DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 2015年国家统计局研究建立了循环经济综合评价指标体系，并据此对我国循环经济发展状况进行了测算 [ 1 ] ，结果表明：“十二五”期间我国循环经济发展成效明显。2016年徐州市正式获批成为国家循环经济示范市建设城市 [ 2 ] ，为此，徐州市政府专门出台了《加快推进国家循环经济示范城市建设实施意见》，全面开启徐州市国家循环经济示范城市建设工作，循环经济的时代已经到来。2016年10月17日，《徐州市“十三五”循环经济发展规划(2016~2020年)》正式印发实施。发展循环经济是徐州市加快转变经济发展方式，建设资源节约型、环境友好型社会，实现可持续发展的必然选择。 20世纪80年代后期德国出现了循环经济的研究和评价，90年代出现大规模实践，以1996年实施的《循环经济与废物管理法》为标志；托宾等人(1972)提出净经济福利指标体系；Daly (1994)提出的“可持续经济福利指数”；Wackernage [ 3 ] (1996)等提出的“生态足迹”概念，即“适当的承载力”。国内学者也从不同角度建立了循环经济指标体系，其中较为典型的有：牛桂敏 [ 4 ] (2005)提出了一个循环经济评价体系，该体系由3个层次、6大子模块及36个不同指标构成；钟太洋、黄贤金 [ 5 ] 等(2006)建立包括资源利用效率、资源减量化利用趋势、污染减量排放、资源再循环与再利用、产业循环结构、能源结构与安全和循环经济发展能力等7个方面的评价体系；计晓东 [ 6 ] 等(2011)提出循环度概念，以衡量循环经济发展水平。王茂祯 [ 7 ] 等(2012)提出循环经济创新评价指标体系等。董康银 [ 8 ] 等(2015)构建循环经济综合指标体系，采用DHGF法对循环经济指标给出有效评价。
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user: 4. 徐州市发展循环经济的实施路径 建立循环型企业、循环型园区、循环型产业和循环型社会“四位一体”的循环经济体系；不断推进循环经济体制机制的创新；优化财政金融政策，促进循环经济的发展。 4.1. 建立“四位一体”的循环经济体系 徐州市发展循环经济在借鉴国内外成功案例的基础上，结合徐州市实际情况，不能重蹈“先污染、后治理”的老路，必须通过建立循环型企业、循环型园区、循环型产业和循环型社会“四位一体”的循环经济体系，构建工业、农业、服务业领域的重点循环产业链条，建立社会层面资源循环利用体系，提高资源产出水平和资源利用效率，实现徐州市绿色发展。 4.2. 推进循环经济体制机制创新 徐州市发展循环经济要不断推进体制机制的创新。“十三五”期间，将开展核心指标的统计核算，建立循环经济的“互联网+”平台，创新服务机制和模式，推行生产者责任延伸、再生产品和再生原料推广使用制度，不断推进徐州循环经济体制机制的创新。 4.3. 优化财政金融政策 创新财政资金支持方式。利用现有资金渠道对循环经济予以支持，提高资金利用效率和使用效益。创新融资方式，积极提供包括银行信贷、外国ZF转贷款、债券承销、保理、融资租赁等多重融资方式。落实绿色信贷指引，促进银行业金融机构大力发展绿色信贷。支持符合条件的资源循环利用企业通过境内外上市、在全国股转系统和区域性股权交易市场挂牌等方式融资。积极落实绿色债券指引，健全绿色评级体系。支持保险资金支持资源循环利用项目建设。鼓励社会资本成立各类绿色产业基金。
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user: 摘 要 目的：探讨急性冠脉搭桥术围术期应用优化护理对改善心脏功能及生活质量的影响。方法：抽取我院2015年5月至2018年7月收治的急性冠脉搭桥术患者83例为研究对象，40例围术期应用常规护理者作为对照组，43例应用优化护理者作为实验组，观察两组干预效果。结果：1) 实验组护理后心功能指标LVEF、LVESD水平优于对照组(P < 0.05)；2) 实验组护理后OLI-CV量表总评分显著高于对照组(P < 0.05)。结论：急性冠脉搭桥术围术期予以患者优化护理，可有效改善心脏功能，提高整体生活质量水平，值得推广。 关键词 :急性冠脉搭桥术，围术期，优化护理 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 冠状动脉粥样硬化性心脏病(CHD)已成为发达国家与发展中国家发病率与死亡率极高的疾病之一，是由于冠状动脉粥样硬化，血管管腔狭隘、堵塞导致缺血缺氧而出现的冠脉供血与心机耗氧不平衡，以致无法满足心肌代谢需求所产生的心脏疾病。急性冠脉搭桥术能纠正心肌缺血、缺氧状态，是临床治疗冠心病心肌缺血的主要手段之一 [ 1 ] 。但大部分患者年龄偏大，机体脏器功能存在一定问题，加之围手术期风险因素较多，稍有不慎，就会影响手术效果。目前，临床关于急性冠脉搭桥术治疗期间的护理文献众多，然而关于优质护理对心脏功能、术后生活质量的影响却鲜少报道，基于此，我院针对此类患者尝试在围术期应用优化护理，现将其干预效果总结如下。 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选择我院收治的83例急性冠脉搭桥术患者为研究对象，以围术期采用的护理方法分组：对照组中，男性22例，女性18例，年龄49~72岁，平均(60.6 ± 9.7)岁；实验组中，男性23例，女性20例，年龄50~73岁，平均(61.4 ± 10.2)岁。两组基线资料无显著性差异(P > 0.05)。 纳入标准：①临床症状符合《心血管病诊疗指南》中相关诊断标准；②具有手术适应征；③知情同意。排除标准：①合并严重肝肾疾病；②合并血友病等血液系统疾病；③难以耐受手术，术中死亡；④合并精神性疾病。 2.2. 方法 对照组围术期行常规护理；实验组行优化护理，主要内容如下： 2.2.1. 术前护理 ①心理干预：主动接近患者，用温柔的态度、贴心的服务、暖心的话语攻克患者心防，掌握其心理问题，并予以个体化疏导措施。部分患者因对手术了解甚少而产生焦虑情绪，护理人员应向患者简单描述手术操作流程，向其介绍手术医师、手术室护士等，带其参观病区设备，增强患者手术信心。部分患者因担心预后恢复而产生抑郁情绪，护理人员可向其播放术后康复指导视频，并邀请恢复良好的患者亲临现场，介绍术后康复经验，减轻患者心理负担。 ②健康指导：术前1周指导患者掌握有效咳嗽、呼吸训练技巧，这是降低肺部感染、肺不张等发生率的基础。其中，有效咳嗽方法为：取坐位或半卧位，前倾上身，交叉双手置于胸前并稍用力向下按压，深吸气后，用力咳嗽，连续2次段呼吸，干咳后快速深呼吸，再次用力咳嗽 [ 2 ] 。呼吸训练方法：取坐位或半卧位，放松腹部，屈曲两膝，两手分别置于身体两侧，用鼻深吸一口气，运用横隔、腹部肌肉，缓慢呼出气体。 ③术前准备：陪同患者完成相关检查，予以合并症对症治疗。针对合并有糖尿病、高血压等疾病者，应根据患者病情，合理用药，使血糖、血压维持在稳定状态；针对存在呼吸道感染性疾病者，护理人员应给予抗生素、雾化吸入治疗，若患者有吸烟史，应督促患者戒烟，以免术后引发肺部并发症。此外，还应注意观察患者大隐静脉走行，掌握其是否存在红肿、曲张情况，无异常者在术前1天，需去除双下肢体毛，应用75%酒精擦拭，若大隐静脉存在曲张或感染情况，则准备其他血管。 