DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 食品检测的问题及解决措施 3.1. 食品检测存在的问题 1) 食品安全检查系统和标准不完善。食品安全检查工作事关国计民生，应引起高度重视，即使政府设立了专门的食品安全检查管理机构，但食品安全问题依然普遍存在。主要原因是相关法律法规的具体执行细则不完善，对食品安全问题的处罚力度不够，不少企业仍在冒险谋取利益。另外，中国食品安全检验行业标准不健全，缺乏完整的食品安全检验体系。依靠食品行业标准来指导食品安全检测过于局限，不能满足实际需要，不利于食品安全检测的正常开展。 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 2) 国家食品安全监督检测机构检查工作有待完善。食品安全生产检测是一项非常繁琐的技术工作，工作量大，不仅是成品检测，原料、生产加工环境、生产加工设备等每个环节都直接影响食品安全质量检测的结果。而往往是这些环节出现问题导致最终产品质量不合格。所以要加大中间环节的检测控制，同时必须加大对检测机构的审查监督，建立一套完善的专业食品安全检测管理机制。目前，我国食品安全质量检测监督工作是多职能部门负责监督协同检测，多职能部门负责协同工作，权责容易模糊不清。食品安全检测机构不科学、不合理，管理多头、权责不明的问题十分明显，影响食品安全检测工作的顺利开展。 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 3) 目前未能健全和制定规范的市场准入管理体制。现阶段，由于目前我国政府未能针对我国食品安全检测机构自身制定出合理规范的市场准入监管体制，导致我国食品安全检测行业不断出现市场规范机制缺失的严重情况，也直接使得我国相关食品检测机构不能够具备更加科学、权威的法律效力，在防止引发不合理食品行业市场壁垒建设现象的严重基础上，加大了我国食品安全检测的市场监管工作难度。上述情况的不断出现不但对一些社会和企业组织的质量监管规范发展造成了不利性的影响，也直接引发了一系列社会食品质量检测安全问题。 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 4) 食品原料生产商要具备强有力的食品安全意识。不少大型食品检测生产商企业安全意识不高，行业主体自律性意识不强，并且有的食品生产厂家为了牟取暴利，出现故意规避、隐瞒或是故意欺骗等各种非法行为，这严重阻碍了我国食品质量检测相关业务的全面规范开展，对食品检测业务的公平合作与健康发展也都产生了不利的影响。直接导致了我国食品安全质量问题。 [ 22 ] [ 23 ] 3.2. 食品检测的解决措施 1) 建立健全食品安全检测相关法律法规。国家在加强对食品安全检测的重视的同时，还要不断完善食品安全检测法规和标准，针对不同类型的食品建立适用的产品标准或生产规范，以便生产企业有法可依，同时为食品安全检测提供坚实的基础和支持。国家食品安全监督管理机构和食品安全检验机构也要建立完整、健全的食品安全检验制度，用制度规范行为，用制度指导操作，切实改进食品安全检验的效率和质量。 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 2) 不断优化引进和更新国家食品安全质量检测管理技术和检验设备。目前食品安全生产检查人员工作量大，检查人员要进行食品安全生产现场安全检查，取样，制样等工作，由于食品生产者多，分散性强，造成大量人力、物力、财力的浪费。为此，政府部门应不断加大对食品安全化验检测的技术投入，增加化验检测技术经费，不断探索优化和创新改进食品安全检测技术，改进和不断完善先进的食品安全检测手段，提高食品安全检测的效率和质量。引进先进设备，在一定程度和有效时间内确保食品安全检查结果的准确性并提高检测效率。 3) 加快建设功能完善的国家食品安全监督检测机构。国家要切实做好简政放权，合理安排规划和统筹协调强化食品安全监督检测部门监管职能，改变目前多管齐下的混乱局面，明确各主管部门具体职责。明确各职能部门工作权责，优化人力资源配置，避免不必要的大量人力资源使用浪费，最大限度上地提高国家食品安全监督检测机构的日常工作效率。 4) 加快严格且完善的市场准入管理体制及相关行业标准研究的建立。为有效地促进当前我国食品安全检测管理工作的良性健康发展，一项非常重要的战略任务便是必须加快完善更为严格的市场准入管理体制及相关行业标准的建立，在尽快实现针对市场检测资源进行合理优化配置的良好基础上，制定并推出更为完善的国家食品安全检测管理体制。只有通过制定和推出一套科学、严格的食品监管制度执行国家标准及相关行业标准，方可对我国食品市场的公平竞争价格起到规范的引导作用，并不断努力促进我国食品质量检测市场朝着公平公正、健康有序的方向健康发展。目前，政府部门还应积极加大城市食品安全检测管理数据库的开设建立管理力度，从而实现动态跟踪监控各项城市食品安全检测管理工作，并从监管全局工作角度出发对其进行综合统筹协调管理。 [ 27 ] - [ 32 ]
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user: 4. 结论 综上所述，食品安全事关社会经济民生及人们的具体生活，社会各界也应高度重视食品质量检测机构的检测管理工作能否顺利开展及其实际效果，做好食品监督控制管理工作，只有这样，才能对食品业从生产到制造、从源头乃至食品生产消费的各个环节的食品质量问题进行有效监督控制，进而真正实现食品安全服务质量的全面持续提高。
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user: 摘要 商业银行在越南金融体系及国家经济居非常重要的地位，因此商业银行运行效率是国家以及各家银行所关注的一个课题。本文借助数据包络分析法(DEA模型)的Malmquist指数对2010~2018年间越南25家商业银行的运行效率进行实证分析。结果显示，越南商业银行的综合技术效率平均值并未达到最优水平；同时，在动态角度分析下，全要素生产率呈现逐年下降的趋势，且近十年来全要素生产率平均值增长主要源于技术进步效率提高。
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user: 1. 引言 随着金融产业的稳定运行及创新发展，互联网产业、国内银行股份制度的兴起使商业银行的经济效率成为银行发展中的焦点。在2010~2018的阶段越南商业银行运行的背景下，关于宏观经济的方面商业银行有许多积极的变化。不过，困难仍然存在，最重要的是不良贷款。虽然越南采取了许多措施来减少不良贷款，包括向信贷机构的资产管理公司(VAMC)出售债务，但仍未达到预期效果。该阶段是越南银行业面临的重大难题。在此背景下，越南商业银行的运行效率不仅代表整个国家银行竞争能力的强弱，还反映国家金融能力的好坏，同时其绩效也说明银行抵御风险能力的级别，并且运行高效率也是任何企业、任何机构飞速发展的必要条件。因此，越南商业银行运行效率研究是亟待解决的课题。
