DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 高校熟人社会的特点 熟人社会所呈现出的一般性特点，主要包括：(1) 人情交往的普遍性。在以血缘、地缘、业缘、物缘、神缘编织而成的熟人网络里，人情交往成了这个网络里一个不可或缺的成分。以“物以类聚、人以群分”的原则，结成了相互联系、互相依存、互相帮助、互通音讯的交往团体，团体里的人都不能逃脱这个圈子，否则就失去了在这个团体生存的合法性，情感贯穿着团体生活的各个方面；(2) 封闭性和排他性。“熟人社会”易于形成有共同利益的小团体，于是就有了“自己人”“外人”“圈内人”“圈外人”“我群”“他群”的区分，会形成“非我族类，其心必异”的派性问题；(3) 强调私人关系处理法则而忽视正式制度的规范，也就是说某种类型的“潜规则”横行 [ 4 ]。 高校熟人社会现象或形态的出现是特定历史条件下的产物，具有一定的独特性，通过与其他类型熟人社会的比较，我们可以清楚的看到这一点。现归纳如下。 3.1. 高校熟人社会的类型特点 首先，从熟人社会现象发生的场域来看，这种熟人现象发生在较为现代的大学或高校的治理过程之中。从整个社会结构来看，我国已经是一个大型工商社会，也就是说，中国社会从整体范围上讲是一个陌生人社会，整个社会的基本运作基本上是由“法治”来维系。作为现代专门教育机构的高校，以其独立的法律人格存在于一个广泛意义上的陌生人世界，但他的内部却呈现出熟人社会现象，是一种大型陌生人社会中的小型熟人社会。这种社会性质是与传统乡土社会是有着本质上的区别的。说中国传统农业社会是某种类型的熟人社会，是指整个社会是由无数个小型熟人社区组成的，是分而治之，在整体意义上不存在一个现代民族国家所需要的法治与政治治理。所以从现代国家治理的视角来看，它是一盘散沙，不具备形成大型陌生人社会的条件。因此，可以说高校熟人社会与传统熟人社会产生的时代背景不同，传统乡土熟人社会是传统社会的存在的“常态”，高校熟人社会则完全是普遍的陌生人社会中的一种“例外”。 3.2. 高校熟人社会的组织特点 路风在《中国的单位体制的形成》中论述到，“在我国社会生活中，人们把自己所就业的社会组织或机构—工厂、商店、学校、医院、研究所、文化团体、党政机关等等—统称为‘单位’。这种现象说明，我国的各种社会组织都具有一种超出其各自社会分工性之上的共同性质——‘单位性质’” [ 5 ]。单位的性质或者体制机制特点就是行政科层制以及相应的权力依附关系，因此我们可以这样理解，中国高校作为单位的一种，是整个行政体制中的一个因子，属于广泛意义上的行政机构，其内部呈现出明显的科层制特点，这与传统乡土社会里的基于血缘关系所建立的熟人社会有着本质的不同。高校熟人社会的结构或组织特点是“政治体制”内的，不是乡土的、民间的，即高校熟人社会是权力等级制为背景、为依托的，不是因着血缘、地缘等等因素形成的，而是因为“权缘”。 3.3. 高校熟人社会的关系特点 费孝通在《乡土中国》一书中论述道，乡土社会作为熟人社会其人际关系是一种伦理型礼俗社会，爱有等差，最终因着血缘关系，形成一种差序格局 [ 1 ]。虽然都是熟人，但由于血缘关系的近远形成了鲜明的人情厚薄关系，即礼俗层面上的权利与义务关系。但高校治理过程中的熟人社会形态是基于平权型的朋辈关系。高校尽管有着鲜明的行政科层制，但围绕权力中心人所形成的圈子却不是差序格局，是基于利益互惠与友情，共同的出身、背景以及价值观的一致。换句通俗的话来说，这种关系的形成是出于意气相投的原因，是“投缘”，是臭味相投，这与家庭内部因血缘关系而形成的亲爱的紧密型关系有着较大的区别，有学者也将这种类型的熟人社会成为半熟人社会 [ 5 ]。 3.4. 高校熟人社会的伦理特点 熟人社会是一种社会事实，但从伦理层面，我们可以将其划分为道德熟人社会和利益熟人社会。熟人结盟与抱团不见得一定去做好事，也不见的一定去做坏事。因此，判断高校熟人社会的伦理特点，带有不确定性。如果高校本身有着高尚的文化目标，大家一起努力，那么这个熟人社会就是道德的。否则，就是利益勾结，形成利益熟人社会，其结果就是结党营私，搞小圈子，闹宗派，对大学的有效治理必将产生灾难性后果。 3.5. 高校熟人社会的运作特点 在我国，高校熟人社会运作及其机制特点的形成是与高校的外部制度性条件分不开的。众所周知，高校作为专门的教育机构，从权力性质上讲属于公共权力，是国家行政权力中的有机组成部分，不是民间的自治组织。因此高校熟人社会的运作与行政权力科层制形成一种“混合”治理的状态，继而形成高校真实的政治生态。从行政权力运作过程来看，熟人社会的人情世故附着在权力之上，作为一种权力润滑剂而存在。从社会规范角度而言，熟人社会的非正式规则，在某种程度上不可能与国家法律制度公然对抗。但真实的情况是是非常复杂的，在高校单位内部并不排除会“人情大于王法”的特殊情形，利益熟人社会腐蚀权力、破坏正式制度的案例比比皆是。这与国家的法治大环境以及高校内部治理小环境有正相关关系，种种变量或不确定性因素的存在，增大了研究对象的复杂性，理想型的分析与概念上的“操作”远不能彻底干净的解说高校熟人社会真实的复杂状态，而只能说这是一种较为典型的混合式治理。事实上，行政科层制居于主导地位，熟人社会只是处于“辅助与补充状态”的判断，必然是一种非常主观的臆断，需要大量的实际发生的经验予以证实。
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user: 4. 结语：熟人社会形态对大学治理产生的影响 在熟人社会的行动逻辑中，人们办事不是按照规章制度，而是依靠人与人之间关系的远近、感情的亲疏。人们遇到问题首先想到的是有没有关系、有没有熟人，希望通过依靠关系来摆平，而不是通过寻找正式的规范的国家制度来解决问题。另外，这种熟人社会形态极有可能引发权力的腐败与寻租行为，破坏公平正义。在熟人社会背景下，公共权力容易变质，公共权力被用来解决私人问题，谋私利。根据奥尔森的公共选择理论，高校高层管理人员也是“经济人”，同样会追求自身利益的最大化，因此干部与教师为了给自己制造更多的机会，热衷于请客送礼，攀附权贵，这就给权钱交易、权力寻租提供了空间，也大大降低了高校行政效率，增加了治理的成本。
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user: 摘 要 交通事故的严重程度反映出交通安全程度，尤其是发生在交叉路口的事故，因此有必要找出影响事故严重程度的因素，以便相关部门或驾驶员采取有效措施，避免事故的发生，以提高交通出行安全。交通事故涉及单辆车或多辆车。通常，引起单车事故的主要原因为驾驶员未系安全带、酒驾、涉毒、交通标志不清晰或者车辆自身故障等因素。单车事故主要为车辆间擦碰或与行人碰撞，而非多车碰撞中的正面撞击或追尾。本文采用了有序Probit模型，基于2008年美国FDOT事故数据，分析了影响事故严重程度的潜在因素。 关键词 :事故严重程度，交叉口事故，有序Probit模型，交通安全 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着交通环境和机动车行业的快速发展，机动车保有量持续增加，这不仅给人们的生活带来了极大的便利，但同时也造成了交通出行安全隐患。交叉口是事故频发点，易发生车辆间或与行人、自行车、摩托车、障碍物间的碰撞。因此，交叉口事故成因以及事故严重程度是重要的研究方向。 