2.2.2. 术后护理 ①引流护理：术后放置心包引流管、纵隔引流管并妥善固定，提醒患者行动时避免牵拉、扭曲引流管，定时挤压引流管，1次/0.5h，保持引流液的通畅性。密切观察引流液颜色、引流量，若流出的液体呈鲜红色，且持续时间超过3 h，每小时引流量超过200 ml，表示患者胸腔可能发生活动性出血，应及时上报医师，予以止血药物，若仍无效，则需二次开胸止血。当引流液呈稀薄的淡红色，且引流量减少至100 ml/24h以下时，可拔除引流管。 ②加强循环系统监测：术后行持续心电监护，注意观察患者心率、心律等变化，80~100次/min为正常心率范围，若发现异常(出现心律失常、心肌梗死)，应及时予以胺碘酮、普罗帕酮等治疗。注意监测血压变化，血压正常范围为100~140/60~90 mmHg，若患者合并有高血压疾病，则血压应控制在120~140/80~90 mmHg范围内，若血压异常，为避免血管桥痉挛，应予以硝普钠或硝酸甘油治疗，待血压恢复正常后，停用药物。注意监测患者心排指数、连续心排量，若出现低心排综合征，应及时予以多巴酚丁胺等药物，若用药后未控制病情，应用主动脉球囊反搏仪辅助治疗，待低心排解除后，撤除主动脉球囊反搏仪。 ③呼吸管理：接呼吸机辅助患者呼吸，观察分析动脉血气指标，并以此对呼吸机参数进行调整，定时听诊，15 min/次，维持呼吸道通畅。若患者因呼吸道内分泌物增多而出现呼吸紊乱情况，应予以纯氧吸入后，行气管吸痰。待患者恢复意识，且循环指标、血气指标、肌张力等均恢复正常后，脱机并拔管。 ④做好肾功能监护：准确记录患者术后排尿量，确保每小时尿量超过30 ml，若尿液呈血红色，尿量小于20 ml/h，且持续时间超过2 h时，予以利尿剂、碱性药物治疗，如有必要，予以血透治疗。 ⑤康复指导：首先，加强营养摄入，以高蛋白、高维生素为主，鼓励患者多吃新鲜果蔬，避免大便干燥而发生便秘。其次，制定肢体训练计划，指导患者进行肢体主被动运动。再次，提醒患者定期复查，保证预后恢复质量。 2.3. 观察指标 ①采用彩色多普勒超声对两组左室射血分数(LVEF)、左室收缩末期内径(LVEFSD)进行检测。 ②采用生命质量指数–心脏版(OLI-CV) [ 3 ] 对两组生活质量进行评估，该量表包括功能与健康、心理状态、社会状态、家庭关系、总体状态5个维度，共36个条目，采用百分制计分，得分越高表示生活质量越好。 2.4. 统计学方法 以SPSS 19.0行统计学分析，正态计量资料以 x ¯ ± s 表示，行t值检验，差异有统计学意义以P < 0.05为评估标准。
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user: 3. 结果 3.1. 两组心脏功能改善情况观察 两组护理前各项心功能指标水平接近(P > 0.05)；治疗后，两组LVEF水平均上升，LVEFSD水平均下降，对照组各指标改善程度明显较实验组小(P < 0.05)，见表1。 Table 1 Comparison of cardiac function indexes before and after nursing in two groups [ x ¯ ± s 组别 例数 LVEF (%) LVEFSD (mm) 护理前 护理后 护理前 护理后 对照组 40 42.63 ± 3.87 49.28 ± 4.72 56.48 ± 2.94 51.33 ± 2.35 实验组 43 42.57 ± 3.94 53.88 ± 5.51 56.50 ± 2.95 48.75 ± 1.48 t - 0.070 4.070 0.031 6.029 P - >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表1. 两组护理前后心脏功能指标对比[ x ¯ ± s ] 3.2. 两组生活质量改善情况观察 两组护理前OLI-CV量表各维度评分差异较小(P > 0.05)；护理后，两组生活质量评分均上升，对照组各维度评分上升程度明显较实验组小(P < 0.05)，见表2。 Table 2 Comparison of OLI-CV scale scores before and after nursing in two groups [ x ¯ ± s ， minutes 组别 例数 功能与健康 心理状态 社会状态 家庭关系 总体状态 总评分 护理前 护理后 护理前 护理后 护理前 护理后 护理前 护理后 护理前 护理后 护理前 护理后 对照组 40 8.45 ± 1.62 12.53 ± 2.41 8.22 ± 1.44 11.94 ± 2.06 8.10 ± 1.27 11.57 ± 2.12 8.36 ± 1.38 12.16 ± 2.27 8.32 ± 1.52 12.39 ± 2.13 42.74 ± 5.83 60.28 ± 7.45 实验组 43 8.36 ±1.68 15.89 ± 3.07 8.24 ± 1.46 14.71 ± 2.95 8.13 ± 1.24 14.07 ± 2.86 8.33 ± 1.40 14.58 ± 3.04 8.37 ± 1.49 14.65 ± 2.89 42.81 ± 5.78 73.61 ± 9.31 t - 0.248 5.518 0.063 4.925 0.109 4.497 0.098 4.085 0.151 4.031 0.055 7.168 P - >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表2. 两组护理前后OLI-CV量表评分对比[ x ¯ ± s ，分]
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user: 4. 讨论 冠心病为临床常见病，其是因冠脉血管内出现动脉粥样硬化病变阻塞血管致血管腔狭窄而引发以心肌缺血、缺氧为特征的心脏病 [ 4 ] 。目前，临床治疗冠心病分为内科疗法和外科疗法，前者包括药物疗法、介入疗法，其中药物治疗的主要目的是抗凝、减轻心肌氧耗、调脂稳定粥样硬化斑块、缓解心绞痛，其对控制病变进展，降低再缺血事件发生风险具有良好的作用 [ 5 ] 。然而部分血管病变严重患者，单纯药物治疗效果欠佳，需通过介入疗法重建血运，冠状动脉球囊扩张术、冠状动脉内支架植入术为常用介入手段，但有研究表明，冠脉狭窄超过70%时，患者经介入治疗后症状会持续 [ 6 ] ，此时需行外科手术冠脉搭桥术治疗。 冠脉搭桥术通过替换梗阻冠脉来增加心肌血供，即取患者其他部位正常血管，将其一端连接主动脉，另一端连接冠脉狭窄部位远端，使心脏搏出的血经主动脉流入血管桥，再流入冠脉病变处，通过增加冠脉局部血流灌注，达到缓解病症的目的 [ 7 ] 。该术式被国际公认为是临床治疗冠心病最有效的手段 [ 8 ] 。然而冠脉搭桥术的效果不仅与心脏因素密切相关，同时还与患者心理状态、生活方式、术前准备、术后处理等有着一定的关联性。据调查，行急性冠脉搭桥术治疗的患者中仍有1.5%左右围术期死亡 [ 9 ] 。因此，加强围术期护理管理对保证手术质量、维护患者生命至关重要。张磊等通过实践发现，围术期予以急性冠脉搭桥术患者综合护理后，术后恢复时间明显缩短，护理满意度显著提高；其认为患者术前长期接受内科治疗，精神处于高度应激状态，为保证手术进行的顺利性，应加强心理指导，消除患者思想压力，同时配合膳食干预、咳嗽护理、睡眠指导等综合护理措施，能最大限度优化手术质量 [ 10 ] [ 11 ] 。针对此类患者，我院应用优化护理模式，重视患者生理需求及心理感受，在围术期全程渗透人性化、细致化护理技术，临床结果显示，实验组患者心功能指标及生活质量评分明显优于对照组，这主要是因为优化护理更注重护理细节，其能改善患者心理状态，解除围术期可能影响手术效果的不利因素，做到防患于未然。 综上，急性冠脉搭桥术围术期予以患者优化护理对改善预后具有积极影响，值得借鉴。