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user: 2. 研究现状 以往研究发现，目前世界各国对银行效率研究的成果丰硕，主要采用定性和定量分析法这两种手段。然而定量分析法主要利用面板数据与回归模型的方法测算验证。例如，Hefferman、Fu (2008) [ 1 ] 从宏观角度出发，对1999~2006年数据，运用GMM模型分析了76家中国商业银行运行效率及影响因素。Mabwe Kumbirai、Robert Webb (2010) [ 2 ] 选取FRA-Financial Ratio Analysis方法对2005~2009南非商业银行的效率进行了测算并提出对策。Syafri (2012) [ 3 ] 运用回归模型的方法来运行测算印尼商业银行的效率及影响因素的研究(2002~2011)。Tahir、Mongid (2013) [ 4 ] 利用ANOVA方差分析法及TOBIT回归模型对东盟6个国家(印度尼西亚，马来西亚，新加坡，泰国，菲律宾和越南)的625家银行在2003~2008年期间进行测算银行效率的影响。Toufaili (2019) [ 5 ] 采用固定效应模型和随机效应模型对2005年第一季度至2017年第四季度的数据进行分析了13家黎巴嫩(Lebanon)商业银行的内部和外部影响因素。 与世界各国相比，虽然中国学者对银行效率研究的开展时间相对早，但是研究方法及理论方面与世界各国仍然存在一定的差距。从商业银行效率测度方法来看，目前中国学者主要采用财务指标分析法、参数法(随机前沿分析)和非参数方法(数据包络分析)等方法进行分析商业银行的效率发展趋势、现状以及找出影响各家银行效率的主要原因，但并没有形成一致的结论。比如，有学者利用非参数方法来探讨商业银行静态效率方面。林求、王治平(2004) [ 6 ] 运用数据包络分析DEA方法对中国商业银行的运行和获利效率进行了研究，指出国有商业银行在提供金融服务效率上要高于股份制商业银行，但在获利效率上不如股份制商业银行，同时指出中国商业银行运行效率和获利效率不存在相关性。谢元态、黄海林、吴志远(2007) [ 7 ] 采用DEA的基本模型对中国12家商业银行在2004年和2005年的总效率、纯技术效率和规模效率进行了实证分析；结果表明，规模大的国有商业银行总效率要高于股份制商业银行，银行资产规模是影响商业银行运行效率的重要因素，市场份额与银行效率呈正相关，银行规模过小或规模过大导致的规模不经济同时存在。再如，有学者将静态和动态相融合评估结果进行比较来探讨银行效率。蓝佳林、吕林、郝文龙(2012) [ 8 ] 采用Deap2.1软件对13家中国商业银行的2001~2010年间数据进行计算，通过Malmquist模型得出结果在近10年来中国商业银行运行效率平均提高主要取决于技术的进步，技术效率的提高也起到一定作用；其中国有商业银行在资产配置方面存在优势，而股份制商业银行在技术进步方面更胜一筹。李国荣、李姗、孟哲(2014) [ 9 ] 利用中国12家商业银行实际数据，运用数据包络分析方法得出结果: 多数商业银行近3年(2010~2012)普遍处于效率提高的阶段，国有商业银行的规模效率偏低，股份制商银行存在经营规模不足。吴原秋(2016) [ 10 ] 以27家城市商业银行2009~2013年公布数据为依据，利用三阶段DEA模型对中国城市商业银行效率进行测评；结果显示，东中西部和东北地区城市商业银行效率地域特征明显，区域内经济因素、社会因素和政策因素对城市商业银行效率具有明显影响。张乙璇(2017) [ 11 ] 从静态和动态两个方面对于威海银行37个网点(2014~2016)的效率进行了分析，使用了数据包络法中的CCR模型和BBC模型分别考察了其网点的技术效率和纯技术效率，之后DEA-Malmquist指数测算了37个网点效率的动态变化；该文章主要结论：纯技术效率相对于技术效率有了明显的改善，但是大部分网点仍旧没有达到有效前沿面，也就是这些网点仍有能够通过减少支出来优化效率的提升空间。另外，也有学者对商业银行效率影响因素进行深入研究。王思祺(2017) [ 12 ] 选取了黑龙江省村镇银行运行效率的DEA方法，使用黑龙江省8个地区的13家典型村镇银行的2015年经营数据，对其运行技术效率、纯技术效率及规模效率进行测算，得出了目前黑龙江省村镇银行大部分运行效率不高的结论；随后从定性角度出发，分别从外部及内部两方面全面剖析了其运行效率的影响因素，并运用TOBIT模型，分析得出：村镇银行总资产、中间业务发展程度及存贷比与运行效率呈显著正相关；不良资产率与发起行持股比例与运行效率呈显著负相关。 近年来，基于非参数方法的DEA模型，越南学者对商业银行运行效率的研究虽然起步较晚、涉及不同方面、得出不同的结论，但是也已经获取了一定的成果。例如，Hung N.V. (2008) [ 13 ] 利用2001~2005年据，取DEA指数法对越南商业银行效率运行测算，也运用SFA-随即前沿法并建立TOBIT回归模型。Xuan N.T.H (2012) [ 14 ]，以31家越南商业银行在2008~2011年3年期间的财务数据为样本，研究发现超过60%银行的经营效率不完善，技术无效，资源配置不足是主要原因的。Bao H.D. (2014) [ 15 ] 测度了2008年到2012年全国31家越南商业银行的相关财务数据为样本；采用DEA模型分别为经营效率及信用风险两个方面进行了实证研究，结果显示银行的规模与技术效率之间负相关关系，小型银行倾向于接受高风险且效率较高，大中型银行没有重大变化、效率则偏低。Thuong N.T.T. (2017) [ 16 ] 采用非参数分析法的DEA模型来测度21家太原省商业银行经营效率。 综上所述，越南学者对国内商业银行运行效率的研究处于起步阶段，主要应用财务指标方法，利用银行安全性、盈利性和流动性等方面的财务指标来评价银行的经营效率。财务指标方法在研究效率方面有操作简便和简单明了的优点，但在指标选择上有一定的随意性和主观性，且测度出的效率不能完全评价银行的整体绩效。目前如何提高商业银行的竞争力，实现银行业健康有序的发展成为越南各界关注的重点。此外，金融危机之后，尽管越南政府迅速采取了许多政策来推动报价和投资，提高贷款水平却仍然不可避免产生负面影响，目前国内金融形势则变得不稳定。例如，高通货膨胀持续到2011年底，房地产泡沫，部分银行流动性丧失等。因此，不良贷款率增长，许多商业银行不得不合并或被越南中央银行收购，严重影响了国家的经济结构调整。鉴于此，文章采用非参数方法(数据包络分析)在越南2010~2018阶段，使用规模报酬可变(VRS)的BCC模型和Malmquist指数来评价商业银行效率的动态变化，从而试图探讨越南商业银行运行效率问题。
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user: 5. 结论 本文通过数据包络分析法且进一步结合Malmquist模型对越南商业银行投入产出效率进行分析，得出越南商业银行的综合技术效率平均值没有达到最优，意味着大部分商业银行运营状态不佳，存在资源配置的不合理，需要提高和改善。 近10年来，25家越南商业银行的全要素生产率平均值增长主要源于技术进步效率提高，说明技术创新对各家银行的重要性；尤其是大型银行技术进步变化率的增长达到最高，中型和大型银行没有重大变化。