目前，国内外学者已对不同情况下的交通事故及严重程度进行了深入研究。文献 [ 1 ] 提出了基于混合有序Logit模型，利用一系列阈值将事故严重性划分为多个级别。结果显示，采取教育、执法等方式可降低驾驶员在道路上的激进行为。文献 [ 2 ] 将非致命和致命视为二进制变量，构造了一个二进制逻辑回归模型，描述了影响交叉路口事故严重性的若干因素，如年龄、性别、速度、交通管制类型、事故发生时间、撞车类型和安全带的使用情况等。文献 [ 3 ] 利用多项式Logit模型来研究影响摩托车事故严重性的因素，这些因素包括摩托车司机的特征、道路几何形状和环境因素等。文献 [ 4 ] 利用多项式Logit模型，将严重程度分为轻度、重度及死亡事故三类，总结出车辆属性、驾驶员特征、道路条件及环境等19个与事故相关的影响因素，研究结果有助于交通管理者采取合适的策略降低交叉口单车事故严重程度。 有序Probit模型也常用于事故严重性研究。文献 [ 5 ] 分别采用了有序Logit模型和有序Probit模型对美国北卡罗来纳州的385个事故数据进行分析，因素变量中，安全带、路面状况、道路几何形状和路面类型对事故严重性有着显著影响。文中表明，有序Logit模型和有序Probit模型均适用于研究事故严重程度。文献 [ 6 ] 基于有序Probit模型分析了影响追尾事故严重性的因素，显著性检验结果显示有序Probit模型对于该类研究具有明显作用。文献 [ 7 ] 利用了有序Probit模型，将道路情况、天气状况等因素视为变量，来预测特定事故的严重程度。研究表明系好安全带可以降低高速公路交通事故严重程度。文献 [ 8 ] 比较了Logit和Probit模型的性能指标后，最终选定了Probit模型来分析货车事故严重程度的影响因素，模型研究结果表明，涉及重型车辆的事故会加重严重程度。 根据目前的研究，影响事故严重程度的主要因素主要包含：车辆类型、交叉路口配置、驾驶员以及环境因素 [ 9 ]。未系安全带是公认的事故主要因素之一。文献 [ 10 ] 发现事故严重程度与安全带使用之间存在正相关关系。此外，乘客的位置也很重要，左后座是最危险的位置。文献 [ 11 ] 发现系安全带可让事故严重程度和死亡人数分别降低15%和15.6%。在文献 [ 12 ] 的研究中，发现前部安全气囊或两侧安全气囊的展开能使受伤的可能性分别降低7.84%和9.03%。年轻的驾驶员更可能表现出驾驶激进行为，会增加事故发生的可能性。此外，酒驾、毒品会影响车祸致死率 [ 13 ]。道路设计和交通状况对事故严重程度也有较明显的影响。 尽管人们已经对事故严重程度研究进行了大量工作，但仍然存在局限性。引发事故的原因各异，影响单车事故的因素与多车事故也有所不同。本文基于前者的研究基础，利用有序Probit模型对美国佛罗里达的交叉路口事故数据进行了分析，考虑了事故类型、驾驶员特征、交叉路口设置和环境等42个潜在的影响因素，分析了各自的影响程度，意在找到影响交叉口事故严重程度的因素，以减少事故的发生率和严重程度。
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user: 2. 数据描述 事故数据来源于美国佛罗里达交通运输部(FDOT)事故数据库，事故点为交叉路口。事故类型、驾驶员、车辆类型和交通状况都能在该数据库中获取。共有35个变量和91，398条事故记录。其中，单车事故为7996，两辆车或以上的事故有76，247起，本研究仅涉及7996条单车事故数据。 本文将事故严重程度(Injury Severity)分为四个级别：无伤害、轻度伤害、中度伤害和重度伤害。“无伤害”表示事故中无任何人伤害；“轻度伤害”表示没有明显的受伤迹象，但伤者可能表示疼痛；“中度伤害”表示事故造成了明显的外在伤害，例如瘀伤，擦伤等；“重度伤害”是指事故后导致30天内人员死亡。 表1显示了此数据库中每种事故严重程度的百分比。在此预测模型中，事故严重程度视为响应变量，定义如下： 事故严重程度 = 0，无伤害； 事故严重程度 = 1，轻度伤害； 事故严重程度 = 2，中度伤害； 事故严重程度 = 3，重度伤害。 Table 1 Data description of injury severit 事故严重程度 频率 占比 0 2540 44.8 1 1159 20.5 2 1843 32.5 3 123 2.2 总计 5665 100.0 表1. 事故严重程度数据描述 因素变量可以分为五类：事故类型、驾驶员、车辆、交叉口配置、环境条件。其中7:00~10:00和16:00~19:00为高峰期。如果事故发生在小于2500平方英里的地方视为市区，而超过2500的视为郊区。路面状况分为干燥和湿润，天气和光照条件只分为好与坏。地点分为住宅区和商业区。路肩类型包括已铺砌和未铺砌。道路分为直线级、直线上坡/直下坡、曲线下型和曲线上坡/下坡。年龄小于20岁的视为青年驾驶员，成年驾驶员为20至60岁，超过60岁的视为老年驾驶员。只要涉及酒驾或者毒品或同时涉及的驾驶员均被视为酒驾/涉毒。低速定义为小于20 mph，中速为20 mph至45 mph，高于45 mph则为高速。安全带的使用情况为使用和未使用。 综合以上因素，可生成42个变量，以反映它们对事故严重程度的影响。表2显示了此模型中选择的所有变量。粗体变量表示该变量在其类别中用作参考变量。 从表2中可知，“行驶中的汽车撞到其他目标(MV-Hit)”是最频繁发生的事故类型，占所有类型的39%。男性驾驶员(65.2%)多于女性驾驶员(34.8%)。76.8%的驾驶员不酒驾或涉毒，而73.2%的驾驶员不系安全带。82.6%的人选择以35 mph的中速行驶。在这项研究中，对信号灯交叉口、停车标志交叉口和无交通控制交叉口的事故都进行了调查。不同的交叉路口类型可能会影响驾驶员的驾驶行为。路面、天气和照明视为事故发生的环境。63%的事故发生在市区，37%来自郊区。 从数据库中提取的7996个事故数据中，经过数据清理后，保留了5665个事故数据，以用于模型构建和验证。
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user: 3. 模型描述 假设 U q 为连续的潜在变量，令 V q = β x 索引函数，其中β是一组系数，x是表2中变量集。 V q 表示观测到的影响因素变量，而 ε q 是随机误差，表示未观察到的因素。 U q = V q + ε q 根据假设，事故严重程度的离散观测值可以表示为 C q = { 0 ， 1 ， 2 ， 3 } 。其中 C q 的值可依据以下规则确定： C q = 0 ，当 − ∞ ≤ U q ≤ ψ 0 C q = 1 ，当 ψ 0 ≤ U q ≤ ψ 1 C q = 2 ，当 ψ 1 ≤ U q ≤ ψ 2 C q = 3 ，当 ψ 2 ≤ U q ≤ ψ 3 其中 ψ = { ψ 0 ， ψ 1 ， ψ 2 ， ψ 3 } 是阈值集合。每个阈值对应一类事故严重程度。当误差项 ε q 服从标准正态分布时，该模型即为有序Probit模型，并且任意一种严重程度的概率是两个阈值的正态累积分布函数之差： P r o b q ( k ) = Φ ( ψ k − V q ) − Φ ( ψ k − 1 − V q ) 其中 Φ ( ⋅ ) 为正态分布概率密度函数。