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user: 摘 要 为了解改性后的聚氨酯海绵对柴油的吸油效果，用硬脂酸和棕榈酸浸涂聚氨酯海绵，制备了具有疏水亲油性质的聚氨酯海绵作为吸附材料。探究了改性时的反应时间、反应温度和改性剂用量对柴油在聚氨酯海绵上吸附效果的影响。实验结果表明，当改性反应时间为30 min，温度30℃，改性剂与聚氨酯海绵的质量比为0.06时，改性效果最佳，对柴油的吸附效果最好。改性后的聚氨酯海绵对柴油的最大吸附量达到14.60 g/g，硬脂酸作为改性剂的改性效果较棕榈酸好。 关键词 :硬脂酸，棕榈酸，聚氨酯海绵，改性，吸附 Copyright © 2019 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/
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user: 1. 引言 随着全球石油需求量不断增加和石油工业的发展，环境中因采油、运油、加工过程中产生的油污染现象也比较普遍，特别是各类溢油事故以及含油污水的排放对水体和生态环境造成的油类污染也随之严重 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。随着人们对环境保护意识的增强，对含油废水的产生、组成及造成的环境污染问题以及含油污水的处置研究越来越受到人们的重视 [ 4 ] [ 5 ] 。 在含油废水处理技术中，吸附法是一种较为常见的处理方法。根据所利用的吸附剂的不同，该法可分为物理和化学吸附剂吸附 [ 6 ] 、生物吸附剂 [ 7 ] 和电磁吸附 [ 8 ] 。物理和化学吸附剂具有多孔结构和较大的比表面积、表面活性强，从而具有较强的吸附能力，可将水中污染物通过吸附聚集，实现对含油废水中污染物质的去除 [ 9 ] 。该法具有对石油污染物的去除效果好，处理水质稳定，二次污染小，吸附剂可循环利用等优点，因此在含油废水处理中，具有优良的应用前景 [ 10 ] 。近年来，研发高效吸油材料处理含油废水的研究引起较多关注 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。优良的吸油材料应具有超疏水超亲油特性、较高的吸油能力、良好的储油效果、吸油后易回收等特点，同时具有良好的回用性 [ 15 ] 。 聚氨酯海绵材料是一种具有多孔结构的高分子材料，以聚氨酯为基体材料制备的改性海绵已被广泛应用于含油废水的处理中 [ 16 ] [ 17 ] 。徐从斌 [ 18 ] 等人采用复合改性法，利用膨胀石墨、氧化锌、月桂酸，在硅烷偶联剂的作用下，制备出改性聚氨酯海绵。程千会 [ 19 ] 等人用纳米氧化锌和十六烷基三甲氧基硅烷对聚氨酯海绵进行改性，成功制备了具有优异的油水分离特性的超疏水亲油聚氨酯海绵，所制备的吸油材料对大豆油、机油、汽油、润滑油及正己烷等油品都具有较高的吸油能力。经以上研究表明，改性后的聚氨酯海绵具有良好的超疏水亲油性能。本实验主要利用硬脂酸和棕榈酸对聚氨酯海绵进行改性，然后对含油污水的处理效果进行分析。
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user: 2. 实验部分 2.1. 试剂与仪器 聚氨酯海绵、硬脂酸(AR)、棕榈酸(AR)、无水乙醇(AR)、丙酮(AR)、柴油；分析天平(YP5002)、双屏超声波清洗器(KQ-500E)、电热恒温鼓风干燥箱(DHG-9240A)。 2.2. 硬脂酸、棕榈酸涂层聚氨酯海绵的制备及其吸油效果测试 首先用丙酮和去离子水依次超声清洗已称重的聚氨酯海绵30 min，将其放入80℃的烘箱中干燥至恒重(误差不大于0.01 g)；然后将50 mg硬脂酸和棕榈酸样品分别超声分散于体积50 mL的乙醇溶液中(超声分散50 min)，作为浸涂液；将完全干燥的海绵分别浸入上述两种浸涂液中5 min，可看到海绵吸附饱和，将浸涂好的海绵置于80℃的烘箱中干燥12 h完全去除乙醇，所得样品分别为硬脂酸改性聚氨酯海绵和棕榈酸改性聚氨酯海绵。使用苏丹Ι号染料将柴油染色，当海绵放入静态的柴油水混合体系中时，水中的柴油会被改性后的海绵在数秒之内吸收；称取同质量的未改性海绵作对比实验，测试改性后海绵的吸油效果。吸油量Q(g/g)是通过计算海绵吸油前后重量差计算得到。然后考察改性因素，改性时间、改性温度和改性剂用量对改性海绵吸油效果的影响。 Q = ( M 1 − M 0 ) / M 0 式中：M 0 为原始海绵的质量，g； M 1 为海绵吸油的质量，g。 2.3. 空白实验 取0.50 g未改性的聚氨酯海绵放入10 mL柴油与100 mL水的混合体系中，分别测出柴油和水的质量和体积，并计算吸油量Q (g/g)。 2.4. 制备改性海绵的影响因素 2.4.1. 改性时间 取两个规格相同的烧杯1和烧杯2，分别依次加入50 mL无水乙醇和准确称取的0.50 g聚氨酯海绵，然后将一定质量的硬脂酸加入烧杯1中，将相同质量的棕榈酸加入烧杯2中，置于20℃超声波中分散不同时间(0、10、20、30、40和50 min)。分散结束后用无水乙醇清洗聚氨酯表面剩余的硬脂酸和棕榈酸，干燥以去除乙醇，将两种改性聚氨酯海绵完全浸没在一定浓度柴油和水的混合体系中，使海绵吸附饱和，分别测出柴油和水的质量和体积，并计算吸油量Q (g/g)。 2.4.2. 改性温度 取两个规格相同的烧杯1和烧杯2，分别依次加入50 mL无水乙醇和准确称取的0.50 g聚氨酯海绵，然后将一定质量的硬脂酸加入烧杯1中，将相同质量的棕榈酸加入烧杯2中，于不同温度下(20、30、40和50℃)超声波中分散30 min。分散结束后用无水乙醇清洗聚氨酯表面剩余的硬脂酸和棕榈酸，干燥以去除乙醇，将两种改性聚氨酯海绵完全浸没在一定浓度柴油和水的混合体系中，使海绵吸附饱和，分别测出柴油和水的质量和体积，并计算吸油量Q (g/g)。 2.4.3. 改性剂用量 取两个规格相同的烧杯1和烧杯2，分别依次加入50 mL无水乙醇和准确称取的0.50 g聚氨酯海绵，然后将不同质量的硬脂酸(硬脂酸与海绵质量比2%、4%、6%、8%和10%)加入烧杯1中，将不同质量的棕榈酸(棕榈酸与海绵质量比2%、4%、6%、8%和10%)加入烧杯2中，置于30℃下超声波中分散30 min。分散结束后用无水乙醇清洗聚氨酯表面剩余的硬脂酸和棕榈酸，干燥以去除乙醇，将两种改性聚氨酯海绵完全浸没在一定浓度柴油和水的混合体系中，使海绵吸附饱和，分别测出柴油和水的质量和体积，并计算吸油量Q (g/g)。
