地涌现。传统的算法主要包括Apriori算法、FP-growth算法以及Eclat算法，后续的大部分算法都是在这三类算法的基础上进行相应的优化和改进。 Apriori算法 [ 2 ] 使用一种称为逐层搜索的迭代方法，通过项目集元素数目的不断增长来逐步完成频繁项集的发现，核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，该算法设计思想简单，易于实现，但是产生了大量候选集，同时需要多次对事务库进行扫描，计算耗时过长；FP-growth算法 [ 3 ] 使用一种称为频繁模式增长的方法，采取分治策略，将代表频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP树)上，然后把这种压缩后的数据库划分成条件数据库，每个数据库关联一个频繁项或“模式段”，并分别挖掘每个条件数据库，这种方法可以显著地压缩被搜索的数据集的大小，该算法只扫描事务库两次，且无需产生候选集，相比Apriori算法性能有显著的提高，但由于所有项集都压缩在一棵树上，对内存要求较高，且递归算法设计复杂；Eclat算法 [ 4 ] 的核心思想是将水平数据库转换成垂直数据库，然后将项集的TID_set进行交运算来得到项集的支持度，该算法由于只扫描一次事务库，且项集支持度是通过交运算得到的，大大减少了计算时间，但Eclat算法存在搜索空间大、连接操作频繁、求交运算耗时的问题。 本文选取上述几类算法中性能较好的Eclat算法，结合近年来该算法的相关研究，针对其普遍存在的问题和不足，从候选集的生成和支持度的计算两个方面对其加以优化和改进，提出了前后剪枝相结合的候选集优化策略以及利用数组索引取值计数的求交运算方法，以达到提高Eclat算法效率的目的。
system: [SYSTEM]

user: 2. 关联规则相关概念 设D是事务数据库，T是一个事务， T ⊆ D 。I是一个项目集，项目集中项目的数量为I的长度。设X是项目集I的一个子集( X ⊆ I )，其中包含k个项目，则称X为k项集。每一个事务T都有唯一的标识符(TID)并包含一个项目集。项集X的支持度，记为Support(X)，它表示在数据库D中包含项集X的事务数与总事务数之比。如果X的支持度大于等于一个预先设置的支持度阈值(最小支持度，记为min_sup)，则称X为频繁项集 [ 5 ] 。 关联规则用形如 X ⇒ Y 的蕴含式来表达，它表示两个项目集X和Y之间的某种关系，其中 X ⊆ I ， Y ⊆ I ， X ∩ Y = ∅ 。 X ⇒ Y 的支持度，记为 Support ( X ⇒ Y ) ，它表示在D中同时包含项集X和Y的事务数占事务总数的百分比，即 P ( X ∪ Y ) ； X ⇒ Y 的置信度，记为 Confidence ( X ⇒ Y ) ，它表示在D中同时包含项集X和Y的事务数与包含X的事务数之比，或者说，在包含项目集X的所有事务中含有项目集Y的事务数所占的百分比，即 P ( Y | X ) 。如果 Support ( X ⇒ Y ) 大于等于min_sup，同时 Confidence ( X ⇒ Y ) 大于等于min_conf (预先设置的置信度阈值，即最小置信度)，则称 X ⇒ Y 是强关联规则 [ 6 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验设计及结果分析 4.1. 实验设计 为了验证改进Eclat算法的效率，本文通过实验分别将不同优化策略的改进算法与Eclat算法进行比较，并将Apriori作为参照算法进行分析说明。实验平台为Intel Core i5，2.5 GHz，内存8 G，操作系统Windows 10 64位。实验采用UCI标准数据集里的稠密型实际数据集Mushroom和IBM Almaden生成器生成的稀疏型合成数据集T10I4D100K，这两个数据集经常被用于各类关联规则算法的测试。数据集的特征如表2所示。 实验一：将本文的改进算法与Eclat算法以及Apriori算法进行对比实验，测试对象为稠密数据集：Mushroom，测试各算法在不同支持度阈值下产生的候选集数量变化情况。测试结果如图4所示。 从图中结果来看，三种算法产生的候选集数量都随着支持度阈值的增加而逐渐减少，但是在同一支持度阈值下，Eclat算法生成的候选集数量最多，Apriori算法次之，本文的改进算法则最少。此外，三种算法在同一支持度下挖掘的频繁项集数量都是相同的。 实验二：将改进算法与Eclat算法以及Apriori算法进行对比实验，测试对象为稠密数据集：Mushroom，测试各算法在不同支持度阈值下执行时间的变化情况。测试结果如图5所示。 从图中结果看，三种算法的执行时间都随支持度阈值的减小而增大，但在同一支持度阈值下，本文算法执行效率要优于传统的Eclat算法和Apriori算法。