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user: 5. 模型验证 提取FDOT数据集中的20%数据并将其用于模型验证。表4和表5给出了观测数据与利用有序Probit模型预测结果的对比。事故严重程度的阈值计算结果如下： ，当 U q ≤ ψ 0 = 0 ， C q = 1 ，当 0 < U q ≤ ψ 1 = 0.606 ， C q = 2 ，当 0.606 < U q ≤ ψ 2 = 2.423 ， C q = 3 ，当 U q > 2.423 。 Table 4 Aggregate model validation result 事故严重程度 观测组 预测组 0 525 535 1 216 261 2 355 314 3 23 9 总计 1119 1119 M 0.889 0.819 σ 2 0.856 0.758 表4. 整体验证结果 Table 5 Disaggregate model validation result 差值 样本数 百分比 累计百分比 0 557 49.8 49.8 −1 185 16.5 66.3 1 205 18.3 84.6 −2 58 5.2 89.8 2 111 9.9 99.7 3 3 0.3 100.0 总计 1119 100.0 表5. 个体验证结果 5.1. 整体验证结果 观测组中，事故严重程度的平均值为0.889，方差为0.856。预测组中的事故严重程度平均值为0.819，方差为0.758。表4为观测组和验证组的数据对比。对统计数据进行“z检验”以验证有序Probit模型是否有效。 z检验的零假设(H0)为：有序Probit模型的预测结果与实际观察到的结果在统计学上没有差异。 z = M 1 − M 2 ( σ 1 2 n 1 + σ 2 2 n 2 ) = 1.859 < 1.96 M 1 ， M 2 是观测组和预测组的事故严重程度均值， σ 1 2 ， σ 2 2 为各自的方差， n 1 ， n 2 是各自的样本数。根据z值计算，它不能拒绝零假设，也就是说，严重程度的预测值在统计上与95％置信度下的严重程度观测值相同，因此模型能够用于预测事故伤害的严重程度。 5.2. 个体验证结果 本节对每个样本的观测值和预测进行了比较，统计了它们之间的差异值(观测值 − 预测组)，来验证模型的准确性和适用性。差异值为0表示观察值和预测值是一致的。表5提供了这两者之间的比较。 在预测组的1119个事故数据中，有49.8%的观测值与预测值相同，约84.6%的预测值与观测值相差一个级别以内，因此大多数预计结果在可接受的误差内。 结果表明，差异值为“1”的样本数比差异值为“−1”的多，同样的趋势也发生在“2”和“−2”这对上。此外，存在差异值为“3”的情况，而“−3”不存在，可能是因为发生重度交通事故的数据量不足。因此，在某些情况下，预测的事故严重程度比实际的要低。也就是说，该模型可能会在某种程度上低估了事故严重程度。
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user: 6. 结论 本文分析了五组可能影响交叉口单车事故的严重程度的因素，包括事故类型、驾驶员、车辆、交叉配置和环境条件，共42个自变量。事故严重程度分为无伤害、低级、中级和高级。随后建立有序Probit模型来反映事故严重程度与几个决定因素的关系。结果表明该模型能够预测事故严重程度，并解释了每个影响因素对事故严重程度的影响。研究表明，与安全特征相关的变量，如事故类型，驾驶员的年龄、性别、酒驾/毒品、是否系安全带、车辆速度、是否为重型车辆、交叉口配置情况、车速等均显示出它们对事故严重程度的影响。 在模型验证中使用了1119个事故数据来测试该模型的预测能力。通过验证可知，有序Proit模型显示出良好的适用性。在总体验证中，z检验表明在95%的置信度下，平均预测值和观测值在统计学上是相同的。在个体验证中，将每个样本的观测值与预测值比较，84.6%的预测结果与观测值相同或差一个级别的严重程度。因此本研究中建立的模型对交叉路口单车事故是可以接受的。
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user: 摘 要 本文依据2017年修订的《气象干旱等级》国家标准，计算了西南地区86个气象站点的逐日MCI指数，利用ArcGIS进行空间插值，主要分析了整个西南地区以及重庆、四川、云南、贵州四省市56年不同季节的干旱特征。结果表明：云南大部，四川西部以及重庆北部是西南干旱的多发区，四川中部，贵州大部干旱日数相对较少；四川和云南地区干旱主要出现在春、冬季节，重庆地区干旱主要发生在夏末秋初，贵州地区的干旱主要发生在夏季。1962~2017年西南地区干旱日数总体呈增加趋势，重庆增加趋势最强，为0.97 d/a。近56a来，秋旱发生的频率最高，云南省的干旱强度最高，而贵州省最小。 关键词 :MCI指数，时空分布特征，干旱频率，干旱日数，西南地区 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 干旱是全球各地区普遍能造成严重影响的自然灾害之一。近几十年来由于全球变暖，干旱发生的频率以及程度愈来愈严重，对社会稳定运转以及人民生活水平造成了不可忽视的影响，因此国内外学者对干旱做了大量的研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。张亚宁等 [ 4 ] 在对我国降水面积的变化特征研究中发现，我国1961~2015年的年均以及季平均降水量呈经向分布，内陆地区较东部地区降水量偏少，而部分学者认为西太平洋副高是半干旱区降水量在8月变化的主要原因 [ 5 ]。干旱指数作为研究干旱的基础工具，在干旱的监测以及预测中起着至关重要的作用。目前已投入实际应用的气象干旱指数种类很多，如熊光洁等 [ 6 ] 以SPEI指数分析了西南地区1961~2012年的干旱变化特征，发现西南地区的干旱化趋势愈发严重。部分学者 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 在研究中发现，西南地区干旱在21世纪初发生最严重，且呈增加趋势。中国气象局在2017年基于2006年发布的标准提出了新的气象干旱综合监测指数MCI (Meteorological drought composite index)，国内学者基于此指数进行了一些研究，如冯冬蕾等 [ 11 ] 利用MCI指数对东北地区1961~2014年干旱现象进行了时空分析。杨玮等 [ 12 ] 在MCI指数对安徽省的适用性分析中发现，MCI指数能够很大程度上解决干旱监测以及预测业务中存在的问题。同时，王春学等 [ 13 ] 通过对MCI指数在四川的适用性分析指出，由于MCI主要体现气象干旱，而四川水土肥沃，因此所反映的干旱与实际情况有些出入。本文基于已有研究通过计算西南地区56年的改进气象干旱指标MCI [ 14 ]，通过综合分析1962~2017年西南地区干旱发生的时空分布特征以及变化规律，总结西南地区干旱的基本特征，以期能为西南干旱的监测和评估业务提供一定的理论依据和技术支撑。