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user: 4. 结论 1) 通过对柴油的吸油量得到最佳改性条件是改性时间为30 min，改性温度为30℃，改性剂质量与海绵质量比为6%。 2) 在最佳条件下，硬脂酸改性聚氨酯海绵的吸油量为14.60 g/g；棕榈酸改性聚氨酯海绵的吸油量为12.98 g/g，硬脂酸的改性效果大于棕榈酸。
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user: 摘 要 城市通讯基站负载日益增长且不均衡，为优化基站资源调度分配，提高基站服务质量，提出了一种基于时空关联特征的GA-BP神经网络分钟级多步预测方法。本研究基于移动用户轨迹数据，建立基站间负载时空转移概率矩阵，提取影响基站负载的时空因素。针对BP神经网络存在易陷入局部极小值的问题，使用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，构建GA-BP神经网络模型进行分钟级负载预测模型。该模型基于某运营商脱敏后的移动用户轨迹数据进行训练与预测，结果显示，基于时空关联特征的GA-BP模型能有效对基站分钟级多步负载进行预测。 关键词 :时空关联，BP神经网络，遗传算法，基站负载，多步预测 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 当下无线移动应用持续增长，通讯基站的负载压力不断增大且不均衡。对基站负载进行细粒度多步预测有助于对基站资源进行实时动态规划，优化资源配置，提高基站资源利用率并提升服务水平。 目前，国内外在进行负载预测的研究中，主要包括公交负载预测 [ 1 ] [ 2 ] 、城市交通流量预测 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 、基站服务负载预测 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 等，预测结果通常分为单步预测 [ 3 ] [ 5 ] 和多步预测 [ 11 ] [ 12 ] ，预测方法主要包括神经网络预测 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 、时间序列预测 [ 7 ] [ 13 ] 、马尔科夫模型 [ 8 ] [ 1 ] 、GBDT算法 [ 15 ] 等。在基站的负载预测中，王凯 [ 6 ] 等构建移动基站接入设备量和人群聚集量之间的数学模型，基于移动网络估算某一特定区域的人员密度，并通过回归分析证明通过移动网络估计人员密度是可行的。孙莹 [ 7 ] 等利用3G用户上网数据推演了群体分布动态聚散过程，并依此提出了基站人群时空预测模型与方法，相比于以往单一时间序列预测的方法，进一步提高了基站分时负载预测的精度。方志祥 [ 8 ] 等从群体角度出发，采用手机位置数据，考虑人群移动的时空差异，结合马尔可夫链的无后效性和贝叶斯定理，提出一种城市区域尺度上的基站服务用户数预测方法。该方法计算手机位置的时空转移概率，构建基站服务用户数预测模型，实现城市区域内的不同时间粒度上的基站负载预测。上述方法都对基站负载进行了不同时间粒度上的预测，但是没有考虑进行基站负载的分钟级多步预测。 本文提出的一种基于时空关联特征的GA-BP神经网络分钟级多步预测模型，能够快速对基站的负载进行更细时间粒度上的多步预测，从而灵活快速对基站资源进行优化。首先，分析目标基站负载变化的时间因素，提取目标基站的时间因子及周期因子。同时，通过建立基站间负载时空转移概率矩阵，提取目标基站的关联基站，作为目标基站的空间因子。最后，实现BP神经网络的基站负载预测。针对BP神经网络存在易陷入局部极小值的问题，使用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，最终实现高精度的基站负载分钟级多步预测。
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user: 2. 理论方法 2.1. 时空影响因素分析 移动用户通过连接基站获取网络，在用户移动的过程中，信号在基站之间的切换也代表着人群在基站间的流动，当前基站的负载可看做上一时刻人群数的延续和其他基站人群的转移。移动用户的上学、上班、购物等行为都有着一定的规律性，基站的负载也会产生周期性的变化。因此，在考虑基站负载变化的时空影响因素中，我们从以下三点来考虑：1) 当前时间的基站负载可以看做前一时段人群数的延续。2) 当前时间的基站负载变化规律可看做是周期循环的结果。3) 当前基站的负载可以看做是其他基站人群数共同影响的结果。 多步预测指的是假设样本数量为N，在无法得到新的时间序列采样或者只利用该N个样本，在单步预测第N+1个值之外，也可以预测第 N + 2 ， N + 3 ， ⋯ ， N + T ( T > 0 ) 个值，即通过己知的样本集可以外推进行T步预测。在基站负载的分钟级多步预测中，我们以分钟作为时间粒度，对基站负载进行未来N + T个时段的预测，从而可以为基站资源的调控提供决策数据，进行资源优化。 本文根据基站负载的时空关联性，参考丁闪闪 [ 3 ] 等在交通参数预测中的定义，选定3类要素因子来标定影响因素，分别命名为时间因子(相邻时段的影响)、周期因子(周期性重复的影响)和空间因子(基站间转移的影响)。其中： 1) I : I = { i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i n } 表示某区域基站集合。 2) N I j t + T : N I j t + T 表示第I j 个基站的T步负载预测值。 T = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ 。 3) k:表示与时段t具有时间关联性的前第k个时段，即第k个时间因子， k = i − 1 ， i − 2 ， i − 3 ， ⋯ ， i − n 。 4) l表示与当前日具有相似模式的前第l个周期，其中 l = i − 1 ， i − 2 ， i − 3 ， ⋯ ， i − m 。 5) s:表示与该基站具有空间关联性的第s个基站，其中 s = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， o 。 在确定目标基站的空间因子时，本文参考方志祥 [ 8 ] 等的研究，从群体角度出发，建立基站间转移概率矩阵，构造基站间的关联关系。在选定某基站的空间因子时，根据基站间转移概率进行排序，概率越大说明该基站对目标基站的负载影响越大，选定前s个基站作为空间关联因素。 在基站负载影响因素的选取中，本文初步选定影响该基站负载的前k个时刻的时间因子、与当前日具有相似模式的前l个周期的周期因子和与该基站具有空间关联性的前s个空间因子。当我们用时空因素(k，l，s)来表示基站T-步预测模型时，可得出 N I j t + T = f ( N I j t + k ， N I j t l + k ， N I j t l + T ， N I S t + k ) (1) 其中 T = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; k = 1 ， 2 ， ⋯ ， T ; l = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; s = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 2.2. 