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user: 摘要 一直以来，传统的红绿灯是采用固定时长方式进行路面交通控制，是成熟有效的系统，具有通行效率不高的缺点。为优化路口的车辆通行，本文设计了一种自动感知的交通光控制器系统(ATLC)，对道路交通流进行了研究。该方法利用通行高峰和低谷不同数据，可以有效地减少非高峰时段的等待时间，包括紧急情况和VIP车辆通行以及行人的安全也都可考虑在内。本文设计的低成本自动交通灯控制系统，为地面通行提供了稳定的交通流量。该系统利用VHDL语言进行开发，使用时序仿真进行测试。该系统能够检测不同时刻车辆通过率，调节相对应的交通灯时间长度随之变化，实现对红绿灯的智能调节。利用此智能调节控制路面交通，可使主支干道协调配合，从而提高路口的通行效率。
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user: 1. 引言 近年来，智慧城市的发展对与城市的可持续发展至关重要 [ 1 ]。当今城市面临的主要问题是交通拥堵，交通堵塞造成交通行成本的上升，并且影响人们的日常生活 [ 2 ]。交通拥堵是世界上许多城市面临的严重问题。在全球最主要、繁忙的城市中，交通拥堵已经引起了研究人员的重视。交通拥堵直接影响了出行成本、人力成本和市场成本，间接抬高了商品价格 [ 3 ]。为了解决这些交通问题，我们必须建立新的便利设施和基础设施，但同时设法让这些设施智能化，这将为缓解交通提供新的途径 [ 4 ]。 在十字路口通常会设置交通灯或交通信号，以便控制交通 [ 5 ]。这是一种安装在十字路口的电子系统，以预先定义的颜色系统(通常是红、黄、绿)来控制车、人的通行 [ 6 ]。交通灯控制器TLC (TLC)可用ASIC、FPGA和微控制器系统实现 [ 7 ] - [ 12 ]。FPGA相对于微控制器，在I/O端口的数量、处理速度和性能等方面具有优势。所有这些优势在TLC设计中都是非常关键的 [ 13 ]。在TLC的设计中，成本也是一个非常重要的问题。FPGA的使用可以降低成本 [ 14 ] [ 15 ]。 本文介绍基于的FPGA的交通灯控制器设计，采用VHDL语言进行编写，并且结合Quartus II软件进行系统设计与调试 [ 16 ]。FPGA获取当前通过十字路口的车辆的信号，并根据这些信号发送下一步命令。在特定道路上，应设置特别的交通信号灯。另外，FPGA还需要考虑时间 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]。在本文中，我们可以在每个方向上以一定距离放置三个传感器，我们可以假设第一个传感器流量较低，第二个传感器给出中等流量，第三个给出高流量，根据传感器的状态，我们可以在特定方向上分配不同颜色交通灯的指示时间。在本文中，我们可以假设四种道路交通中的传感器位置，实现各种不同情况，开发这些情况下电路的VHDL代码。
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user: 2. 设计原理 2.1. 交通灯控制规则 FPGA的设计流程见如下流程图。图1为FPGA设计流程的简化版本。 图1. 基于FPGA的设计流程图 交通灯控制器可以从一些任意的假设状态开始设计。比如首先假设向北方向的车辆被允许通行，然后在东、南、西方向的车辆被允许依次移动。编写交通灯控制器程序的优点是，在一个程序中，可以很容易地根据需要进行修改，即假设主干道上的通行时间更多，支路通行时间更少；时钟划分为主要道路时钟时间更多，支路时钟时间更少，这是因为主要道路交通比支路交通繁忙。一般来说，TLC系统在每个方向都有三个灯(红色、绿色、黄色)，红灯表示停止通行，绿灯表示允许通行，黄色灯表示将在几秒钟内停止通行。图2表示交通灯系统控制规则。 图2. 交通灯系统控制规则 2.2. 设计方法及实现 图3为交叉口处的交通信号示意图。在该结构中，有四个方向的交通信号，北、南、西、东分别由R1、R2、R3和R4表示。假设南北方向为主干道，东西方向为支干道。 图3. 交叉路口的交通信号示意 首先，所有信号控制器处于置0模式，其中道路信号(R1)为绿色，其他道路R2、R3和R4均为红色。我们已将这个状态指定为S0。之后，控制器发送控制信号，使状态变为S1，其中R1为黄色，而其他信号仍然为红色。在此状态下，控制器X2检查R2处的传感器信号是否为低电平即R2处是否有车辆。如果传感器给出该道路上没有车辆的信号，则信号将控制状态使其转移到S4，表示道路R3上的信号变化，而其余信号显示为红色。另一方面，如果道路R2上存在车辆，则状态转换为S2，此时道路R2上的信号切换为绿色，其余的信号只有在状态S2显示绿色信号后，道路R2上的信号从绿色变为黄色，而所有其他信号继续处于红色状态。当控制器处于S3状态时，它检查在道路R3上的传感器X3的响应。如果传感器的输出为低电平，系统将转移到状态S6，否则转到相应的下一个状态S4。另一方面，在S4时，当道路R3的交通信号变为绿色时，道路R1、R2和R4的信号本身仍保持红色，这时将转移到状态S5。当控制器的状态为S5时，它检查道路R4上的传感器X4的输出。根据X4的输出，进一步的状态也会发生相应的变化。如果传感器输出值为低，则控制被转移到状态S0。当控制器处于S5状态时，道路R3上的信号从绿色变为黄色。当控制状态为S6时，道路R4的信号变成绿色，而所有信号只保持红色信号。然后转移到状态S0。在状态S7中，道路R4的信号从绿色变成黄色。同时，检查作为X1的第一道路R1上的传感器的输出。如果X1输出信号为低，则转移到状态S2，否则转移到初始状态S0。以上这些控制信号的状态并不是固定的，用户可以指定状态数、交通灯的顺序和交通灯延迟时间，这是设计的优势之一。 2.3. TLC状态转换 TLC系统的状态转换主要是在模式控制信号mode的作用下工作。控制信号有四种可能值，包括2个峰值模式和非峰值模式下的有限状态机(FSM)，以及针对紧急模式提出的2种状态。峰值模式有5个输入和20个输出，同时有12个状态和48个转换方向。同样地，非峰值模式有11个输入和20个输出，12个状态和149个转换方向。该信息将在合成过程中生成。状态转换从mode取不同值开始。状态图的右侧为峰值模式FSM，在高峰时段将执行该FSM。这个状态将一直持续到mode信号改变。在这个FSM中，每个绿灯状态之间有两个中间状态，即黄灯和红灯状态。红灯状态在黄灯之后执行。当紧急情况发生时，将通过更改mode值使进入紧急模式。