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user: 2. 数据资料与方法 2.1. 研究区概况与数据资料 西南地区位于97˚21'~110˚11'E，21˚08'~33˚41'N之间，包含了青藏高原东南部，四川盆地，云贵高原大部。以亚热带季风气候为主，降水量在600~2300 mm之间，且降水的季节分布极其不均匀 [ 15 ]。基于行政区划，本文主要选取了西南地区中包括四川、重庆、贵州、云南的四省市共86个气象站点。 2.2. 数据源 计算干旱指标所需的气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)下载的西南地区从1962~2017年的逐日温度和降水等数据，数据处理前对异常值，缺测值和缺省值等都进行了检验预处理。
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user: 3. 研究方法 3.1. 气象干旱综合指数MCI 干旱是由于降水长期亏缺和近期亏缺综合效应累加的结果，MCI考虑了60天内的有效降水，30天内蒸散以及季节和近半年尺度降水的综合影响，基于业务服务的需求，还增加了季节调节系数，具体计算公式如下 [ 14 ]： MCI = K a × ( a × S P I W 60 + b × M I 30 + c × S P I 90 + d × S P I 150 ) (1) 式中，SPIW60为近60天标准化权重降水指数；MI30为近30天相对湿润度指数；SPI90和SPI150分别为近90天和近150天的标准化降水指数；a、b、c、d分别为权重系数，随着地区和季节变化进行调整，南方地区冬、春季一般取为0.3，0.4，0.3，0.2，夏、秋季为0.5，0.6，0.2，0.1。干旱程度影响基于GB/T 32135确定，划分的气象干旱等级见表1。文中对季节的划分为春季(3~5月)、夏季(6~8月)、秋季(9~11月)、冬季(12月至次年2月)。 Table 1 Drought grade classification of MCI inde 等级干旱类型 MCI阈值范围 1 无旱 > −0.5 2 轻旱(−1.0， −0.5] 3 中旱(−1.5， −1.0] 4 重旱(−2.0， −1.5] 5 特旱 < −2.0 表1. MCI指数干旱等级划分 3.2. 干旱发生频率 对56a西南地区各季至少有1次轻旱及以上干旱过程发生的年份进行统计，利用公式(2)计算干旱发生频率 [ 15 ]： (2) 式中，n为实际有干旱过程发生的年数，N为资料年代序列数，本文用于计算MCI指数的数据序列为1962~2017年，因此N取56。
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user: 5. 结论与讨论 1) 云南大部，四川西部以及重庆北部是西南干旱的多发区，平均年干旱日数普遍在150 d以上。其中云南中部，四川少部等地在200 d以上，四川中部，贵州大部干旱日数相对较少。春季和冬季更容易出现大范围干旱。 2) 西南地区不同省份干旱的季节性特征差异明显，其中四川和云南地区干旱主要出现在春、冬季节；重庆地区干旱主要发生在夏末秋初；贵州地区的干旱主要发生在夏季。 3) 西南地区干旱日数总体呈增加趋势，线性趋势为0.59 d/a，其中重庆的增加趋势最明显，为0.97 d/a；四川的增加趋势最弱，为0.36 d/a。 4) 西南地区干旱发生频率，从空间上，重庆，贵州中东部，云南中西部，四川西南部发生频率最高；从时间上，秋旱发生的频率最高。 由分析结果可知，虽然MCI较之前的CI取得了较大进步，但是MCI主要考虑的是气象因子，对农业，社会经济等方面反应不够，还有待后续进一步的改进。文中对于西南地区近56年的统计分析结果与廖要明，李军和贾艳青等 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 的结论一致，均表明西南地区干旱在21世纪初发生最严重，多出现在冬春两季且呈增加趋势，但干旱季节化的结果与王东 [ 8 ] 所得结果有所不同，他们认为秋季干旱最严重，而作者认为冬季和春季干旱最严重。对于MCI指数，组成其的各指数系数是根据国标 [ 14 ] 进行分配的，尽管本文参考了王素萍等 [ 19 ] 的季节调节系数，但其判别标准是否可以根据西南地区的具体气候特征进行调整还有待进一步考究。
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user: 摘 要 为了研究实际道路中影响电动汽车电耗的因素，在天津市选取了三条典型路线，分别是市区拥堵、郊区畅通和郊区高速，进行了若干次道路试验。然后以某款电动汽车为原型，运用AVL Cruise建立了整车系统动力学模型，并以此对三种工况下电动汽车的能耗进行了仿真试验，研究了道路工况特征对整车能耗的影响。结果表明三种路况下的速度、加速度分布差异较大，而且电动汽车在郊区高速路况下能耗最大，城市拥堵路况次之，郊区畅通路况下能耗最小，说明道路工况中的速度、加速度分布是影响电动汽车能耗的主要因素之一。 关键词 :电动汽车，道路试验，工况特征，能耗 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，中国电动汽车市场蓬勃发展，电动汽车的续航里程越来越大，但是据调研显示电动汽车的续航里程是消费者重点关注但是满意度较低的指标之一 [ 1 ] [ 2 ]。 虽然中国已然是世界上新能源汽车的最大市场，但是当前对于电动汽车能耗研究仍有不足，大多数对电动汽车能耗的研究仍集中于试验室环境，在底盘测功机或转毂试验台，按照预定的试验工况进行测试，这种测试难以反映电动汽车在实际道路中的性能表现。刘成祺等人对某款增程式电动汽车在冬季时的能耗进行了测试，结果表明试验车辆在高速路况下电耗最高，在城市快速路况下电耗最低 [ 3 ]。张恒嘉等人组建了纯电动汽车和辅助车组成的车队，对电动汽车在实际道路的客观性能表现及其评价方法进行了研究 [ 4 ]。宋媛媛等人利用台架模拟的方法分析了车辆行驶参数(如速度、加速度)等对能耗的影响，探索了电动汽车行驶参数与电能消耗的关系 [ 5 ]。 因此，本文以某款国产电动汽车为试验对象，根据天津市道路特点制定试验方案，测试了该车辆在实际道路中的运行状况，并对测试的能耗数据进行了统计分析，以讨论导致电动汽车在不同路况下能耗差异的原因。
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user: 2. 测试方案的设计 2.1. 试验对象 试验车辆采用的是某国产纯电动汽车，车辆基本参数如表1所示。 2.2. 测试路线 为了排除单一路况对车辆性能的影响，更加客观的评测道路条件对车辆的影响，在天津市内根据交通状况的不同，选取了三条典型路线。分别为市内拥堵、市内通畅和郊区高速。 1) 市区拥堵(后文简称R1，如图1)：拥堵路况。 往返距离：57 km；平均车速：22.5 km/h。 路线特点：市中心、车多、人多、灯多、学校医院多。此路线要求必须在上下班高峰期开展路试。 Table 1 Basic performance parameters of the vehicl 整备质量 1598 外形尺寸/mm 4631 × 1789 × 1495 电动机功率/kW(N∙m) 95 电池容量kWh 41 续航里程/km 300 驱动形式 前驱 表1. 车辆基本性能参数 图1. 城市拥堵R1路线图 2) 郊区畅通(后文简称R2，如图2)：畅通工况。 