其中，在支持度阈值较大时，三者在时间效率上区别不是很大，但随着支持度阈值的逐渐减小，三种算法执行时间的差距将越拉越大，改进算法的效率优势将体现的更加明显。此外，从min_Sup = 0.25开始，Apriori算法在执行时间上有一个大幅的跃升。 实验三：将改进算法与Eclat算法、仅采用剪枝策略的Eclat算法以及仅改变求交运算的Eclat算法进 Table 2 Test data set related informatio Database Number of transactions Number of items Average length Type Mushroom 8124 120 23 稠密 T10I4D100K 100000 1000 10 稀疏 表2. 测试数据集相关信息 图4. Mushroom数据集上不同支持度阈值下候选集数量 图5. Mushroom数据集上不同支持度阈值下候选集数量 行对比实验，测试对象仍为稠密数据集：Mushroom，比较Eclat算法在不同优化策略下执行时间随支持度阈值变化情况。测试结果如图6所示。 图6. Mushroom数据集上Eclat算法在不同优化策略下执行时间 从实验结果来看，不同优化策略的Eclat算法执行时间都随支持度阈值的减小而增加，在同一支持度阈值下，候选集优化和支持度计算改进相结合的算法时间效率要优于原始算法以及仅采用单一优化策略的算法。其中，在两种单一优化算法中，改进求交运算的优化方式要比剪枝优化方式算法运行效率更高，而没有采取任何优化策略的Eclat算法执行效率最低。 实验四：将改进的Eclat算法与原始Eclat算法进行对比实验，测试对象为稀疏数据集：T10I4D100K，测试在支持度阈值一定的情况下两种算法运行时间随事务规模变化情况。其中，事务规模从20，000到100，000变化，最小支持度为0.01。测试结果如图7所示。 从实验结果来看，在给定的支持度阈值下，两种算法的运行时间都是随着事务集数量的增加而增大，但在同一事务集规模下，改进算法的运行时间要比原始算法更低，运行效率更高。 4.2. 结果分析 在实验一中，由于支持度的阈值不断提高，导致满足最小支持度的项集数量减少，即频繁k-项集数量逐渐减少，从而连接产生的候选(k + 1)-项集数量也逐渐减少，因此可以看到算法的候选集数量是随着支持度阈值的增加而减少的。同时，由于Apriori算法本身利用了先验性质采取后剪枝策略，其候选集数量相比未采取任何候选集优化策略的Eclat算法要少，而本文的改进算法不仅利用了后剪枝策略，而且在连接之前还采取了预剪枝策略，前后剪枝策略的结合进一步压缩了候选集数量，因此在一定支持度下改进算法能够产生最少的候选集数量。 在实验二中，由实验一的分析结果可知，支持度阈值的减小会使候选集规模逐渐增大，大量的候选集数量需要更多的连接操作和求交运算，大大增加了时间开销，因此算法的执行时间会随着支持度的减小而增大。同时，虽然Apriori算法的候选集数量要比Eclat算法少，但执行效率反而要比Eclat低，这是由于算法的大部分时间开销都发生在获取支持度的阶段，前者支持度的计算采用的是重复扫描数据库事务的方式，这种方式占用的时间开销很大，尤其在事务规模庞大的情况下，而后者采用了逐项求交的方式，避免 图7. T10I4D100K数据集上两种算法在不同事务集规模下运行时间 了对数据库的重复扫描，所以Eclat算法效率要比Apriori算法高。本文的改进算法不仅对候选集的产生做了进一步优化，还对求交运算做了改进，时间开销进一步降低，从结果来看确实能够起到提高算法效率的目的。 对于实验三，不管是候选集优化还是改进求交运算，都能不同程度的提高Eclat算法的效率，候选集的前后剪枝在减少了连接判断操作的同时压缩了后续求交运算的项集规模，改进的求交运算则避免了逐项比较的问题，但对提高算法效率的贡献程度来看求交的优化方式比候选集的优化方式效果要好，这也验证了影响Eclat算法运行效率的主要因素在于求交运算过程。 对于实验四，由于事务集数量的增加，导致项集的TID_set规模越来越大，事务的tids越来越长，在求交运算时不管是原始的逐项比较还是本文的索引方法所耗费的时间都将会越来越久，因此随着事务数的增加算法运行时间也在增加。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 本文通过分析Eclat算法中普遍存在的候选集数量大、项集求交效率低的问题，提出了一种新的优化和改进思路，即利用前后剪枝相结合的策略来减少项集连接操作并压缩候选集规模，同时采用基于事务索引的布尔数组取值计数方式改进求交运算。实验表明，不管是稠密数据集还是稀疏数据集，该方法都能在一定程度上减小Eclat算法的时间开销，提高算法的挖掘效率，特别是在支持度阈值小、事务数规模大的情况下。此外，本文的改进算法由于减小了项集的搜索空间，内存占用更小，空间开销也得到了一定的降低。