基于遗传算法优化的BP神经网络模型 2.2.1. BP神经网络 BP神经网络是一种有监督学习的多层前馈神经网络，也是目前使用最广泛的神经网络模型。当输入节点数为n，输出节点数为m时，BP神经网络可以映射为n个自变量到m个因变量的非线性函数。BP神经网络模型训练时，按照误差反向传播机制不断调整网络权值和阈值，不断逼近期望输出值，因此，BP神经网络可以拟合任意连续函数 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 。 传统BP神经网络按照梯度下降的方式修正网络权值和阈值，有容易陷入局部极值，不能搜索到全局最优解的缺陷。 2.2.2. 遗传算法优化的BP神经网络 BP神经网络在训练时需要对网络各层的连接权值和阈值进行随机赋值，这种随机初始化往往会影响BP神经网络的收敛速度和最终结果。针对这个问题，本文依靠遗传算法的全局寻优能力，将BP神经网络的训练误差作为遗传算法的评价标准来寻找BP神经网络的初始权值和阈值，然后将该初始权值和阈值赋予BP神经网络，然后对BP神经网络预测模型进行训练，从而得到最优的输入–输出映射模式，如图1所示。 图1. GA-BP多步预测模型
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user: 4. 结论 针对基站负载分钟级多步预测问题，本文基于实际的手机轨迹数据，提取目标基站的时间及周期因子。通过建立基站间负载转移概率矩阵，提取目标基站的关联基站作为空间因子。以BP神经网络进行 图6. (a) T + 1时刻两种模型结果；(b) T + 1时刻两种模型误差 图7. (a) T + 2时刻两种模型结果；(b) T + 2时刻两种模型误差 图8. (a) T + 3时刻两种模型结果；(b) T + 3时刻两种模型误差 图9. (a) T + 4时刻两种模型结果；(b) T + 4时刻两种模型误差 图10. (a) T + 5时刻两种模型结果；(b) T + 5时刻两种模型误差 图11. (a) T + 6时刻两种模型结果；(b) T + 6时刻两种模型误差 Table 5 Multi-step prediction results error statistic 算法 多步名称 MAPE MAE MSE RMSE BP T + 1 4.6% 6.2171 0.0227 0.1507 T + 2 4.8% 0.1035 0.0618 0.2486 T + 3 6.1% 7.0636 0.0492 0.2217 T + 4 11.7% 2.1319 0.2118 0.4602 T + 5 14.7% 6.0037 0.328 0.5727 T + 6 16.1% 1.2382 0.5004 0.7074 GA-BP T + 1 0.6% 2.8076 0.0065 0.0805 T + 2 0.1% 0.1313 0.0127 0.1129 T + 3 4.3% 13.0782 0.0224 0.1497 T + 4 8.3% 12.4175 0.1605 0.4006 T + 5 6.7% 10.0354 0.1387 0.3724 T + 6 11.4% 15.4214 0.3372 0.5807 表5. 多步预测结果误差统计表表 基站负载预测，针对BP神经网络存在易陷入局部极小值的问题，使用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。结果显示，将基站负载的时空影响因素作为输入并且使用基本的BP模型进行预测，能够实现分钟级的基站负载多步预测，为基站的资源动态优化提供数据参考。针对BP神经网络预测精度低的问题，遗传算法优化后的BP网络模型能够提高多步预测结果的精度。此外，在多步预测中，随着预测时间间隔的增加，BP神经网络模型的预测精度逐渐下降。但是经过遗传算法优化后的BP神经网络模型，对于预测时间间隔较远的时刻，预测精度也有了明显的提高。
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user: 摘 要 在对配网用电模式进行划分时，为了解决用电量等时间序列数据长度过大及相似性度量不精确的问题，本文提出了一种基于二维分段云模型的时间序列分析方法。该方法首先将用电时间序列数据用二维的分段云模型来表示，然后在基于计算期望曲线重叠面积的方法上对不同云模型的相似度进行度量，最后通过K-最邻近算法对这些用电时间序列进行分类，并将实验结果与传统方法进行比较。实验结果表明：该方法能有效提高对配网用户侧用电模式分类的准确率。 关键词 :配网用电模式划分，时间序列分类，二维分段云模型 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 智能电表的普及使得电网公司能够掌握海量的电力客户用电数据 [ 1 ] ，为了从这些用电数据中获得有用的信息，从而更加深刻地了解配网用户侧的用电模式与特点，进而为制定更具个性化的用户服务方案和对策提供支撑 [ 2 ] 。因此，对于配网用户侧用电模式的划分成为了目前科学家们研究的热点。 近年来，不少学者对配网用电模式划分进行了研究。文献 [ 3 ] 提出了k-means的并行算法来对用电客户进行分类。但由于这种并行算法往往受制于计算机的硬件，使得计算效率受到严重的影响 [ 4 ] 。文献 [ 5 ] 通过总结电价变动对用户用电情况影响的规律，来为电网公司提供确定电价的标准。文献 [ 6 ] 基于熵权法来对划分好的评价指标进行衡量，从而反映不同用户的价值与潜力。但是该法在确立指标时主观性过大，因此会影响分类结果的客观性。文献 [ 7 ] 基于模糊综合评价的方法来对电力客户用电行为进行量化分级，文献 [ 8 ] [ 9 ] 为了减少聚类算法的复杂度，对负荷曲线数据采取先降维再聚类的处理过程。但由于该方法是直接对数据进行降维，因此具有一定的盲目性，且易丢失原始数据中的有用信息。此外，以上方法绝大部分是应用于大型的工业和农业用户层面的，在对于配网用户，尤其是居民的用电模式分析上应用甚少，且在应用过程中常常会出现分类繁杂且不准确的结果。而通过采集用户家用智能电表上的时间序列数据进行分析，因数据能够直接反映用户的用电习惯和特点，因此分类结果更加具有客观性和准确性。目前最为常见的时间序列分析方法是DTW(动态时间规整)算法。该算法的优点是技术上较为简单，资源要求较小。但是由于该算法需要很大的运算量，往往在海量数据的分析中，运行效率和分类的准确率都无法达到要求 [ 10 ] 。 因此本文提出了基于二维分段云模型的时间序列分析法，通过对从用户智能电表上采集的时间序列数据进行处理，从而实现对配网用户用电模式的划分。最终实验结果表明：该方法能够有效提高对配网用户侧的用电模式分类的准确率。