往返距离：46 km；平均车速：44.6 km/h。 路线特点：路线处于郊区，比较顺畅。 3) 郊区高速(后文简称R3，如图3)：高速工况。 往返距离：52 km；平均车速：64.6 km/h。 路线特点：全程高速，车辆全程基本处于高速工况。 2.3. 试验步骤 试验员在启动车辆之后，进行路跑试验之前需要在记录车辆相关数据，确定测试路线后，开始正式试验。在路跑试验结束之后，再次记录车辆相关数据，然后用充电桩对车型进行充电，直至充满，此时记录充入电量，最后关闭车辆，至此一次路跑试验结束。试验结束后，试验数据会自动上传到云端服务器。 图2. 郊区通畅R2路线图 图3. 郊区高速R3路线图 2.4. 试验人员 为减小驾驶习惯对试验的影响，试验均是由一名有二十年驾龄的驾驶员完成，并尽量以相同的驾驶方式按固定路线行驶。 2.5. 基于实际道路工况的仿真分析 因为在实际道路试验中不方便布置传感器等因素，为了得到车辆电流、电压、功率等参数，本文利用CRUISE对车辆进行了建模，对三种实际道路的工况进行仿真试验，模型包括动力电池、电动机、主减速器、轮胎、控制系统等，如图4所示。将三个工况导入模型中，然后进行计算，由计算结果可知，仿真试验计算的电耗与实际电耗的误差在5%以内，因此可以认为车辆模型是正确的，计算结果可以反应车辆真实的运行情况。 图4. 某国产电动汽车的仿真模型
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user: 3. 工况曲线及其特征分布 3.1. 工况曲线 图5为三个路况下的工况典型工况曲线，从图中可以看出车辆R1路况下车辆频繁加减速，平均速度较低；车辆在R2路况下车辆平均速度较高，加减速较为频繁；车辆在R3路况下平均速度最大，加减速频率最低。 3.2. 加减速分布 从图6中可以看出在拥堵路况时怠速比例最高，在高速路况时匀速比例最高。在拥堵、畅通和高速路况时加速和减速比例相差不大，都在20%左右。这是因为在拥堵路况，车辆启停次数较多，导致怠速比例高，匀速比例小；在高速路况中车辆大部分时间都在高速行驶，因此怠速比例低，匀速比例高；在畅通工况中车辆启停次数相对于拥堵工况较少，因此怠速和匀速比例处于拥堵工况和高速工况之间。NEDC的匀速比例相对于中国工况高15%，这是因为NEDC时一个稳态工况，速度变化平稳，与实际生活中车辆实际使用状况相差较大，因此采用NEDC工况测得的能耗比实际能耗小 [ 6 ]。CLTC工况匀速时长占总时长的22.83%，占比相对较小，更加接近实际使用工况。 图5. 三种实际道路的工况曲线 图6. 不同道路工况的加减速分布 3.3. 不同路况下车辆速度分布 图7为车辆在拥堵路况下的速度分布直方图，由图7(a)可知在R1路况下车辆在30~40 km/h区间内频率最大，速度在20~50 km/h的区间占了总体的50%以上。由图7(b)可知在R2路况下车辆速度在70~80 km/h区间内频率最大，速度在60~90 km/h区间内占总体的50%以上。由图7(c)可知在R3路况下速度在110~120 km/h区间内频率最大，车辆速度在90~120 km/h区间占了总体的50%以上。 3.4. 不同路况下车辆加速度分布 由图8可知车辆在三种路况下加速度主要分布在−1~1 m/s 2 之间。车辆在R1路况下加减速比例基本相同，在R2路况下加速的比例略大于减速比例，在R3路况下车辆加速度集中分布于−0.5~0.5 m/s 2 之间，说明该路况下车辆速度波动较小，与实际情况相符。
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user: 4. 试验结果 平均电耗试验结果 三个路况在分别进行了十五次试验，试验时间是2018年9月和10月，日平均温度在25℃左右。为了避免空调对能耗的影响，试验全程没有开空调。能耗试验结果如表2所示。 图9为车辆在三个路况下的平均速度和平均电耗。从图中可知R1路况下车辆的平均速度是22.5 km/h，平均电耗是14.3 kwh/100km；R2路况下车辆的平均速度是44.6 km/h，平均电耗是13.1 kwh/100km；R3路况下车辆的平均速度是64.6 km/h，平均电耗16.3 kwh/100km。
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user: 5. 能耗影响因素 5.1. 速度对能耗的影响 三个实际道路工况下电汽车速度–功率联合分布如图10所示(电动汽车输出功率为负，输入为正)。当车辆减速时，能量回馈系统会向电池充电，此时功率为正。 从图10中可以看出随着速度增大，车辆的功率分布范围随之增大。在R1路况下车辆功率大部分分布−20~20 kw之间，在R2路况下功率分布在−40~40 kw之间；在R3路况下车辆功率分布在−60~60 kw之间，且在大功率时更加集中，由此可知行驶工况中的速度是影响电动汽车能耗的主要因素之一 [ 7 ]。 图7. 不同路况下的车辆速度分布 图8. 三种道路路况下车辆的加速度分布 Table 2 Energy consumption test results in three road condition 次数 R1 R2 R3 速度km/h 能耗kWh/100km 速度km/h 能耗kWh/100km 速度km/h 能耗kWh/100km 1 22.6 14.6 46.1 13.6 61.8 16.8 2 21.5 14.8 47.3 13.2 63.7 16.1 3 21 14.4 43.2 12.8 63.2 15.8 4 23 14.8 42.7 13.5 65.1 16.3 5 22.4 15 43.2 13.3 66.3 15.9 6 22 14.7 41.5 12.7 65.6 17.1 7 23 14.3 42.3 11.9 66.4 15.7 8 23.3 13.9 44.4 12.5 63.7 16.3 9 22.5 13.7 45.6 12.8 64.9 15.5 10 24 14 47.3 13.2 62.8 16.7 11 23.8 13.8 46.5 12.6 65.5 17.4 12 21.6 14.1 45.2 13.6 66.6 15.9 13 22.3 14.4 43.2 12.7 65.8 16.7 14 23 13.9 44.9 14.1 63.7 15.8 15 21 14.4 45.2 13.8 64.5 16.4 表2. 三个路况下能耗试验结果 图9. 三个路况下的平均速度和平均能耗 图10. 三个路况下的速度–功率联合分布 5.2. 加速度对能耗的影响 图11为三个工况的加速度–功率联合分布，从图中可知随着加速度增大，车辆的功率分布范围也在逐渐增大。在R1路况下车辆功率主要分布在−60~40 kw，加速度主要分布在−2~2 m/s 2 之间。在畅通路况下车辆功率主要分布在−40~20 kw之间，加速度主要分布在−1~1 m/s 2 之间。在高速路况下车辆功率主要分布在−60~20 kw之间，加速度主要分不在−1~1 m/s 2 之间。从图中还可知加速度越大，电动汽车的功率越大，由此可以得出行驶工况中加速度是影响电动其电动汽车能耗的主要因素之一 [ 8 ]。 5.3. 能量回收对电耗的影响 电动汽车在制动过程中会有能量回收，从而导致耗能减少，制动能量回收比例越大，能耗也越低 [ 9 ]。制动能量回馈比例如图12所示。由图可知，在R1路况下回馈能量所占比例最大为37.8%，R3路况下回馈能量所占比例最小为15.6%。这是因为在拥堵路况下，车辆频繁制动，回收能量较多，因而占比较高。畅通路况和高速路况耗电量相差不大，但是畅通路况下回馈比例比高速路况大，因此畅通路况下的实际百公里电耗比高速路况低。 图11. 三个路况下加速度–功率联合分布 图12. 不同路况下能量回馈比例