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user: 3. 结果与分析 3.1. RTL实现及验证 本项目划分为四大模块：1) 控制模块；2) 计时器模块；3) 时钟分频模块；4) 交通灯显示驱动模块。 控制模块：该模块是整个交通灯芯片的CPU。可控制UART通信模块，可读取寄存器，判断工作模式，并相应的改变交通灯状态和通行时间。输出控制信号驱动显示模块进行显示。 计时器模块：计时器模块的基础为计数器，计数器可以对脉冲的个数进行计数，经过时钟分频模块将系统时钟的50 Mhz的工作频率分频为计时器模块的工作频率1 Mhz后，对每一次的脉冲进行计数，控制模块将发送每个模式所需要计数的时间给计时器模块，当计时器倒数归零则促使控制模块进入下一个模式，而计时器所计数的时间将发送给数码管进行显示。 时钟分频模块：在FPGA中一般以晶振作为时钟源，接入到分频器当中。晶振所产生的时钟信号是周期固定的，在需要其他周期时就需对现已有的时钟信号进行分频，分频是将信号的周期变大，频率变小，以满足设计者所需时钟信号周期。为了与智能交通控制系统中的信号周期相匹配，需要将系统频率转换为周期以秒计时的单位。本系统中我们将时钟频率固定为1 MHz，分频模块能够将1 MHz的时钟信号分频为1 Hz，来驱动后续模块进行工作。 数码管扫描模块：数码管扫描模块将接收由控制模块发送的各个模式需要显示在数码管上的数据，如不同颜色灯的计时时间，并会按照计时器模块上的数值采用动态扫描的方式点亮相应的数码管。 3.2. FPGA实验结果 根据仿真实验结果，当到达率λ = 0.03时，对应的平均通行时间即智能交通控制系统中的直行绿灯时长为18 s，当到达率λ = 0.02时，对应左转绿灯时长为10 s，则红灯时长为34 s；当到达率λ = 0.037时，直行绿灯时长为30 s，当到达率λ = 0.02时，对应左转绿灯时长为12 s，红灯时长为50 s。start为触发信号，当start为低电平时，系统为初始清零状态，即所有方向交通灯均为红灯，当start为高电平时，系统进入正常信号转换状态，完成主支干道的信号灯指示任务。main_straight_green_light是主干道由到达率所对应的平均等待时间，即依据交通规则计算出的绿灯时间长度，main_straight_green_light_count则是由所接收到的数据完成计时工作，在不同的到达率下，绿灯时间数据会根据到达率的改变而智能改变；access_straight_green_light是支干道直行绿灯时间，同样是根据支干道所获得的平均等待时间即直行绿灯的通行时间长度；其他相位的交通信号灯同样依据此原理。1表示为左转绿灯，2表示为直行绿灯，4表示为黄灯，8表示为红灯，A为南北向，B为东西向。由仿真实验可知：南北向的红灯时长为东西向的直行绿灯、左转绿灯以及黄灯的时长之和，交通灯在完成信号转换功能的同时，同样需要完成相应信号灯的时间倒计时功能，东西方向亦是。在南北向为绿灯状态时，东西向为红灯状态，南北向的直行绿灯倒计时结束后，信号灯转换为黄灯，黄灯倒计时完毕后，左转绿灯的信号开始完成倒计时功能，在左转绿灯倒计时结束后，信号灯转换为黄灯，当作为缓冲的黄灯倒计时结束后，信号灯转换为红灯，直到红灯倒计时结束，南北向一个周期的交通灯指示完成，东西向亦是如此。 3.3. 静态时序分析和综合分析 静态时序分析：静态时序分析(Static Timing Analysis)是一种验证方法。它采用穷举分析方法，提取电路时序路径并计算延迟，检查信号的建立时间和保持时间是否满足设计要求。通过对最大路径和最小路径延迟的分析找出违背时序约束的错误。静态时序分析常用软件是Synopsys公司的PrimeTime。 物理综合：完成了逻辑综合后，相当于完成了前端设计的工作，并生成了具有逻辑功能的门级网表。但目前为止我们所做的都是基于逻辑和代码的设计，并未涉及到物理层面的设计，此时对芯片性能的分析也只是基于算法和计算机模拟的结果，并没有实际的物理意义。因此为了产生真正符合工艺要求，可以进行流片生产的设计文件，我们需要进行后端验证的工作。第一步就是使用物理综合工具，根据门级网标文件和约束，并利用工艺厂商提供的物理库，进行布局、时钟树综合和布线。这种方法是用比较接近真实的物理信息计算时间参数，综合后的电路接近最优，综合报告能比较真实地反映电路的状态。一般采用的物理综合工具为Synopsys公司的IC Compiler。 3.4. DRC设计规则检查 满足设计规则的芯片才能保证版图满足厂家流片的要求。设计规则是版图中个图形尺寸的规范。一般设计规则是以器件的特征尺寸为基准，根据制造工艺水平及其他考虑，制定出的一套各层掩膜板上图形尺寸的许可范围。设计中采用ICC中的DRC检查工具Hercules进行检查。
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user: 4. 结论与讨论 现代的多路交通管理方式在很大程度上改善了交通状况。先进的信号控制器有助于改善城市交通，这与控制器的复杂度成正比。使用状态控制系统可以很好地处理这些复杂的控制器。减少状态控制器有助于减少所需的硬件系统，从而实现低功耗和高效的设计系统。基于FPGA的智能交通系统未来目标是可以通过使用更多智能的电路系统来直接实时应用。这项工作可以进一步扩展到其他FPGA系列，以实现速度升级，并使用aurdino处理器和raspberry pi来改善诸如速度之类的参数，以实现更好的性能。本文依照道路交通情况，设计出基于FPGA的智能交通灯控制系统的结构框架，并分别完成各个模块的结构设计。将其运用到智能交通控制系统中，有很高的实用性及高效性。 本设计采用VHDL硬件语言描述，使用分模块设计的方法实现了交通灯交替开启和倒计时时间的显示系统，以及车辆和行人安全通过的命令实现。程序数据可根据实际情况进行灵活设置。将来我们会完成后续工作，比如物理综合。综合时可以兼顾电路面积的情况，可以调整电路结构和布局，使之在时间和面积之间寻求最大限度的折中，达到最优点。
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user: 摘要 近年来，相较于传统的线下银行，移动银行在金融界扮演越来越重要的角色并成为国内外研究的热点。用户对移动银行的持续采用行为是提高用户留存率的重要因素。目前用户持续采用移动银行的文章越来越多，然而现有研究中缺少对该主题的系统性分析。为了了解移动银行研究现状与趋势，本文系统性梳理2019年1月至2021年3月的21篇移动银行国际期刊，基于因果链框架从前因、中介、调节和结果变量四个视角来分析影响用户持续采用移动银行的因素。最后，本文指出现有文献存在的局限性并进一步提出研究建议，希望能为后续研究者提供未来研究方向。