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user: 2. 云模型的基本概念 设X为一个普通的集合， X = { x } ，为论域，如果对于论域里的任意一个元素 ( x 1 ， x 2 ) ，都存在有且仅有一个与它相对应的数 μ A ˜ ( x 1 ， x 2 ) ∈ [ 0 ， 1 ] ，则将由 μ A ˜ ( x 1 ， x 2 ) 组成的集合 A ˜ 称为X上的模糊集合，将 μ A ˜ ( x 1 ， x 2 ) 称为X中元素对 A ˜ 的隶属度。如果X中的元素分布是简单而且有序的，那么可以将X看作是基本变量，隶属度 μ A ˜ ( x ) 在X上的分布我们称其为隶属云；而如果X之中的元素分布不是简单而且有序的，但根据某个具体的规则f，我们可以把X映射到另外一个有序的论域 X ′ ，并且 X ′ 之中有且只有一个 ( x ′ 1 ， x ′ 2 ) 和X中的 ( x 1 ， x 2 ) 对应，则我们称 X ′ 为基本变量，隶属度 μ A ˜ ( x ) 在 X ′ 上的分布我们称之为隶属云 [ 11 ] ，即上文提到的二维云模型。 论域中的特定的点到概念的隶属度并不是固定的，总是存在着较小的差异，而实际上这种变化是具有稳定倾向的，这对云模型特征没有特别明显的影响，云滴的这种分布特性集中体现了定性概念具有模糊性与随机性的特点。 二维云模型用期望 ( E x 1 ， E x 2 ) ，熵 ( E n 1 ， E n 2 ) 和超熵 ( H 1 ， H 2 ) 来表示其数学性质： 期望 ：二维云模型云滴的空间分布在 x 1 o x 2 平面上投影的中心，是云滴在该平面上的分布最有代表性的点。 熵 ( E n 1 ， E n 2 ) ：二维云模型云滴在 x 1 o y 和 x 2 o y 平面上的分布的期望曲线的熵，反映了二维云模型云滴在 x 1 o y 和 x 2 o y 平面上的分布的不确定度。 超熵 ( H 1 ， H 2 ) ：二维云模型云滴在 x 1 o y 和 x 2 o y 平面上的分布的期望曲线的超熵，反映了二维云模型云滴在 x 1 o y 和 x 2 o y 平面上的分布的熵的不确定度 [ 12 ] 。
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user: 3. 二维分段云模型 本节将介绍对于原始的用电时间序列数据的分段策略以及两个二维云模型之间相似性的度量方法。 3.1. 时间序列的分段策略 为了解决在对原始的用户用电时间序列数据分段时存在的无法平均分段以及容易丢失大量有效信息的问题，本文提出了一种灵活的重叠分割策略(OPS)。它允许两个相邻的片段相互重叠并且具有M个公共点。这样，当M足够大时，我们保持联系紧密的点之间的连接，保护有效信息免于丢失。OPS的实现过程如下： 设从智能电表采集到的用电时间序列为 T = ( t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t N ) ，目标分段数为w，分段后时间子序列间的重叠点个数为M。 首先，计算所有子序列的总长度L以及重叠率O: L = ∑ i = 1 w l e n g t h ( S i ) = N + ( W − 1 ) × M O = ( W − 1 ) × M / L × 100 % 当L被W所除时，计算商数Q以及余数R。对于前R段子序列，其构成为： S i = ( t i × ( Q + 1 − M ) + 1 ， t i × ( Q + 1 − M ) + 2 ， ⋯ ， t i × ( Q + 1 − M ) + Q ) 对于剩余的 W - R 段时间子序列，其构成为： S W − j + i = ( t N − ( j − 1 ) × ( Q − M ) − Q + 1 ， t N − ( j − 1 ) × ( Q − M ) − Q + 2 ， ⋯ ， t N − ( j − 1 ) × ( Q − M ) ) 至此，我们将原始的长度为N的用电时间序列数据分段为W条子序列 S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S W ，且它们间的重叠率O。 3.2. 二维分段云模型间的相似性度量 为了解决不同原始时间序列之间相似性度量不准确的问题，本节将介绍两个二维分段云模型之间相似性的度量方法。 设两个原始时间序列为： T = ( t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t n ) ， T ¯ = ( t ¯ 1 ， t ¯ 2 ， ⋯ ， t ¯ n ) 通过OPS分段后可表示为： T ′ = ( t ′ 1 ， t ′ 2 ， ⋯ ， t ′ w ) ， T ¯ ′ = ( t ¯ ′ 1 ， t ¯ ′ 2 ， ⋯ ， t ¯ ′ w ) 其中每一段子序列可以表示为： t ′ i = ( T 1 ， Δ T 1 ) = ( ( t 1 ， e 1 ) ， ⋯ ， ( t d 1 ， e d 1 ) ) ，         t ¯ ′ i = ( T ¯ 1 ， Δ T ¯ 1 ) = ( ( t ¯ 1 ， e ¯ 1 ) ， ⋯ ， ( t ¯ d 1 ， e ¯ d 1 ) ) 将上述的二维时间子序列分别投影到各自维度，则可表示为两个独立的一维时间子序列，即两个独立的一维列向量X和Y，将投影后的二维时间子序列代入逆向云发生器中，可将时间序列转化为二维云模型。逆向云发生器的实现过程如下： 输入：列向量 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 、列向量 Y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) 步骤1，计算期望值 E x ， E y ： E x = m e a n ( X ) = 1 n ∑ i = 1 n x i E y = m e a n ( Y ) = 1 n ∑ i = 1 n y i 步骤2，计算熵 E n x ， E n y : E n x = 1 n π 2 ∑ i = 1 n | x i − E x | E n y = 1 n π 2 ∑ i = 1 n | y i − E y | 步骤3，计算超熵 H e x ， H e y : H e x = v a r ( X ) − E n x 2 输出：以参数 ( E x ， E y ) 、 、 ( H e x ， H e y ) 为特征的二维云模型，用符号C表示。 将所有的时间子序列分别代入逆行云发生器中，则两个二维分段云模型分别可表示为： { C 1 ( E x 1 ， E y 1 ， E n x 1 ， E n y 1 ， H e x 1 ， H e y 1 ) C 2 ( E x 2 ， E y 2 ， E n x 2 ， E n y 2 ， H e x 2 ， H e y 2 )                                                 ⋮ C w ( E x w ， E y w ， E n x w ， E n y w ， H e x w ， H e y w ) { C ¯ 1 ( E ¯ x 1 ， E ¯ y 1 ， E ¯ n x 1 ， E ¯ n y 1 ， H ¯ e x 1 ， H ¯ e y 1 ) C ¯ 2 ( E ¯ x 2 ， E ¯ y 2 ， E ¯ n x 2 ， E ¯ n y 2 ， H ¯ e x 2 ， H ¯ e y 2 )                                                 ⋮ C ¯ w ( E ¯ x w ， E ¯ y w ， E ¯ n x w ， E ¯ n y w ， H ¯ e x w ， H ¯ e y w ) 至此得到了原始时间序列数据的二维分段云模型，二维云模型同时关注了原始时间序列的分布和变化特征，因此保留了更多的原始有效信息，为接下来的相似性度量提供了准确性的保证。 