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user: 6. 结论 1) 拥堵路况平均速度较低，车辆功率分布较小，车辆频繁启停，制动能量回馈比例较高，车辆驱动电机处于低效率区 [ 10 ]，导致总体能耗较大。 2) 畅通路况下车速较大，车辆功率分布较大，车辆启停比例较小，制动能量回馈比例较大，车辆驱动电机处于高效率区，导致总体能耗较小。 3) 高速路况下车速最大，车辆功率分布最大，车辆启停比例最小，制动能量回馈占比最小，车辆驱动电机处于低效率区，导致总体能耗最大。 4) 电动汽车在不同路下电耗不同是因为路况不同导致车辆的速度、加速度不同。造成电动汽车能耗差异的不是单一因素，是各种因素相互影响的结果。电动汽车行驶速度在40~80 km/h且平稳运行时能耗最小。
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user: 摘 要 正交4球心组成的垂心四面体，在欧氏3D坐标系中，仅用四球半径，按勾股4态的4个共球半径、球心坐标、球心距垂心间距均有各自的同构公式。 关键词 :体积勾股定理，垂心四面体，重心球，垂心球，外接球，8点球，20点球，12点球，6点球，欧拉线，算法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 4球正交，球心间的垂心四面体构成勾股4态 [ 1 ] 的4个球心点(球)、6个两球间连线(勾股定理)、4个3球心所围面(面积勾股定理 [ 2 ] )、1个4球心所围体(四维体积勾股定理 [ 3 ] )均有各自的重心和垂心。这15组重心垂心按勾股4态，用4球半径表达的4种共球半径、球心坐标和欧拉线 [ 4 ] 间距关系如何？
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user: 3. 总结 通过上述验证，证明了4球正交形成的勾股4态 [ 1 ]，存在点、线、面、体4个共球，它们交4垂线同时交同态重心和垂心。4个共球半径公式(1)成立、4个共球球心坐标公式(2)成立、4个共球球心坐标与垂心H距离公式(3)成立。且得出如下结论。 3.1. 一至四维重心与垂心4个共球半径符合公式(1) 一至四维重心与垂心4个共球半径的变化规律符合公式(1)，均在重心球与垂心球半径间。 3.2. 一至四维重心与垂心4个共球球心坐标符合公式(2) 一至四维重心与垂心4个共球球心坐标的变化规律符合公式(2)，为4球球心坐标与垂心坐标间。 3.3. 一至四维重心与垂心4个共球球心坐标距垂心坐标间距符合公式(3) 一至四维重心与垂心4个共球球心坐标距垂心坐标5点共线，即欧拉线，4个共球球心距垂心间距为算术平均数。
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user: 摘 要 液压系统广泛应用于各个工程制造之中。弹性模量是液压油的一个重要物理参数，精确地测量油液的弹性模量值和变化规律。对液压系统在工业中的发展具有十分重要的意义。本文通过对油液弹性模量随压强变化的规律进行研究，建立了基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型。利用某油液弹性模量和压强关系数据，将基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型和油液弹性模量随压强变化预测模型进行预测结果误差比较分析，进一步验证了模型的有效性和精确性。再利用该模型对弹性模量随压强变化数据进行预测分析，通过计算机模拟仿真实现，结果表明，弹性模量随压强的增加而呈现增加的趋势。并且增速越来越大。本文所建立的模型能够较好地拟合和预测数据的变化，精准地获取了弹性模量随压强的变化值。为液压系统液压油的应用和研究提供了理论依据。 关键词 :弹性模量，压强变化，误差补偿，模拟仿真，平均相对误差绝对值(MAPE) Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 液压系统广泛应用于工程制造中，目前我国液压技术缺少技术交流，液压产品大部分都是用国外的液压技术加工回来的，随着振兴国产液压系统技术的发展近几年国内液压技术有很大的提高。弹性模量是液压油的一个重要物理参数，它随压力、温度、含气量以及油液的类型的变化而变化，是一个很难确定的变化量，一直以来是液压系统建模分析的软参数。在液压系统的设计研究中，油液体积弹性模量直接影响液压固有频率和阻尼比，即影响系统的快速性和稳定性。在实际设计分析中通常将液压油有效体积弹性模量视为一个常量，对于分析要求不高的场合，这种简化对分析结果的影响并不显著，但对于高精度、高动态响应和高稳定性的电液控制系统，将产生误差得不到准确的结果，从而影响液压系统设计及其参数的确定 [ 1 ]。因此，精确地测量获取油液的体积弹性模量值、揭示液压油体积弹性模量的变化规律、分析弹性模量对系统特性的影响规律已经成为进一步提高液压系统性能的基础。对液压系统在工业中的发展和经济社会的发展具有十分重要的意义 [ 2 ]。 本文通过对油液弹性模量与压强变化关系的研究，建立了一种基于带参数的油液弹性模量随压强变化预测模型，精确地测量获取油液的弹性模量、揭示液压油弹性模量随压强变化的变化规律。通过对原始数据进行拟合，并对其进行预测精度检验，再对油液弹性模量随压强变化进行预测分析，从而获得其变化规律的精准预测的实用方法。
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user: 2. 基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型建立 2.1. 油液弹性模量随压强变化预测模型 燃油的压力变化量和密度变化量成正比。比例系数为 E ( P ) ρ [ 3 ] [ 4 ]。弹性模量E有关。本文通过对 压力变化量和密度变化量的分析，建立弹性模量随压强变化模型如下： E ( p ) = k e λ p (1) 由此关系建立压力变化量 Δ P 与密度变化量 Δ ρ 关系模型： d P = k d ρ = E ( P ) ρ d ρ (2) 又比例系数为 E ( P ) ρ ，进而推导出压力变化量和密度变化量的关系式： { E ( P ) = k e λ p d p = k d ρ k d ρ = E ( P ) ρ d ρ d p E ( P ) = d ρ ρ d P k e λ P = d ρ ρ − 1 λ e − λ P = k ln ρ + D e − λ P = − λ k ln ρ − λ D − λ P = ln ( − λ k ln ρ − λ D ) P = ln ( − λ k ln ρ − λ D ) − λ (3) 最终得出压强 P -密度 ρ 模型为： { P = ln ( − λ k ln ρ − λ D ) − λ ρ = exp ( e − λ P + λ D − λ k ) (4) 2.2. 基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型 通过对上文油液弹性模量随压强变化预测模型的研究以及对压力变化量和密度变化量的分析，针对于不带参数的压力变化与弹性模量预测模型的拟合程度差、预测效果差等问题进行修正，引入误差项，建立带参数的压力变化与弹性模量预测模型如下，其余部分与上文模型相同。 E ( p ) = k e λ p + ε (5)