后续的研究工作将集中在算法的具体应用上，以验证本文算法在解决实际问题时的适用性和有效性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为计算楼房对临河站日照的影响，特引用棒影比率计算公式，算出冬至日8:00和16:00，楼房与日照计的临界距离，即楼房与日照计高度差的11.38倍。临河站日照计距地面6 m，高度为18 m和15 m的楼房与其高度差分别为12 m和9 m，它们与日照计的临界距离为136.6 m和102.4 m。而在1985~2009年24年间，西北-正西向15 m高的楼房与日照计的最近距离为86.7 m；在1994~2009年15年间，西-西南方向18 m高的楼房与日照计的最近距离为96.0 m，在2000~2009年9年间，东-东南方向18米两栋楼房最近距离分别为84.8 m和119.6 m。因此三个方位的楼房均影响光线进入日照计。1959~1984年临河站冬半年平均日照时数为1438.1 h，1985~2009年为1330.7 h，减少107.4 h，减幅为7.5%。陕坝站对应年代日照时数分别为1420.6 h和1423.7 h，增加3.1 h，增幅0.2%。临河迁站后，2010~2017年，冬半年平均日照时数为1442.9 h，比建楼前增加4.8 h，增幅0.3%。陕坝站对应年代日照时数1448.5 h，增加27.9 h，增幅为1.9%。利用相临陕坝站的资料，建立临河站日照时数订正方程，方程均通过0.01的显著性检验，历史拟合较好。 关键词 :日照时数，太阳高角，棒影比率，订正方程 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来有不少学者对日照时数的气候变化进行了研究，普遍得出日照时数呈下降趋势的结论 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。在影响因素研究方面，贾金欢等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 研究认为造成日照减少的气候原因主要是空气污染逐年加重，加之风速逐年减小，利于大气气溶胶在低空积聚，空气湿度增大，轻雾日数增多，造成大气透明度降低。非气候因素的影响主要是观测场周围障碍物高度角逐年增高，遮挡了部分阳光，使记录到的日照时数减少。靳利梅 [ 9 ] 认为冬季日照时数的减少与水汽压和降水量的增加有关。黄美霞等 [ 10 ] 认为日照时数趋于减少，其原因与观测场周围环境改变、低云量增多有关。杨志彪 [ 11 ] 以宜昌站为例，给出了测站障碍物对日照记录影响分析流程。日照作为太阳活动最重要的表现形式，既是气候变化的主要影响因素，也是气候资源的重要组成部分。日照情况一般采用日照时数来表示，它代表某地区一天日照时间的长短。笔者根据太阳高度角、太阳方位角及棒影比率计算公式，计算临河站冬至日08时和16时日照计与建筑物的临界距离，从理论上计算日照减少的主要原因，并建立订正方程。 通过对1959~2017年冬季日照时数的变化特征及其影响因素进行全面的分析，以期了解近59a临河日照时数的变化规律及其变化原因，为合理布局反季节农业生产、调整种植结构，城市规划设计及太阳能资源利用等方面提供科学依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法与资料来源 2.1. 研究区概括 研究区临河站位于内蒙古河套平原(塞外粮仓)，属温带大陆性气候，年日照时数3131~3214 h，10℃以上活动积温3052℃~3339℃，无霜期138~154 d，农作物一年一熟，大部地区降水量136~211 mm，东多西少，在时间分配上雨热同季。 2.2. 测站太阳位置 确定测站的太阳位置，即太阳高度角和太阳方位角，根据建筑物相对日照计的位置，可以判断建筑物对日照测量是否产生影响。用下列符号表示各参量：ψ为测站地理纬度；δ太阳赤纬角，即太阳光线与地球赤道面所夹的圆心角；ω为时角，即一天中地球自转在不同时刻的角，正午时角为0˚，上午时角为负值，下午时角为正值。地球自转一周360˚，对应的时间为24 h，即每小时相应的时角为15˚，每4 min的时角为1˚；h为太阳高度角，即太阳光线与地平面间的夹角 [ 12 ] ；A为太阳方位角。 2.3. 太阳高角和任意时刻太阳方位角 根据参考文献 [ 13 ] [ 14 ] 给出的辐射计算公式，太阳高度角h和任意时刻太阳方位角A可转化为下列公式求得。 h = sin − 1 ( sin ψ ⋅ sin δ + cos ψ ⋅ cos δ ⋅ cos ω ) (1) A = cos − 1 ( ( sin h ⋅ sin ψ − sin δ ) / ( cos h ⋅ cos ψ ) ) (2) 通过参考文献 [ 13 ] 所给公式，计算得到时角ω值和赤纬δ值(两者单位均为角度(˚))，可以求得h和A值。 