首先我们对同一对应段的二维云进行相似性的度量。以第i段二维云为例，将第i段二维云在两个维度上分别进行投影，则 C i ( E x i ， E y i ， E n x i ， E n y i ， H e x i ， H e y i ) 被分解为 和 C y i ( E y i ， E n y i ， H e y i ) 两个独立的一维云。同理，对 进行投影，可得 C ¯ x i ( E ¯ x i ， E ¯ n x i ， H ¯ e x i ) 和 C ¯ y i ( E ¯ y i ， E ¯ n y i ， H ¯ e y i ) 两个对应的一维云。然后我们通过对期望曲线重叠面积的计算 [ 13 ] ，得到同一维度下一维云模型之间的相似度 O M x i 和 O M y i ，将这两个相似度相乘，即可得到第i段二维云之间的相似度 T C M i 。 用上述方法可以计算出两个二维分段云模型中对应的每一段二维云的相似度，则两个二维分段云模型之间的相似度计算公式为： S M ( T ′ ， T ¯ ′ ) = 1 w ∑ i = 1 w T C M i 最后，我们采用KNN (K最邻近分类)算法，以已经计算好的二维云模型之间的相似度为依据，对采集的用电时间序列数据进行分类。在下一节中，我们将通过从智能电表中实际采集到的时间序列数据对该方法进行验证。
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user: 4. 实验结果与分析 本实验数据来自UCR时间序列分类库中的公共数据集Small Kitchen Appliances，该数据集记录了英国251个家庭在一个月内的用电数据，每条时间序列长度为720 (在24小时内，每两分钟记录一次数据)，将用户行为共分为3类。其中训练集包含375条的时间序列，测试集包含375条时间序列。 为了使不同的时间序列在后续的相似性度量等处理过程中不会因为原始数据的量纲不同而造成巨大影响，我们需要对从智能电表采集到的原始用电时间序列数据进行归一化处理： 设原始的用电时间序列为 T = { t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m } ，则： t i-nm = t i − t min t max − t min 其中 t max = max ( t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m ) ， t min = min ( t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m ) 。 归一化后的用电时间序列为： T nm = { t 1 -nm ， t 2 -nm ， ⋯ ， t m -nm } 。 另外，为了减少平移和缩放对相似性的影响，我们需要对用电原始时间序列进行标准化处理，常用的方法是z标准化(Z-score)。 设原始的用电时间序列为 T = { t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m } ，其平均值 和标准偏差 t σ 分别为： t u = ∑ i = 1 m t i t σ = 1 m ∑ i = 1 m ( t i − t μ ) 2 则由式： t i-sd = t i − t u t σ 标准化后的原始用电时间序列为： T sd = { t 1 -sd ， t 2 -sd ， ⋯ ， t m -sd } 本实验首先将原始时间序列代入二维分段云模型中，通过计算测试集序列与训练集序列的二维分段云模型相似度，采用K-最邻近算法实现对时间序列的分类。由于二维分段云模型分段长度的选择与K-最邻近算法中K的取值都会影响到分类结果，因此首先对这两个参数进行优化。 考虑到二维分段云模型每一段子序列的长度对于分类的合理性与准确率有较大的影响，我们取二维云模型分段数目w为1~20进行实验，测试结果如图1所示，当分段数w取7和12时，即每段子序列的分段长度为103和60时，模型的分类效果最好。而当w取值较小时，二维分段云模型丢失了大量的原始序列信息，因此分类效果不佳；当w的值较大时，分段后的子序列长度已经很短，因此无法达到减小时间序列长度的效果，同样影响了分类的性能。 图1. 时间序列分段数对实验结果的影响 本实验由于采用的K-最近邻算法进行分类，因此其参数K的取值对分类的结果存在着很大的影响，为了使K的取值尽可能的合理，以避免因K的取值不佳而错误的评估了分段云模型的性能，我们取10组数值 { 1 ， 2 ， ⋯ ， 10 } ，为了控制变量，我们取分段数w = 7，进行实验，其结果如图2，当K = 7时，二维分段云模型的分类效果最好，正确率达83.6%。 图2. K取值对实验结果的影响 为了能够更客观地评价二维分段云模型的分类性能，我们将传统时间序列分类方法DTW (动态时间归整)与二维分段云模型两种方法进行对比。为了减少因数据样本选择所带来的偶然性，我们将训练集随机抽样三次，每次抽取的新训练集包含240条时间序列。将各参数设为最优值，进行实验，分类正确率如表1所示，针对本数据集，传统的DTW (动态时间归整)方法的分类效果对样本的选择十分敏感，且正确率低于本文所提出的二维分段云模型的分类正确率。因此，可以验证二维分段云模型具有较好的分类性能。 Table 1 Comparison of the experimental results of the two model 模型 训练集1 训练集2 训练集3 平均正确率 二维分段云模型 82% 80.8% 82% 81.6% DTW 79.2% 55.9% 51.2% 62.1% 表1. 两种模型实验结果对比
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于二维分段云模型的时间序列分析方法，用于解决在对配网中的用电时间序列数据进行分析时所出现的长度过大和相似性度量不准确的问题。该方法首先将用电时间序列数据用二维的分段云模型来表示，然后在基于计算期望曲线重叠面积的方法上对不同云模型的相似度进行度量，最后通过K-最邻近算法对用电时间序列进行分类。实验结果表明，针对本文所用数据集，当分段数w取7，K值取7时，二维分段云模型的分类正确率高达83.6%。最后与传统的DTW动态时间规整方法进行对比，得到二维分段云模型对配网用电模式的分类效果更好。