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user: 3. 模型检验 3.1. 油液弹性模量随压强变化预测模型检验 本文通过微分方程的数值解法和利用MATLAB软件模拟仿真分别对本文模型进行有效性和精确性的检验。根据2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题的数据 [ 5 ]，对所给出的弹性模量与压力关系变化数据进行模拟仿真和预测分析，得到如图1所示： 图1. 弹性模量随压强变化的曲线图 由图1可知，弹性模量随压强变化的趋势是一个递增指数型函数，与本文所建立的弹性模量与压力模型 E ( p ) = k e λ p 的指数增长趋势和效果相似。两者均为指数递增的趋势。做出模型拟合拟合函数曲线图像和原始数据拟合曲线图像对比，得到的图像效果如图2所示： 图2. 函数拟合与原图像的对比图 从图中的拟合效果来看，拟合函数图像和原始数据图像几乎重合，所以 E ( p ) 函数的表达式由此可以确定为一个指数型递增函数，对其进行非线性函数的拟合，得到模型中的 k = 1476.3877 ， ，所以更新模型为： (6) 通过对压强密度模型进行求解，利用计算机模拟仿真画出模型所得到的压强P和时间t的变化图像，如图3所示： 图3. 压强随时间变化图像 由图可知，本文选择压强为105 MPa的上限波动最大值，根据油液弹性模量随压强变化预测模型为基础得到的压强时间关系能够较好的刻画出压强随时间的变化过程，但是随着时间的推移，压强的变化出现的偏差，与现实中的理论情况相差较大。 3.2. 基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型检验 针对于不带参数的压力变化与弹性模量预测模型，为了使拟合函数 E ( p ) 时可以达到更加精准的效果。精准的刻画油液弹性模量随压强变化的关系，本文将函数表达式修改为 E ( p ) = k e λ p + ε 时进行函数拟合，得到的函数拟合对比图像如下图4所示： 图4. 原数据曲线和拟合曲线对比图 由图像可知，拟合函数图像和原始数据图像完全重合，表达式 E ( p ) = k e λ p + ε 的函数拟合效果非常接近原数据，相比于不带误差补偿项的油液弹性模量随压强变化预测模型，基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型 E ( p ) = k e λ p 有了很大的改进。所以 E ( p ) 函数的表达式可以确定为一个带误差补偿项的指数型单调递增函数，对其进行非线性函数的拟合，得到模型中的 k = 645.37783 ， λ = 0.00671 ， ε = 905.596 所以更新模型如下： E ( p ) = 645.37783 * e 0.00671 * p + 905.596 (7) 通过对压强密度模型进行求解，利用计算机模拟仿真画出模型所得到的压强P和时间t的图像，如图5所示： 图5. 改进之后压强的时间变化曲线 由图可知，本文选择压强为105 MPa的上限波动最大值，根据带参数的压力变化与弹性模量预测模型为基础推到得到的压强时间关系能够更好的刻画出压强的变化过程，随着时间的推移，压强的变化与现实中的理论情况吻合。因此进一步说明了本文所建立的基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型的有效性和准确性。 综上所述，当引入误差项 ε 以后，弹性模量随压强变化的预测数据图像与原始数据图形几乎重合并处处吻合，油液的压强变化更稳定，与现实情况中相似。所以本文所建立基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型能够更加精确地对油液弹性模量随压强变化进行预测，并且有较好的预测效果。进一步验证了模型的有效性和精确性。
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user: 4. 压强变化预测分析 针对2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题 [ 5 ] 模量与压强变化关系数据，通过基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型对弹性模量随压强变化进行预测，利用压强0~149 Mpa的共300个点建模，压强149.5~200 Mpa的100个点进行检验。并利用模型预测了压强在200~400 Mpa的400个点的弹性模量随压强变化数据。首先利用油液弹性模量随压强变化预测模型预测得到相对误差，在通过基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型对其进行误差补偿，得到最终预测的相对误差，返回求得最终预测值。由于数据过大，为展示结果其部分数据如下表1所示： Table 1 Predicted modulus of elastic modulus with pressur 油液弹性模量随压强变化预测模型 基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型 MAPE 1.395549 0.225764 表1. 弹性模量随压强变化预测量 其中，利用计算机模拟仿真，画出基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型预测数据图如下图6所示： 图6. 基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化趋势预测图 图中，蓝色表示原始数据，红色表示模拟预测数据。由图6可知，本文所建立的基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型有效地模拟了压强0~200 Mpa的原始数据的变化趋势，并预测出了压强200~400 Mpa的弹性模量随压强变化数据。根据表1中数据，油液弹性模量随压强变化预测模型的MAPE为1.395549。基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型MAPE为0.22576。说明后者所建立的模型的误差更小，能够更加有效地对弹性模量随压强的变化进行预测，验证了模型的准确性，说明对于弹性模量随压强变化数据，使用基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型对其进行模拟预测，具有更高的精确度与可信度。 由预测数据结果显示，随着压强的不断增加，油液弹性膜量呈指数型持续增加趋势。并且增速不断加快。