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user: 1. 引言 随着科技日新月异地发展，信息系统在人类生活起到重要作用，它能够简化各个领域的操作，尤其体现在服务业中 [ 1 ]。金融业在服务业的地位日益提升，技术环境的变化使得金融业提供的服务更加多样化。在商业环境越来越苛刻和用户需求越来越高的背景下，与其他行业相同，作为金融业重要成员的银行也面临着被时代淘汰的风险 [ 2 ]。在意识到信息系统的重要性后，现代银行积极推出移动银行，将技术融入于产品、服务和平台上以应对以客户为中心的提供金融科技服务的趋势，加快其数字化转型 [ 1 ]。移动银行被认为是银行所提供的一种服务或产品，它的出现对于用户和银行而言都具有意义。对于用户而言，他们可以实现在何时何地利用各种移动设备访问银行网络进行金融和非金融的业务操作 [ 3 ]。例如，账户间资金的转移、电子账单支付、余额查询和密码更改。通过使用移动银行，用户可以减少线下办理业务的时间，有效率地解决需求，提高成本效益。对于银行而言，移动银行作为一个较为新颖的信息交流平台通过降低银行的运营成本和提高效率而使银行受益 [ 4 ]。银行通过移动银行为用户提供便利的线上服务，提高信息传递的速度和有效性，减少因物理因素造成的障碍，就此扩大了服务的范围，提高了生产力，增加用户留存率，进而增加银行在行业内的竞争力。 用户持续采用意愿是移动银行研究重要方向。在行业内具有长期生存能力的移动银行的成功因素在于用户对其的持续使用而非初次采用。研究表明，移动银行获取初次使用用户的成本是留住现有用户的五倍。如果用户在耗尽最初采用的热情后不再持续使用移动银行，其离开会使银行遭受较大的损失。移动银行的使用率下降，甚至可能会被淘汰 [ 4 ]。因此，只有当银行成功留住用户才能收回其在获得用户的巨额投资。了解影响用户持续使用意愿的因素是银行为用户提供更高的服务价值，提高用户留存率，降低成本和提高竞争力的重要路径。关于移动银行采用的研究始于20世纪80年代的早期互联网时代 [ 5 ]。随着从业者和学者对于该领域的关注日益增加，有关移动银行采用的研究逐渐增多。大多数学者基于技术接受模型(Technology Acceptance Model， TAM)、任务技术拟合模型(Task-Technology Fit， TTF)或者信息系统成功模型(IS Success Model)等理论，采用定性和定量的方式对不同区域的移动银行用户采用意愿进行研究。 现今的研究中对于移动银行的持续意愿研究越来越多，但现有研究缺少对于影响用户持续使用移动银行全面的归类与分析。为弥补这一研究空白，本文分析和综合了近三年来的移动银行持续采用研究，并采用Abdelsalam (2020)提出的因果链框架 [ 6 ] 分析方法对影响因素进行整理与分析，更全面地了解影响用户持续使用移动银行的因素，为后续相关文章提供清晰的研究思路。 本文在系统性回顾前人研究成果的基础上，将内容分为以下结构。第二部分介绍了选取移动银行持续使用意愿相关论文的方法和所选取文章的一般特征。第三部分通过使用因果链框架整理论文的四大变量。最后一部分总结了研究影响用户持续使用移动银行因素的意义并探讨局限性，为未来研究方向提供建议。
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user: 4. 结论 4.1. 讨论 移动银行的出现对于用户和银行都具有重要意义。银行需要提供移动银行服务满足用户多样的需求以减少留存顾客的昂贵成本，用户通过使用移动银行更有效率地完成任务。持续采用的重要性越来越凸显，关于用户持续使用移动银行的研究相继出现在学界视野中，学者们使用各种理论和模型以研究影响用户持续采用移动银行因素，但现有的研究缺少系统性的整理和归类。本文旨在进一步拓宽和丰富移动银行知识体系的研究途径，为未来研究提供较为完整的逻辑思路和研究领域趋势，为从业者和学者提供理论依据和实践指导。为此，本文在系统回顾2019年1月至2021年3月发表的21篇文献的基础上，整合文献的分布情况与论文所使用模型的显著变量，通过因果链框架分析影响用户持续使用移动银行的因素，将其分为前因、中介、调节和结果变量四类。经由本文分析现有文献发现，相较于传统的移动银行持续采用研究，近三年的相关研究更多加入了社会文化影响因素，以及比较不同区域下(例如发达国家与发展中国家)用户持续使用移动银行意愿程度。 4.2. 局限及未来研究 基于上述分析，本文认为所综述的文献存在一定的局限性。首先，科技的快速发展带动移动银行的转变，但目前的大多数研究都没有专注人工智能时代背景对于移动银行产生的影响。对此，建议未来的研究可以将移动银行与时代接轨，研究人工智能特性如何影响移动银行用户的持续采用意愿。 其次，大多数的文献研究数据为横截面数据，即横向调查某个时间段或某个特定人口位置的用户持续使用行为，但用户的持续使用是一个具有时间效应的行为，其行为可能随着时间的推移产生变化。为此，为提高研究的质量，未来研究采用纵向研究的方式获取时间序列的数据，进一步分析用户长期移动银行的使用行为。 第三，近三年的文献使用调节变量较少，但调节变量能使相关变量对自变量与结果变量因果关系的解释更为详细。未来研究可以考虑采纳更多调节变量进行研究，例如用户的生活地区(例如城市和农村)、其他服务的替代程度、不同地区的经济差异等因素，增加论文对现实的解释力。 最后，互联网发展带来个人隐私与安全性问题，因此用户是否信任移动银行的可能影响其持续采用的重要因素。考虑到移动银行对金融业带来的效益，许多国家政府推出监管框架或法律措施将移动银行正式化 [ 29 ]，以解决用户的担忧，实现移动银行的普遍性，但现有文献也鲜少考虑这类因素。为此，未来研究可以从这个角度出发，基于模型理论加入监管、法律政策等新的影响因素，如何影响用户持续使用移动银行。
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user: 摘要 基于多前车速度差跟驰模型(MCF)，考虑在车联网环境下，车辆安装V2V设备后可提前时间获得多前车的速度信息，提出了一种改进的多前车速度差模型(MCF-CT)。首先，通过线性稳定性分析得到该模型的稳定性条件，发现随着多前车数量m和提前时间t 0 的增大，交通流的稳定区域面积明显扩大，其占比增加至89.03% (m = 3， t 0 = 0.75 s)。其次，通过约化摄动方法导出了密度波方程——Burgers方程、mKdv方程，并给出Burgers的孤波解，mKdv方程的扭结—反扭结波解；最后，通过对MCF-CT模型和全速度差模型(FVD)在车间距减少5 m的紧急情况下的数值模拟，发现当MCF-CT模型中的m = 3，t 0 = 0.3 s时，可以避免车辆碰撞的发生。
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user: 1. 引言 近年来，随着汽车保有量的快速增加，交通事故发生率随之增加。重大交通事故还造成了严重的人员伤亡和财产损失。紧急处理事故，通畅交通成为日常性重要工作。随着互联网、通讯、自动化控制技术的发展，智能交通为驾驶员保驾护航，机动车搭载了越来越多的智能化设备，具备科技辅助功能，例如定速巡航、车车互联(Vehicle-to-Vehicle，简称V2V)通讯技术等，安装V2V设备的车辆可以实时的相互传送对方车辆行驶的基本信息(车速，车间距等)，驾驶员可以借助V2V通讯设备实时地接收到前车的交通运行状态，从而针对性的调整其驾驶行为，有利于避免碰撞的发生，保障交通安全。 在Newell等 [ 1 ] 提出跟车模型后，Bando等 [ 2 ] 提出的优化速度(optimal velocity，简称OV模型)具有更广泛应用。此后，有许多学者提出了一系列扩展OV模型 [ 3 ] [ 4 ]。Jiang等 [ 5 ] 在GF模型的基础上，进行了改进，考虑速度差对交通流的影响，提出了全速度差(full velocity difference，简称FVD)模型。在FVD模型的基础上许多学者考虑多前车的速度，车间距等信息提出一系列扩展模型 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。