由于建筑物的方位通常以正北为0˚，顺时针方向的角度来表示，所以将太阳方位角转化为太阳所处的方位来表示，说明其与建筑物的位置关系，用A r 表示日出时刻太阳所处的方位，A s 表示日落时刻太阳所处的方位。由于日出、日落时刻太阳高度角为0˚，(2)式可简化为： (3) 则有： (4) (5) 公式(4)、(5)求得的日出、日落时刻太阳所处的方位，单位为角度(˚)。 2.4. 棒影比率 (6) 式中K为棒影比率 [ 15 ] (即障碍物阴影长度L与障碍物高度H之比)；h为太阳高度角。 2.5. 资料来源 临河、陕坝1959~2016年逐旬日照时数来源于巴彦淖尔市气象局。随着经济的发展和人口的增长，作为巴彦淖尔市首府的临河区城市建设日新月异(见图1，来源于谷歌高清地图，为便于标注去除其它影像)。1985年，在测站西西北方向，建起15 m高的气象局家属楼，家属楼两端分别距日照计86.7 m和108.3 m，方位角为277˚~301.8˚；在1994年，临河站西西南方向和东东北方向分别建起18 m高居民楼，西西南方向楼，居民楼两端分别距日照计96.0 m和126.2 m，方位角为187.2˚~239.3˚东东北方向楼，居民楼两端分别距日照计最近端58.4 m和77.0 m，方位角为31˚~61.8˚；2000年，东东南方向建起18 m高的两栋楼房，居民楼两端分别距日照计122.5 m和131.8 m，方位角为75˚~117.8˚；周边环境明显改变，对气象要素的影响也表露出来，特别是对冬半年日照的影响更加明显。由表1日落方位角与图1比较，仅有东东北方向的楼房不影响日照。这一点可在旬月报中得到证实，在巴彦淖尔市的9个测站中，冬半年临河的日照时数最少的几率占95%以上。2010年1月1日，临河站迁站到城郊，日照计不受阻挡，日照资料恢复正常。 图1. 临河站周边建筑物与日照计方位示意图 Table 1 The main azimuth of solar term and local time at Linhe station in winte 节气(月-日) 方位角 真太阳时 地方时 日出 日落 日出 日落 日出 日落 秋分9-23 89.1 270.9 5:56 18:06 5:48 17:58 立冬11-8 113.3 246.7 6:54 17:05 6:38 16:49 冬至2-22 119.6 240.4 7:23 16:35 7:22 16:34 立春2-4 110.9 249.1 6:56 17:03 7:10 17:17 春分3-21 90.7 269.3 5:59 18:03 6:06 18:10 表1. 临河站冬季主要节气方位角与地方时
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析 3.1. 居民楼对光线的阻挡 每年的秋分开始天文学上作为进入冬半年的起始，到春分为冬半年结束。根据公式(4)、(5)求得的每天日出、日落时刻太阳所处的方位角。临河站春秋分太阳赤纬δ = 0˚，冬至δ = 23.38˚，临河站秋分、立冬、冬至、立春和春分日出时刻太阳所处的方位角分别为89.1˚、113.3˚、119.6˚、110.9˚和90.7˚。日落时刻太阳所处的方位角分别为270.9˚、246.7˚、240.4˚、249.1˚和269.3˚。冬季随太阳高度角的降低，太阳斜射时间增多，直射时间减少，日照计周围的楼房影响光线的全部射入，日照时数由此而减少。为探索居民楼对日照时数的影响程度，尝试用⑹数学公式计算太阳斜照时，两侧楼房对日光的遮蔽。 由(1)、(6)式可以算出临河站(ψ = 40.75˚N， λ = 107.42˚E)各季h、K值。以白昼最短的冬至日为例，日出日落前后(08时和16时)，K值为11.38，即日照计距楼房的距离应是楼房与日照计高度差的11.38倍。临河日照计距地面6 m，18 m和15 m的楼房与其高度差分别为12 m和9 m，它们与日照计的临界距离136.6 m和102.4 m。而在1985~2009年24年间，西西北-正西向15 m高的楼房与日照计的最近距离为86.7 m；在1994~2009年15年间，西西南方向18 m楼房与日照计的最近距离分别为96.0 m；2000~2009年，东东南方向18 m高的两栋楼房，居民楼两端分别距日照计122.5 m和131.8 m，方位角为75˚~117.8˚因此三个方位的楼房均影响光线进入日照计。日出1 h后以及日落1 h前(09时和15时)，K值为4.2，18 m和15 m的楼房它们与日照计的临界距离降为50.4 m和37.8 m，因此，日出1 h后以及日落1 h前则不受影响。根据地面气象观测规范要求，观测场四周必须空旷平坦，四周障碍物的影子不应投射到日照仪器的受光面上，然而两座居民楼对临河站观测场形成的遮挡，可以说是日照时数减少的原因之一。 