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user: 5. 总结 本文通过所建立的基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型对2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题 [ 5 ] 弹性模量随压强变化数据处理和预测，并对其进行结果分析，总结如下： 1) 通过检验比较图和误差数据，可以看出，相对于油液弹性模量随压强变化预测模型，基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型的补偿作用明显，平均相对误差MAPE较小，其误差收敛，曲线波动大小更加稳定和合理化。 2) 由油液弹性模量随压强变化趋势预测图可知，基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型精准地模拟了原始数据的变化趋势，有效地预测了弹性模量随压强的变化趋势。随着压强的不断增加，油液弹性膜量呈指数型持续增加趋势。并且增速不断加快。 3) 合理地掌握弹性模量对系统特性的影响规律将进一步提高液压系统的性能，本文通过基于误差补偿的油液弹性模量随压强变化预测模型精准地模拟和预测了弹性模量随压强的变化趋势。在今后可将此模型用于油液弹性模量随压强变化的问题之中。为液压机的研究和发展提供了理论依据。
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user: 摘 要 SAT考试是美国大学要求申请人提交的成绩证明之一。2018年6月，芝加哥大学官方声明不再强制要求申请人提交SAT成绩，并有近200所大学预计做出同样决定。此改革在中国引起了一系列讨论，原因之一是中国学生SAT成绩非常有优势，故此政策可能对中国学生造成影响。本论文依托考试反拨效应和社会影响理论，探讨该政策和考试之间的关系，并重点研究学生对此政策的看法和感知。研究发现，政策改革对学生是否选择备考SAT无很大影响，同时学生认为考试成绩可以体现价值，是一种个人“投资”结果的呈现、并帮助他们加入未来的想像共同体。而且，考试对机构和教师的影响会间接作用到学生身上，对学生影响更大。最后，本研究给培训机构和备考课程教师提出了建议。 关键词 :SAT，反拨效应，社会影响，政策，投资，想像共同体 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 背景 SAT考试，全称Scholastic Aptitude Test，中文名为学术能力考试，是目前美国大学入学环节需要申请人提交的证明材料之一 [ 1 ]。SAT由美国大学理事会负责管理，由美国教育考试服务中心负责规划和开发 [ 2 ]。SAT可以追溯到1926年，迄今已经有92年的历史，期间经历了很多次改革，最新改革的SAT考试在2016年开始实行 [ 3 ]。根据对美国排名较高大学对SAT作为入学考试要求的调查，67%的大学要求是“considered”，即成绩被考虑；19%的大学要求“recommended”或“recommended strongly”，即建议或强烈建议提交成绩；7%的大学要求是“alternative”，即可以用其他成绩替代；6%的大学是“required”，即必须提交 [ 4 ]。可以看出，一直以来，美国大学对于SAT考试成绩的态度是抱着一种参考性，即将成绩作为选择和招收合适申请人的一种参考。但是2018年6月，美国芝加哥大学一项对SAT要求的政策改革却在中国引起了很大的声音。根据芝加哥大学官方声明，自2018年开始，对于SAT成绩的要求将从“considered”变为“alternative”，而且有接近200所美国大学继而做出类似的动作和政策改革 [ 5 ]。根据中国媒体数据显示，国内相关部门，如媒体、培训机构等，基本都认为由于中国学生的SAT成绩较好、尤其是数学模块的成绩更是非常高，因此此项政策决定会很大程度上影响到中国学生的心理和备考选择 [ 5 ] [ 6 ]。
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user: 2. 考试影响 芝加哥大学的政策改革也体现出考试的反拨效应和考试影响。根据反拨效应理论，考试可以影响个体，即利害关系者，可以影响教师、教学、学生、学习 [ 7 ]。不仅如此，考试还会影响到大学招生，即如何使用考试成绩来合理选择未来学生 [ 8 ]。在这个如何使用的过程中，考试可能会造成积极的影响，也可能会产生消极的影响 [ 9 ] [ 10 ]。从考试社会影响的角度来看，如果成绩使用的方式、解读的方法等和大学的教育体系、价值导向一致或很大程度上保持一致，那么考试就产生了积极的影响；反之，如果大学对考试成绩使用方法或解读方法无法和大学的教育体系或价值体系保持一致，那么这个考试就产生了消极的影响 [ 10 ]。根据Bachman和Palmer的理论体系、结合芝加哥大学招生政策改革，SAT成绩和芝加哥大学教育体系的价值并未保持一致 [ 8 ]。大学对于未来学生的定位和学生的成绩的高低之间的关系没有形成一致。芝加哥大学表示，SAT考试成绩作为入学考量标准对大学招生有一定的消极影响，尤其是一些成绩较高的学生在后期的大学学习中，其学术能力无法达到校方要求。另外，不论是对于SAT考试还是其他的考试，如托福TOEFL考试，备考过程中考试产生的反拨效应、以及考试造成的一种长期影响和学生在后期的学习和学术生活之间的关系一直是有争议的话题 [ 11 ] [ 12 ]。因为学生是考试中所有涉及的利害关系者中最重要的一个环节 [ 8 ]，所以在这种政策变化的时候，学生们的声音是需要被听到的，他们的想法和感知也需要调查。由于参加SAT考试的中国学生数量很庞大 [ 6 ]，中国学生如何看待对政策改革、改革可能造成的影响、考试的影响，都是需要被了解和研究的。 研究问题： 因此，本研究结合芝加哥大学政策改革和考试的影响学说，探讨考试利害关系者，即中国学生对此政策的感知和看法。
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user: 4. 结论和建议 调查结果显示，首先，大学招生政策对学生是否会选择SAT备考影响不大。从心理因素出发，学生们认为成绩一直是一种需要，自己拥有成绩会相对来说保险；从提升能力角度出发，备考是一种学习过程。第二，对学生来说，考试成绩逐渐变成一种投资结果的体现，可以让自己“升值”，而这种“价值”是让他们加入到自己理想中出现的国度/社群的必要条件，所以他们还是会继续选择备考。第三，本研究发现，考试对于机构和教师的影响会通过他们继续作用到学生身上，而这种影响的效果非常大。学生普遍会选择相信培训教师的建议和言语。 本研究的建议首先给予机构和教师，建议在对于官方信息解读需要准确、到位。因为很多官方信息的语言非常精准而且会很到位地打磨 [ 40 ]。所以，建议在解读这类信息的时候，做到客观、公正，不要加入主观因素。同时，根据本研究的发现，有一名学生表示即便确定不要成绩，他也会选择备考，同时四名学生都表示成绩可以体现自身“价值”，那么未来的研究可以从考试对于学生思想意识的影响入手进行研究和调查。