有的学者考虑真实驾驶环境中后视效应、车头间距随记忆变化的影响和道路安全驾驶的情况提出了改进模型 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。有的学者通过考虑驾驶员平稳驾驶的期望，提出改进的多期望跟驰模型 [ 13 ] [ 14 ]。伴随现代化信息采集手段不断改善，有的学者考虑在网络物理系统(CPS)环境、V2V环境下的改进模型 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。Li等 [ 18 ] 针对由低敏感度和高敏感度车辆组成的交通流，建立了一个异质跟驰模型。Ge等 [ 19 ] 考虑驾驶员对平稳驾驶的要求和历史车速数据的自稳控制，提出了改进的跟驰模型。孙棣华等 [ 20 ] 考虑驾驶员借助ITS系统，提出了考虑不同多前车速度差比重下的跟驰模型(multiple car-following，简称MCF)，与FVD模型相比，通过理论分析与数值仿真表明对交通流有进一步的致稳作用。 随着智能交通系统(ITS)和车联网技术的应用，在V2V环境下，安装V2V设备的车辆可以实时的共享周围车辆的行驶信息，特别是前车的速度，加速度等基本信息，从而可以在一定程度上提前预判交通流的变化，并随之改变车辆的状态。对于高速行驶的车辆而言，V2V设备可以有效帮助驾驶员提前预警前方行驶异常的车辆，对车辆防碰撞，减少车祸的发生有着重要作用。 在本文中，将着眼于在智能环境下车辆跟驰模型的提出、改进和解决紧急交通安全的研究。基于MCF模型，考虑驾驶员通过V2V设备而提前 t 0 时刻获得多辆前车的速度信息对跟驰车辆的影响，提出MCF的扩展模型(Multiple car-following model considering time， MCF-CT)。通过线性稳定性方法，分析MCF-CT模型的稳定性，通过非线性理论分析研究多前车速度差模型，导出密度波方程——Burgers方程、mKdv方程，通过数值模拟验证模型的合理性，并分析防碰撞的情况。
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user: 2. 模型的提出 1995年，Bando等 [ 2 ] 提出了如下优化速度模型(optimal velocity model， OV)： d v n ( t ) d t = a [ V ( Δ x n ( t ) ) − v n ( t ) ] (1) 其中 a 表示驾驶员在驾驶车辆过程中的敏感系数， v n ( t ) 为第 n 辆车在 t 时刻的瞬时速度， V ( Δ x n ( t ) ) 可以计算出车头间距为 Δ x n ( t ) 时行驶允许的最优速度。 2001年，Jiang等 [ 5 ] 提出了FVD模型，其方程如下： d v n ( t ) d t = a [ V ( Δ x n ( t ) ) − v n ( t ) ] + λ Δ v n ( t ) (2) 其中， Δ v n = v n + 1 ( t ) − v n ( t ) ， a 表示驾驶员敏感系数， λ 表示对速度差的反应系数。 2009年，孙棣华等 [ 20 ] 考虑多车跟车模型(MCF)，给出如下方程： d v n ( t ) d t = a [ V ( Δ x n ， Δ x n + 1 ， ⋯ ， Δ x n + m − 1 ) − v n ( t ) ] + λ G ( Δ v n ， Δ v n + 1 ， ⋯ ， Δ v n + m − 1 ) (3) 其中， m ≪ n ，且 V ( Δ x n ， Δ x n + 1 ， ⋯ ， Δ x n + m − 1 ) = p 1 V ( Δ x n ) + p 2 V ( Δ x n ) + ⋯ + p m V ( Δ x n + m − 1 ) G ( Δ v n ) = q 1 Δ v 1 + q 2 Δ v 2 + ⋯ + q m Δ v n + m − 1 其中 p l 是第 l 辆车车头间距所占比重的系数值， q l 为第 l 辆车与第 l + 1 辆车间速度差所占比重的系数值， λ 表示相对速度反应系数。 2015年，Li等 [ 9 ] 考虑驾驶员能够记住前 t 0 秒时的车速与当前时刻的车速，提出了当前速度与 t 0 秒前速度的速度差模型： d v n ( t ) d t = a [ V ( Δ x n ( t ) ) − v n ( t ) ] + λ [ v n ( t ) − v n ( t − t 0 ) ] (4) 但是，该模型却忽略了 ( t − t 0 ， t ] 时间段内速度的连续变化过程。 2017年，陈春燕等 [ 21 ] 考虑利用积分中值定理，将 ( t − t 0 ， t ] 内的速度连续化，给出了新的跟驰模型： d v n ( t ) d t = a [ V ( Δ x n ( t ) ) − v n ( t ) ] + λ [ v n ( t ) − 1 t 0 ∫ t − t 0 t v n ( t ) d t ] (5) 其中 1 t 0 ∫ t − t 0 t v n ( t ) d t 表示驾驶员对于速度的连续记忆，刻画了车辆连续运动。 为提高交通流的稳定性，抑制交通流拥堵，并特别地考虑紧急情况下的交通安全问题。本文考虑在MCF模型(3)的基础上引入V2V设备的影响，此时驾驶员能通过V2V设备提前 t 0 获取前方多车辆的车辆运行状态，在一定程度上预判交通流的变化，并做出相应的反应。于是，提出如下模型： d 2 ( x n ( t ) ) d t 2 = a { ∑ l = 1 m p l ( V ( Δ x n + l − 1 ( t ) ) ) − d ( x n ( t ) ) d t } + λ { ∑ l = 1 m q l [ d ( x n + l ( t + t 0 ) ) d t − d ( x n + l ( t ) ) d t ] } (6) 其中 l = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， m ≪ N ，优化速度函数选取为文献 [ 21 ] 的形式： V ( Δ x n ( t ) ) = v max 2 [ tanh ( Δ x n − h c ) + tanh ( h c ) ] (7) 其中， h c 是安全距离。权重参数 p l ， q l 如下： ∑ l = 1 m p l ， p l = { p − 1 p l for l ≠ m 1 p l − 1 for l = m ∑ l = 1 m q l ， q l = { q − 1 q l for l ≠ m 1 q l − 1 for l = m 其中 p l 是第 l 辆车车头间距所占比重的系数， q l 为第 l 辆车与第 l + 1 辆车间速度差所占比重的系数， p l 和 q l 体现驾驶员对前方不同车辆的关注情况。 n 为车道中车辆总数， m 为车道中前导车数目。 为后面分析方便，将模型(6)简写为MCF-CT模型。