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user: 摘 要 目的：了解在校女大学生痛经现状及其对月经期间学习投入情况的影响。方法：采用COX痛经症状评分量表(The Cox Menstrual Symptom Scale， CMSS)和中文版学习投入量表(the Utrecht Work Engagement Scale-student， UWES-S)对在校女性大学生的痛经状况和学习状况进行调查。结果：在调查的463名大学生中，有420名大学生有痛经史，占比89.63%，月经周期为28~30天者占59.39%，月经持续天数为2~7天者占62.85％，经期学习状态比平时差者占46.65%，经期学习投入时间比平时少者占46.22%。经期注意保持睡眠、经期注意保暖有助于经期学习投入的提高，因痛经缺勤、学习投入时间比平时少、学习状态比平时差可导致经期学习投入降低。结论：在被调查者中，痛经的发生率较高，同时痛经对学习投入造成一定的影响，应引导女性大学生积极应对痛经，健康预防痛经，以提升学生的学习质量及生活质量。 关键词 :痛经，学习投入，女大学生 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 痛经是指女性在经期及其前后，出现小腹或腰部疼痛，甚至痛及腰骶，超出了患者的忍受范围，需要药物缓解。在1980年，对国内29个省市女性的调查中发现，痛经的发病率为33.19% [ 1 ] 。而近几年，唐海英报道痛经发病率为76.78% [ 2 ]，孙艳明等报道原发性痛经的发病率为77.94% [ 3 ]，花琰等报道痛经发病率为80.43% [ 4 ]，痛经发生率居高不下。学生是祖国的未来，国家的希望，月经虽是正常生理现象，但是痛经造成女性大学生经前紧张、惧怕等精神心理压力，还有很多生理上的不适，例如手足厥冷、恶心呕吐、冷汗淋漓，严重者甚至昏厥休克，生理不适也会增加心理上的负担，给学习、工作及生活带来不良的影响。本研究旨在调查女性大学生痛经的现状，分析痛经对学习投入的影响，帮助女性大学生找到合适的方法，减轻经期所带来的痛苦，增强学习投入，提高学习效率，为采取有效应对措施提供依据。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 根据2000年全国抽样调查结果，女性痛经发病率为56.05% [ 5 ]，按照N = 400 Q/P，计算得样本量为314。于2018年10月至2019年1月时间段内，采用便利抽样的方法，选取华北理工大学在校女大学生463例为研究对象。本次调查经过被调查者的知情同意，且被调查者的隐私和身份信息的保密得到保证，特此申明。调查纳入标准：年龄 ≥ 16周岁，在校女大学生，有经期者，且征得研究对象本人的同意。调查排出标准：有精神疾患史者，实习外出，不在校内者。痛经诊断标准：经期或其前后有下腹部疼痛、腰酸等症状，严重影响工作及生活，需要药物及其他止痛手段缓解症状。本研究一共发放473份问卷，有效回收问卷463份，有效回收率为97.89%。 本次调查的463名在校女性大学生中，年龄分布在16~24岁，平均年龄为(20.58 ± 1.355)岁，其中，医学相关专业的学生占比68.03%，非医学专业占比31.97%；大学一年级占比14.9%，大学二年级占比56.37%，大学三年级占比16.2%，大学四年级占比12.53%。 2.2. 方法 采用一般情况问卷，包括年龄、专业、年级等一般人口学资料，COX痛经症状评分量表(The Cox Menstrual Symptom Scale， CMSS)以及中文版学习投入量表(the Utrecht Work Engagement Scale-student， UWES-S)对研究对象进行问卷调查。 COX痛经症状量表(The Cox Menstrual Symptom Scale， CMSS)是美国弗吉尼亚大学研制的COX痛经症状量表，用来评价痛经症状的严重程度及持续时间 [ 6 ] 。由于两国文化背景的不同，所采用的是经过改造后的新量表。CMSS量表包括17个条目，所有条目均采用5级计分法，计分方法，0代表无不适/无不适，1代表轻度不适/持续 < 3小时，2代表中度不适/持续3~7小时，3代表重度不适/持续7~24小时，4代表非常严重/持续 > 24小时。症状的严重程度及持续时间分别计分，既可以分析整体状态，也可以研究各个条目状态，得分越高，说明病情越严重 [ 6 ] 。该量表具有很好的信效度。 大学生学习投入量表(UWES-S)是国外Schaufeli等人研究制定的学习投入量表，但由于两国文化背景不同，采用的是经我国学者翻译修正的适合我国大学生的新量表 [ 7 ] 。中文版UWES-S分成三个维度，分别为专注、精力、动机。各维度的题目数量分别为6项，5项，6项，共17项题目。对各项目进行7级评分，如0代表从来没有，1代表几乎没有过，2代表很少，3代表有时，4代表经常，5代表十分频繁，6代表总是。其分数分为三等，一等为85分及以上，二等为70~84分，三等为70分以下，得分越高，表明学习投入越好 [ 7 ] 。该量表具有很好的信效度。 2.3. 统计学方法 由统一培训的调查员进行问卷发放与收集。对所有资料采用EXCEL进行录入整理，采用SPSS 19.0软件对数据进行分析，描述性资料采用(均数 ± 标准差)表示，单因素分析采用方差分析、t检验，对单因素有意义的因素采用多元线性回归进行多因素分析。
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user: 4. 讨论 经期保健影响学生的学习投入。经期注意保持睡眠偏回归系数为4.450，提示经期注意保持睡眠有助于提高学生的学习投入。有关研究表明排卵后黄体酮激素升高 [ 8 ]，会使一些女性感觉困倦。经期注意保持睡眠，有助于保持清醒的头脑，有了清醒的头脑，是提高各项学习效率的基础。经期注意保暖的偏回归系数为2.181，提示经期注意保暖对学生的学习投入有一定的好处。经期不注意保暖，月经期间下身受凉，尤其是初春或秋冬时节，过分暴露腰腹部会加重月经期的疼痛 [ 9 ]，疼痛会分散学生注意力，学生精力会关注到自身疼痛，对学习投入造成一定的影响，削减学习效率。 经期学习投入不如平时表现在以下几个方面：因痛经缺勤、经期学习状态比平时差、经期学习投入时间比平时少。很多学者认为，造成痛经的主要原因是前列腺素的升高 [ 10 ] 。痛经多发生在排卵月经期，此时孕激素水平上升，前列腺素分泌也会增多，前列腺素的增多可引起子宫过度收缩，有两种途径引起疼痛，其一，子宫过度收缩可导致下腹部疼痛，疼痛呈痉挛性。其二，子宫过度收缩可影响血液流入子宫，子宫血液供入不足，缺血缺氧的状态，更易激发疼痛神经元，引起疼痛。此外，前列腺素可以放大对疼痛的感知，降低痛阈，因此，此阶段的女性对经期所带来的疼痛更为敏感。有关研究表明，女大学生痛经常伴有腰酸背痛、腹胀、乏力，疲倦嗜睡等生理反应以及心烦气躁、注意力集中困难、学习兴趣低下、焦躁等心理反应 [ 11 ] 。这些生理反应及心理反应，可引起经期学习积极性降低，影响正常的生活质量和学习效率。关于经期学习投入情况还值得与平时学习投入情况进一步对比研究。 痛经的频发与女大学生的生活习惯、行为保健、心理认知等因素有关 [ 6 ]，经期不注意保持睡眠、经期不注意保暖都是造成痛经的病因。学生可因痛经造成缺勤，且经期学习投入时间比平时少，经期学习状态比平时差，学生学习投入不高会造成学习效率降低，学习积极性受损，对学生踏实学习循序渐进造成一定的阻碍。为减少此种现象发生，相关调查显示 [ 12 ]，对女大学生开展具有目的性和针对性的健康教育，帮助其学习更多与经期保健相关的知识，促使其养成较好的饮食习惯、生活习惯，以缓解疼痛的程度，减少疼痛，提升生活质量和学习投入。