另外，烟尘的影响也不可忽视。城市由于汽车、工厂较多，排放的各种污染物数量也多，致使空气中烟雾增加，特别是冬半年采暖期内，城区上空排放的烟尘、汽车尾气数量较多，形成雾霾的机会就多，大气颗粒浓度增加影响了大气透明度，削弱了太阳辐射，造成日照时数减少。 3.2. 临河站冬半年各月日照时数变化分析 为分析临河站日照变化情况，选则与临河直线距离相距25 km的陕坝站进行对比分析。由图2可以看出，1959~1984年，冬半年日照时数两站数据相互交错，不同年份各有高低，1985~2009年，临河站冬半年日照时数均比陕坝站偏低。到2010年以后，临河站迁站后，两站冬半年日照时数两站数据相互交错。 由表2中可以看出，临河站西西北-正西方位建楼以前(1959~1984年)冬半年(10月~3月)平均日照时数为1438.1 h，建楼后(1985~2009年)为1330.7 h，减少107.4 h，减幅为7.5%。陕坝站对应年代日照时数分别为1420.6 h和1423.7 h，增加3.1 h，增幅0.2%。临河迁站后，2010~2017年，冬半年平均日照时数为1442.9h，比建楼前增加4.8 h，增幅0.3%。陕坝站对应年代日照时数1448.5 h，增加27.9 h，增幅为1.9%。 3.3. 订正方程的建立 为便于在实际工作中运用，们选1959~1983年，2010~2016年两站冬半年各月日照时数进行一元线性回归分析，以Yi (i表示月的序号)代表临河站各月日照时数，以Xi代表陕坝站各月日照时数，建立各月回归方程(见表3)。 3.4. 拟合情况 利用所建订正方程，计算出临河站1984~2009各月日照时数订正值，最后计算出冬半年日照时数，将临河站订正好的数据与陕坝站进行对比，绘成图3，与图2比较可以看出，该图有效消除了楼房对日照的影响，且拟合效果较好，可用订正好的数据开展气候论证和太阳能计算等工作。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 临河站春分、冬至日出时刻太阳所处的方位角分别为90.7˚，119.6˚。春分、冬至日落时刻太阳所处的方位角分别为269.3˚，240.4˚。冬季随太阳高度角的降低，太阳斜射时间增多，直射时间减少，日照计周围的楼房影响光线的全部射入，日照时数由此而减少。 2) 根据计算，冬至日出日落前后，楼房与日照计的临界距离，为楼房与日照计高度差的11.38倍， 图2. 1959~2017年临河与陕坝站冬半年日照时数逐年变化 Table 2 Comparison of Linhe and Shanba Station monthly sunshine hours in winter half yea 10月 11月 12月 1月 2月 3月 冬半年 1959~1984年 (建楼前) 陕坝 265.0 222.1 216.4 224.9 224.9 267.3 1420.6 临河 266.8 227.3 219.3 227.0 229.3 268.4 1438.1 差值 −1.8 −5.2 −2.9 −2.1 −4.5 −1.1 −17.5 1985~2009年 (建楼后) 陕坝 269.0 229.9 212.2 221.4 222.2 269.0 1423.7 临河 259.3 217.1 194.2 203.8 207.9 248.4 1330.7 差值 9.7 12.8 18.1 17.5 14.3 20.6 93.0 2010~2017年 (迁站后) 陕坝 265.9 220.8 210.3 234.9 233.6 283.1 1448.5 临河 265.9 220.6 211.5 232.9 231.0 281.0 1442.9 差值 −0.1 0.2 −1.2 1.9 2.6 2.1 5.6 表2. 临河站冬半年各月日照时数与陕坝站比较 Table 3 Correction equations of Linhe Station monthly sunshine duration in winter half yea 月 月订正方程 相关系数 F检验 10 Y 10 = 82.1808 + 0.6934X 10 0.847 ** 76.116 ≥ F 0.01 ( 30 ， 1 ) = 7.56 11 Y 11 = 29.2801 + 0.8832X 11 0.877 ** 100.508 ≥ F 0.01 ( 30 ， 1 ) = 7.56 12 Y 12 = 141.4630 + 0.3530X 12 0.558 ** 13.541 ≥ F 0.01 ( 30 ， 1 ) = 7.56 1 Y 1 = 106.3335 + 0.5406X 1 0.653 ** 22.368 ≥ F 0.01 ( 30 ， 1 ) = 7.56 2 Y 2 = 96.3027 + 0.5912X 2 0.680 ** 25.857 ≥ F 0.01 ( 30 ， 1 ) = 7.56 3 Y 3 = 46.6734 + 0.8334X 3 0.826 ** 64.310 ≥ F 0.01 ( 30 ， 1 ) = 7.56 表3. 