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user: 3. 线性稳定性分析 本节采用线性稳定性方法分析MCF-CT模型(6)的稳定性。 假定车辆在交通流系统处于完全的稳定状态时，以标准的车头间距 h 在道路上行驶，且所有车辆的 行驶速度均为 V ( h ) ，则在 t 时刻第 n 辆车的位置 x n ( 0 ) ( t ) 为： x n ( 0 ) ( t ) = h n + V ( h ) t (8) 若在 t 时刻给交通系统施加一个小扰动 y n ( t ) ，则此在扰动下 n 时刻第 n 辆车的位置 x n ( t ) 如下： x n ( t ) = h n + V ( h ) t + y n ( t ) (9) 将(9)式代入(6)式，整理后得到关于扰动 y n ( t ) 的如下方程： d 2 ( y n ( t ) ) d t 2 = a [ ∑ l = 1 m p l ⋅ V ′ ( h ) ⋅ Δ y n + l − 1 ( t ) − d ( y n ( t ) ) d t ] + λ ⋅ [ ∑ l = 1 m q l ⋅ ( d ( y n + l ( t + t 0 ) ) d t − d ( y n + l ( t ) ) d t ) ] (10) 其中 V ′ ( h ) = d ( V ( Δ x n ( t ) ) ) d ( Δ x n ( t ) ) | Δ x n ( t ) = h 将 y n ( t ) = e i n k + z t 代入方程(10)，整理得到如下方程： z 2 = a ⋅ [ ∑ l = 1 m p l ⋅ V ′ ( h ) ⋅ ( e i l k − e i k ( l − 1 ) ) − z ] + λ ⋅ [ ∑ l = 1 m q l ⋅ z ⋅ ( e i k l + z t 0 − e i k l ) ] (11) 其中 z = z 1 ( i k ) + z 2 ( i k ) 2 + ⋯ 。将 z 的展开式代入(11)，并保留至 i k 的第二项，得 z 1 = ∑ l = 1 m p l ⋅ V ′ ( h ) ， z 2 = ∑ l = 1 m p l ⋅ V ′ ( h ) ⋅ ( 2 l − 1 ) 2 + ( λ t 0 − 1 ) ⋅ ( V ′ ( h ) ) 2 a 稳定临界曲线条件是 z 2 = 0 ，即有： a = ( 2 ( 1 − λ t 0 ) V ′ ( h ) ) / ∑ l = 1 m p l ⋅ ( 2 l − 1 ) (12) 当 a > ( 2 ( 1 − λ t 0 ) V ′ ( h ) ) / ∑ l = 1 m p l ⋅ ( 2 l − 1 ) 时，交通流系统将处于稳定状态；而当 a < ( 2 ( 1 − λ t 0 ) V ′ ( h ) ) / ∑ l = 1 m p l ⋅ ( 2 l − 1 ) 时，交通流的运行将不稳定，任何一个小扰动将可能造成交通流的局 部或全局拥堵。 当 m = 1 ， t 0 = 0 时，模型(6)退化为OVM模型，其临界曲线 a 1 = 2 V ′ ( h ) 。当 m = 1 时，由 t 0 > 0 可得， a = ( 2 ( 1 − λ t 0 ) V ′ ( h ) ) / ∑ l = 1 m p l ⋅ ( 2 l − 1 ) < a 1 = 2 V ′ ( h ) ，即相同车间距下， a 的临界曲线值更小，故稳定区域得到了扩大。事实上，当 t 0 不断增大时， 2 ( 1 − λ t 0 ) V ′ ( h ) 不断减小，因 ∑ l = 1 m p l ⋅ ( 2 l − 1 ) 恒为正数，故临界曲线相对于 t 0 = 0 时的曲线是下移的。 为进一步说明稳定区域精准扩大的情况，定义稳定区域面积所占的比率为 S = 稳 定 区 域 面 积 总 面 积 × 100% 。当 m = 1 ， t 0 = 0 时， S = 66.83 % ，当 m = 3 ， t 0 = 0 时， S = 82.44 % ，当 m = 3 ， t 0 = 0.75 时， S = 89.03 % 。可见，MCF-CT模型(6)提高了稳定区域。下图为 m = 1 ， m = 2 ， m = 3 ， m = 5 时的临界曲线图像。 图1. m = 1，m = 2时的MCF-CT模型的稳定曲线 图2. m = 3，m = 5时的MCF-CT模型的稳定曲线 图1和图2表示在考虑了V2V的影响和多前车的车间距时，不同 t 0 对临界曲线有明显的改变，在临界曲线上方的区域，交通流的运行非常稳定，不会出现交通拥堵的现象；而在中性稳定线的下方，交通流的运行相对不稳定，出现密度波，从而产生交通拥堵的现象。特别地，当 t 0 逐渐变大时，稳定区域逐渐扩大，交通流的运行向着稳定的方向发展。从理论上讲，随着 m (前导车)的增加，交通流变得更加稳定，但是随着 m (前导车)的增加，也需要收集和处理更多的前导车的信息，这就对新技术提出了更高的要求，当确定 t 0 = 0.75 s 后，从图4中，可以看到当考虑前方两辆车时能有效提高模型的稳定区域，当 m = 3 ， m = 5 时，相应的曲线几乎重合，因此在该参数下，认为考虑前方三辆车 m = 3 的MCF-CT模型综合效果最好(见图3)。 图3. 当 t 0 = 0.75 秒时，MCF-CT模型的稳定曲线 综合图1~3，在车辆使用V2V技术后，驾驶员可以提前预判前方车辆的运行轨迹，因而可以将驾驶的重心更多的放在对车辆的操控，并采取有效的方式保持交通稳定，特别是还可稳定处理紧急避险的安全问题。
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user: 5. 数值模拟 为进一步研究在V2V环境下MCF-CT模型的稳定性和防碰撞的效果，通过MATLAB 2016b编程对模型(6)进行数值模拟分析。模型的基本参数 [ 9 ] 设置如下：采样时间间隔取0.1秒； λ = 0.3 ， q = 3 ， p = 2 ， a = 0.41 ， V max = 3 ， L = 8 00 m ， N = 100 ，仿真步长为10，000，模型选取的优化速度为(8)式。在周期边界条件下 [ 22 ]，以相同的车头间距均匀分布， b = L / N 。 紧急情况下的防碰撞问题 驾驶员遇到紧急情况很常见，例如前车突然的减速、其他车辆的突然汇入，很容易引起交通流的突变，造成车辆安全事故。基于稳定性分析，在紧急情况下，考虑 m = 3 的MCF-CT模型的防碰撞问题。主要考虑车辆在突发紧急情况时，制动行为导致车间距急速拉大或减小，影响到交通流的稳定性，由此判断是否会出现撞车行为。 考虑某辆前导车突然减速，使得车间距减少5米的情况。本次仿真中，正常情况下的车间距为8米，安全间距 h c 为4米，由此，可以判断该情况对车流的影响是巨大的，很有可能发生撞车行为。 图4. FVD模型下的速度图 图5. FVD模型车辆波形图 从图4和图5表明，FVD模型的交通流处于很不稳定状态，特别是在图5中，密度波传播到第80辆左右时，车辆间距出现负值，出现了撞车行为。 下面考虑当 m = 3 时的MCF-CT模型(6)的数值结果。 图6. MCF-CT模型速度图(t = 1300) 图7. MCF-CT模型车辆波形图(t = 1300) 从图6和图7可看出，随着 t 0 的增大，交通流逐渐趋于稳定，当 t 0 = 0.3 秒时，交通流稳定，这就表明，在本次模拟的特殊情况下，车辆达到避险的目的。从图7中也可以看出，当 t 0 = 0.7 秒时，交通流处于稳定状态，但相比于 t 0 = 0.3 秒，车速较低，说明 t 0 的取值过大反而会妨碍驾驶员的驾驶，使得道路通行能力下降。因为在本次数值模拟中，驾驶员的敏感系数设置较高，所以结合实际情况，认为，当 t 0 = 0.7 秒左右时，模型(6)对紧急防撞有积极作用。 图8. MCF-CT模型的第70辆车速度图 图8为MCF-CT模型的第70辆车仿真步数到5000步时的速度图。从图中可以看出， t 0 = 0.3 秒时，车速稳定行驶。结合图5至图8说明，当仿真步数相同时，MCF-CT模型使交通流的稳定性得到明显提升；从图8中可以看到，当 t 0 大于0.3秒时车辆的车间距都大于安全间距，这说明MCF-CT模型有效的防止了紧急情况下的撞车问题。这些结果综合表明，相比较于OVM模型和FVD模型而言，MCF-CT模型(6)在考虑多前车速度信息( m = 3 时综合效果最优)时密度波的幅值明显减少，这就意味着模型(6)更好地描述或解决了交通流的稳定性和车辆防碰撞问题。
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user: 6. 结论 在本文中，从OVM模型和FVD模型出发，借鉴MCF模型的建立思路，通过对V2V通讯技术的引入，考虑在多车跟车的情况下，可提前 t 0 时刻预测前方车辆速度，车间距等车辆运行状态，提前预判前方车辆运行轨迹，提出了MCF-CT模型(6)。通过线性稳定性分析得到了MCF-CT模型的线性稳定性条件，结果表明，MCF-CT模型的稳定区域相比较与OV模型的 S = 66.83 % 增加至 S = 89.03 % ，MCF-CT模型的稳定区域明显扩大。在非线性分析中，运用约化摄动方法分析了车流的密度波变化。在稳定区域和不稳定区域分别导出了Burgers方程、mKdV方程，用其描述交通流的密度波变化。进一步，通过数值模拟验证了理论分析的结果，以及MCF-CT模型在紧急情况下对防碰撞产生的积极作用。
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user: 摘要 粒子群优化(Particle swarm optimization， PSO)算法在整个训练数据集上搜寻支持向量机(Support vector machine， SVM)最优惩罚参数C和高斯核参数σ时会出现搜寻时间过长的问题。为了解决该问题，我们提出了一种基于距离配对排序(Distance pairing sorting， DPS)支持向量预选取的PSO-SVM算法(DPS- PSO-SVM)。该算法先将训练数据集进行DPS支持向量预选取构造一个支持向量候选集，然后利用PSO算法在支持向量候选集上对SVM参数寻优，最后将最优参数输入到SVM算法中对支持向量候选集进行训练。本文采用UCI数据库中的Breast Cancer数据和Banknote Authentication数据进行数值实验，结果表明该算法既能够缩短参数寻优时间，还能够保持PSO-SVM算法的高分类精度。
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user: 1. 引言 支持向量机(SVM)最早是由Vapnik [ 1 ] 在20世纪60年代中期提出。它是一种定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 [ 2 ]。通过使用核技巧和软间隔最大化将线性支持向量机推广至非线性支持向量机，所以支持向量机的参数的选择如核函数参数值 σ 和软间隔最大化的惩罚参数值 C 对支持向量机的推广性能影响很大。如何快速高效搜寻最优支持向量机参数值变成了一个极其重要的问题。粒子群优化算法(PSO)是一种启发式的优化技术，源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法有许多优点：无过多参数调节、简单易于实现、运算速度快、容易和其他技术协作使用 [ 3 ]。PSO满足支持向量机参数值寻优的要求，便顺势出现了基于粒子群算法优化支持向量机参数算法(PSO-SVM)，PSO-SVM在很多领域内都得到了应用，如经济 [ 3 ]、工业 [ 4 ] 等方面。为了进一步缩短参数寻优的时间和提高分类预测准确率，近些年来很多学者对PSO-SVM进行了改进。 2006年，Li [ 5 ] 提出一种基于PSO算法和模拟退火算法(SA)相结合的SVM算法，实验结果表明该算法相比PSO-SVM和标准的SVM算法有较高预测准确率和更短的训练时间。2011年，Wang [ 6 ] 将主成分分析技术(PCA)和PSO算法相结合对SVM进行改进，即先用PCA对训练数据进行降维，然后在降维后的训练数据集上使用PSO算法对SVM参数进行寻优，研究结果显示该方法能够提高SVM的预测准确率。2011年，Wu [ 7 ] 针对SVM参数寻优过程中PSO收敛速度慢的问题，提出将Gauss变异算子和Cauchy变异算子相结合的混合变异策略，实验结果表明基于Gauss变异和Cauchy变异的混合变异策略的粒子群优化算法是可行和有效的，且优于标准的PSO算法。2014年，李平 [ 8 ] 提出将核主成分分析(KPCA)与PSO- SVM相结合的方法，实验结果表明该方法相比PCA和PSO-SVM相结合的方法分类效果更好，时效性更强。2015年，Firas [ 9 ] 将遗传算法(GA)和PSO算法与支持向量机相结合构成一个新的模型(GA-PSO- SVM)，该混合模型较标准SVM算法具有较高的预测精度，而基于PCA的GA-PSO-SVM分类预测准确度更高。2018年，吴开兴 [ 10 ] 提出一种基于快速主成分分析法(FPCA)的PSO-SVM分类算法，实验结果表明该方法较标准的SVM分类算法分类预测准确率有所提高。2019年，Alaa [ 11 ] 提出采用量子行为粒子群算法(QPSO)对SVM的参数进行优化的模型(QPSO-SVM)，与标准PSO算法、遗传算法(GA)和网格搜索法(GS)等几种优化算法相比较，分类错误率下降很多。 本文提出了一种基于距离配对排序支持向量预选取的PSO-SVM算法。由于PSO搜寻最优参数值时是在整个训练数据集上进行迭代优化，计算量大，优化时间很长，所以该算法将整个训练数据集先进行支持向量预选取得到一个支持向量候选集，然后利用PSO算法在支持向量候选集上对SVM的参数值 C 和 σ 进行寻优并构建支持向量机模型，这样可以减少计算量从而缩短训练时间；又因为训练数据中的支持向量对于分类超平面的确定起着决定性作用，所以该算法还可以保持良好的分类预测准确率。 本文接下来第一节介绍基于距离配对排序的支持向量预选取算法(Support vectors preselecting based on distance pairing sorting， DPS)。第二节介绍粒子群算法、基于粒子群算法优化支持向量机参数算法和基于距离配对排序支持向量预选取的PSO-SVM算法。第三节是与本文提出算法相关的仿真数值实验及结果比较。