临河站冬半年各月日照时数订正方程 注：**分别表示相关系数通过0.01水平的显著性检验。 图3. 1959~2017年临河(1984~2009为拟合值)与陕坝站冬半年日照时数逐年变化 冬至日楼房与日照计的临界距离，即楼房与日照计高度差的11.38倍。临河日照计距地面6 m，18 m和15 m的楼房与其高度差分别为12 m和9 m，它们与日照计的临界距离为136.6 m和102.4 m。 3) 分析得出，临河站冬半年平均日照时数在1985年以前为1438.1 h，建楼后(1985~2009年)为1330.7 h，减少107.4 h，减幅为7.5%。陕坝站对应年代日照时数分别为1420.6 h和1423.7 h，增加3.1 h，增幅0.2%。 3) 利用相临河站和陕坝站的资料，建立临河站冬半年各月日照时数订正方程，方程均通过0.01的显著性检验。应用月订正方程，可有效订正因楼房阻挡光线造成的误差，且拟合效果较好，用此资料可为分析冬季太阳能资源提供更可靠的数据。 为分析临河站日照变化情况，选择与临河直线距离相距25 km的陕坝站进行对比分析。由图2可以看出，1959~1984年，冬半年日照时数两站数据相互交错，不同年份各有高低，1985~2009年，临河站冬半年日照时数均比陕坝站偏低。到2010年以后，临河站迁站后，两站冬半年日照时数两站数据相互交错。 由表2中可以看出，临河站西西北-正西方位建楼以前(1959~1984年)冬半年(10月~3月)平均日照时数为1438.1 h，建楼后(1985~2009年)为1330.7 h，减少107.4 h，减幅为7.5%。陕坝站对应年代日照时数分别为1420.6 h和1423.7 h，增加3.1 h，增幅0.2%。临河迁站后，2010~2017年，冬半年平均日照时数为1442.9 h，比建楼前增加4.8 h，增幅0.3%。陕坝站对应年代日照时数1448.5 h，增加27.9 h，增幅为1.9%。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 电力无线专网是海量电力配用电业务最后一公里通信接入的有效手段，然而海量的业务并发接入势必带来随机接入信道的拥塞。为解决采用TD-LTE技术的电力无线专网海量数据并发接入的冲突问题，本文提出一种自适应接入控制机制，系统基于业务优先级执行冲突退避策略，海量业务并发时，基站(eNB)统计随机接入信道拥塞情况并下发退避指令，低优先级业务节点的根据指令选择退避策略，从而降低网络总体冲突次数，提升高优先级业务的接入成功率。因此，基于业务优先级的自适应接入控制机制可有效改善海量业务并发接入性能。 关键词 :智能电网，电力无线专网，随机接入，长期演进 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在国家能源局发布《配电网建设改造计划(2015~2020年)》后，全国配电网改造升级明显加速，对通信网络的需求进一步提升，加快建设电力终端通信接入网，打通“最后一公里”成为电力通信网建设的重中之重，而电力无线专网因其安全可靠、接入灵活的优势，成为支撑电力终端通信接入网建设的重要选择 [ 1 ] [ 2 ] 。2017年9月，中国无线电协会电力无线专网产业联盟正式成立，旨在制定、推广电力无线专网标准体系，构建完善的电力无线专网产业生态，促进电力无线专网产业发展。 目前在全国范围内已开展多个电力无线宽带专网的试点工程，主要采用TD-LTE技术体制，工作在1785~1805 MHz频率内5/10 MHz带宽。电力无线专网传输业务包括电力配网自动化、计量自动化(用电信息采集)等，业务特点为节点数量众多，分布广泛且节点传输速率低。 电力配电、用电业务具有周期采集的特性，周期性地频繁采集海量的配网计量数据，意味着海量的业务终端需要并发接入到TD-LTE网络中来，而目前的TD-LTE竞争性随机接入方式仅仅具备64个可供选择的前导序列 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。因此，海量的并发接入势必带来接入冲突，导致接入成功率下降，接入延时增加，甚至带来数据丢失，对于一些需要保障通信可靠的电力业务是不可接受的。 目前在网的电力系统LTE无线网络设备普遍直接采用3GPP的技术标准，缺少针对电力系统业务特点(固定接入、周期性、大并发等)的定制化修改。2017年国家电网组建无线产业联盟，制定电力LTE无线技术标准，新标准中，核心的LTE业务接入流程机制还是采用3GPP协议规范。针对电力业务的应用特点，目前行业中缺少针对LTE底层协议进行的定制研究及研发。 本文首先分析电力无线专网系统架构，接下来介绍LTE随机接入流程，提出一种基于业务优先级的自适应控制机制，并通过仿真进行验证。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统模型 2.1. 系统架构 电力无线专网的架构如图1所示。最底层为业务终端层，包括支持语音的集群终端及专用数据业务终端(DTU、TTU、FTU、负控终端、AMI、计量集中器等)。业务终端连接无线接入CPE或者电力通信专用模块，通过无线空口(Uu接口)连接至无线网络层。网络层包括了部署在电力自有物业(变电站、电力行政楼、供电所等)或者电力租用物业(例如电信运营商的铁塔设施)楼面上的TD-LTE专网基站和部署在 图1. 电力无线专网架构图 [ 3 ] 地市供电公司的TD-LTE核心网设备，基站数据通过电力专用光纤(或者电力传输网)传送至核心网侧。核心网将所有的数据通过电力光纤传输至各个业务服务器。一般来说，不同类型的业务隶属于电力公司不同的部门管理，相应配置不同的服务器分别进行数据的管理、维护和分析。 2.2. 电力业务无线接入模式 在智能电网中，可以通过电力无线宽带专网传输的业务终端有配网自动化终端、计量自动化终端、电动汽车充电桩、新能源接入终端等。不同的电力业务对通信链路都有不同的需求。目前电力无线网络接入的主流业务–电力配用电网络业务–通信需求如表1所示。 电力无线宽带专网目前处于建设的起步阶段，在相当长的一个时期内，信号覆盖主要为宏基站的广覆盖，每个基站覆盖面积较大。通过东莞、珠海等电力LTE无线网络的实际测试，小区覆盖半径一般在1 Km~1.5 Km之间，单个基站覆盖范围较大。根据国家电网2017年的统计，配用电业务分布密度如表2所示。通过表2可知，在A+类区域单个基站覆盖的终端数量超过500个，随着精准负控、充电桩、分布式能源等业务的接入，终端密度还会进一步提高。 通过表1&表2，我们可以看出，电力业务无线接入的特点是：终端种类繁多，数据单次传输数据量小，接入特别频繁，单个基站接入终端数量较大。由于电力配用电业务有定期集中采集的特点，容易出现单个基站下大量终端同时并发接入的情况，减少或避免海量数据采集并发接入冲突是电力宽带LTE无线专网建设需要重点关注的问题之一。
system: [SYSTEM]

user: 3. LTE随机接入流程分析 目前电力无线专网多采用3GPP定义的TD-LTE无线技术。在LTE网络中，通信终端接入LTE网络需要通过随机接入机制。该机制分为两类：非协同随机接入和协同随机接入，其中非协同随机接入由空闲状态的业务终端发起，用于数据传输前的网络接入；协同随机接入由已经在网络中的业务终端发起，用于在不同小区之间的切换。本文仅考虑非协同随机接入。 LTE物理随机接入信道(Physical Random Access Channel， PRACH)定义为用于传输随机接入信号序列的时频资源，即在时隙和频点上区分该信道。通常来说，物理随机接入信道的时频资源是周期性的半固定分配。在LTE中已经定义了4种序列样式。业务终端采用Zadoff-Chu序列用于非协同随机接入，这种序列的特征是较低的峰均功耗比，不同的序列之间互相关极低(具有非常好的正交特性)。每个小区分配了64种Zadoff-Chu序列，一部分分配给用于切换的协同随机接入，剩下的用于非协同接入 [ 7 ] 。 基站(eNB)在广播信号中发送可以用于非协同接入的序列资源池，业务终端通过接收广播信号获取该 Table 1 Main business communication need 业务种类 传输带宽 接入延时 配网自动化–遥信 1 kbps 2 s 配网自动化–遥测 5 kbps 2 s 配网自动化–遥控 1 kbps 500 ms 计量自动化 1 kbps 5 s 视频监控类 2 Mbps 500 ms 表1. 主要业务通信需求 Table 2 Distribution density of business terminal 业务 A+ A B C D E 配电自动化二遥 6.9968 5.4635 3.1197 0.8399 0.0933 0.0083 配电自动化三遥 70.6656 10.3732 1.7205 0.1758 0.0113 0.0003 用电信息采集 461.4897 153.3333 84.3702 21.7640 2.0138 0.1225 表2. 业务终端分布密度单位：个/km 2 资源池，并从该资源池中随机选择一个序列用于本次接入流程。如果两个或者多个业务终端选取了互不相同的序列，则不会出现接入冲突，所有终端都能完成本次接入流程，否则，将会导致接入冲突，采用相关序列的两个或者多个终端中只有一个能完成本次接入，其他接入失败的业务终端将会等待一段时间再次尝试接入，直到接入成功或者尝试接入次数超过限制值。 LTE随机接入流程分为四个步骤： 步骤一：业务终端接收基站广播发送的系统信息，从系统信息中获取可供选择的业务序列资源池，从该资源池中随机选择一个序列，通过物理随机接入信道(PRACH)发送至基站。 步骤二：基站收到接入请求后，在物理下行共享信道(PDSCH)发送对于该序列的反馈，包括对前导序列解码的确认ACK信号、上行信道时间同步调整指令、网络临时标识(RA-RNTI)、退避时间参数。 步骤三：业务终端在物理上行共享信道(由步骤二获取)上发送终端ID信息(包括了临时C-RNTI、调度请求等基本信息)。 步骤四：基站完成接入冲突解决，并在物理下行共享信道反馈至接入成功的业务终端。 整个随机接入流程如图2所示。通过上述步骤可以看出，当多个业务终端选择同一个前导序列时，将会在步骤三、步骤四的过程中发生冲突，基站将根据情况随机选择一个业务终端接入，并拒绝其他业务终端接入。在海量终端并发接入的模型下，大量的冲突发生会导致接入效率下降，无法保障网络中对通信可靠性要求高的一些业务需求。
system: [SYSTEM]

user: 4. 自适应接入控制机制 4.1. 机制触发 在LTE随机接入过程中，基站通过监测当前时隙发生冲突的前导序列个数可以实时监测网络中终端的接入冲突情况，因此，通过对发生冲突的前导序列计数进而实施冲突接入控制机制，是一种降低接入冲突提高接入效率的有效且操作简易的手段。 基站根据网络的冲突情况来触发接入控制机制。当发生冲突的前导序列个数的总和大于可使用的前导序列总数的一定比例时，系统触发自适应冲突控制机制，基站把机制触发指令通过广播信道发送至所 图2. 随机接入流程 [ 8 ] 有业务终端；当冲突计数低于预设比例时，基站关闭该机制，并把关闭机制的指令发送至各个业务终端。在下一节仿真中，设置该比例为50%。 网络中的终端根据传输的业务类型设置高低不同的优先级。终端收到冲突抑制指令后，根据自身的业务优先级选择适配的退避机制，进而降低整体的接入冲突，避免网络阻塞，保障高优先级的业务正常接入。因此，通过发生冲突的前导序列计数进行接入控制是一种有效且操作简易的手段。在下一节仿真中，可以看到冲突控制的仿真效果。 4.2. 接入控制方法 网络中的终端设备通过广播信息获取当前基站的状态数据及接入控制机制是否触发。如果当前时刻，接入控制机制已经触发，不同优先级的终端会采取两种不同的应对机制： 1) 高优先级终端设备在发生接入冲突时保持原退避方法不变； 2) 低优先级终端设备在发生接入冲突并尝试再次发起接入请求时，需要判断在0与1之间随机产生的随机数p是否小于控制门限值。如果p小于控制门限值，则发起本次接入，否则，重启退避机制，放弃本次接入。 在这种接入控制机制中，在基站监测到当前接入信道发生拥塞后，启动接入控制机制，网络中高优先级终端设备由于被赋予了更高的接入优先级别，不受冲突抑制影响，低优先级终端设备需要根据控制门限判断是否退避，降低接入概率，避免了网络拥塞，从而提高了高级别业务终端的接入成功率(图3)。
system: [SYSTEM]

user: 5. 仿真分析 仿真采用MATLAB和Simulink工具，根据3GPP随机接入相关协议设计仿真模型并设置仿真参数 [ 9 ] [ 10 ] 。可用的前导序列有30个，低优先级终端和高优先级终端的比例是1:1。发送冲突后的退避时间为10，即在1~10直接选择一个作为重新接入的时间延时，退避的时间单元是5 ms。最大重新接入限制为5，当重新接入次数大于5时，宣告本次接入失败，数据丢失，不再尝试重新接入。仿真考虑正常无控制随机接入模式和自适应接入控制模式。仿真的衡量指标有单节点平均重新接入次数、随机接入成功率和平均延时。 根据图4和图5，可以看出在平均重新接入次数和接入成功率两个指标上，基站自适应控制模式下高优先级业务终端的通信质量明显优于无控制的模式。因为在基站自适应控制模式下，冲突发生时基站 图3. 自适应接入流程 图4. 平均重新接入次数对比图 图5. 随机接入成功率对比图 图6. 平均延时对比图 通过广播指令降低了低优先级业务终端的接入频率，从而保证了高优先级终端的接入成功率。通过图6可以看出，通过基站的自适应控制，在网络冲突发生时，高优先级业务终端的传输延时参数也有较大改善。 在本模型下，影响终端通信性能的关键指标主要有两个，高优先级终端在网络中的占比及基站自适应控制的冲突门限。高优先级终端占比越低，其发生冲突的概率越低，冲突门限设置的越低，冲突发生时高优先级终端受到的影响越小。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结语 海量业务终端并发接入是目前电力无线专网亟待解决的技术问题之一，本文对LTE随机接入流程进行阐述，并提出一种由基站控制的自适应接入控制机制，该机制实现简单、操作性强，在网络大规模发生冲突发生时，可以有效的保障网络中高优先级的业务传输。