DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 电力变压器作为大电网的关键设备，保障其安全稳定运行，是电力系统的重中之重 [ 1 ] [ 2 ] 。其中油浸式变压器因其造价低，电压等级高，冷却效果好，容量大等优点，被广泛使用于变电站中 [ 3 ] [ 4 ] 。大型的油浸式变压器通常为强迫油循环风冷。目前这种变压器的冷却系统通常采用PLC系统结合继电器等实现对变压器冷却系统近距离控制 [ 5 ] 。这种控制方式缺乏远程监控能力，当发生突然情况时，不能实现远程手动控制，而且缺乏对变压器数据的存储，这大大降低了变压器系统运行的稳定性，严重地影响了电网的可靠运行 [ 3 ] [ 4 ] 。 针对现有油浸式变压器冷却系统控制技术存在的问题，本文设计了一种基于虚拟仪器技术的油浸式电力变压器冷却智能监控系统。该系统将Labview虚拟仪器技术、ANSYS温度场分析技术与PLC技术集于一体，充分发挥了PLC的稳定性，Labview的易操作性，实现对油浸式变压器的智能控制，变压器冷却系统的远程手动控制，实时计算显示变压器温度场、存储数据以及故障报警等功能。
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user: 2. 系统的硬件构架 2.1. 系统总体架构 油浸式电力变压器冷却系统智能控制系统以高性能可编程控制器PLC硬件和LabVIEW软件为核心，充分发挥了PLC和LabVIEW智能化的潜能，实现了对油浸式电力变压器冷却系统的智能控制。本系统主要由电源切换模块、冷却器投切保护模块、就地控制与显示模块，通讯模块和上位计算机监视模块组成。能够实现油浸式电力变压器油温、负荷的实时远程与就地显示、冷却系统的就地与远程智能控制显示、冷却器故障报警等的功能，总体结构框架如图1所示。 2.2. 油浸式电力变压器冷却系统智能控制柜 油浸式电力变压器冷却系统智能控制系统是为了能够将变压器油温控制在规定的安全范围内，而自主研发的变压器冷却器智能控制系统。智能控制柜具有显示控制面板和后面板。前面板装有变压器冷却 图1. 油浸式电力变压器冷却智能控制系统结构图 系统工作状态指示灯，可以显示风机油泵工作故障状态及变压器油温、负荷情况。手动旋钮可以手动控制变压器冷却系统的投切。显示控制面板如图2所示。 控制柜后面板主要放置双电源转换开关、西门子S7-200型号PLC、空气开关、接触器、中间继电器、旋钮和指示灯等部件。双电源自动转换开关主要功能为主备工作电源自动切换，当常用电源故障出现时，自动切换到备用电源。当两路电源都正常时，常用电源工作，备用电源处于备用状态。西门子S7-200可编程控制器PLC为控制系统的核心，可以根据输入的油温、负荷开关量信号，通过编程实现智能控制策略，输出控制各冷却器的开关量信号，进而实现变压器冷却系统的智能控制。PLC通过给小型中间继电器输入开关量信号，进而控制接触器式中间继电器的通断，进而控制冷却器的启停。智能控制柜前面板的指示灯可以就地显示各冷却器及其两路供电电源的工作故障情况，油温和负荷的变化情况；旋转开关可以就地控制冷却器的启停。PLC可将变压器各冷却器及其两路供电电源的工作与故障情况，油温和负荷变化情况发送给上位计算机，然后经工控机对数据进行处理显示存储。通讯模块与上位机的连接方式如图3所示。 控制柜具有53个接线端子，可以控制三组风机共计三组十台风机及三组十台油泵的投切。通过变压器油温及负荷传感器采集变压器状态。 本系统不仅能够智能控制变压器冷却器，还可以在变电站高电磁干扰环境的情况下，将冷却系统工作情况传到远方，进行远程的智能监控。 图2. 智能控制柜显示控制面板 图3. 通讯模块与上位机的连接方式图
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user: 3. 系统软件开发环境及变压器冷却系统智能监测与控制 3.1. 基于虚拟仪器的系统软件实现方法 基于虚拟仪器的系统软件实现方法采用LABVIEW与ANSYS的混合编程的方法 [ 6 ] 。油浸式电力变压器冷却系统监控平台以windows7系统工控机为基础，采用LABVIEW作为虚拟仪器开发平台，LABVIEW采用可视化的G语言，广泛应用于控制监测系统的开发。本系统具有实时显示变压器冷却系统工作情况和变压器油温负荷、依据油温及负荷智能控制冷却器投切、远程手动控制变压器冷却系统投切及数据保存及历史数据查询功能。为了更全面的保障电力变压器的安全稳定运行，当变压器温度超过55摄氏度时，借助嵌入到LABVIEW监控平台的ANSYS温度场计算模块，可以实时精确计算此时变压器的温度场情况，值班人员通过界面显示窗的温度场分析，可以及时准确地找出变压器的温度分布情况。 3.2. 程序流程设计 基于虚拟仪器技术的油浸式电力变压器冷却系统智能监控系统是集变压器油温及负荷情况监测、变压器风机油泵工况实时显示、数据实时存储、强制手动远程控制冷却系统风机油泵启停和变压器温度场显示于一体的远程智能监控平台，各个模块相互协作实现整个系统的智能监控功能。 为了防止某一台风机长时间工作，程序设计为当变压器温度超过55℃低于65℃时，采取风机轮循工作机制，一组风机工作一段时间会自动切除，二组风机会自动投入。当温度超过65℃低于75℃时，会投入两组风机同时工作。温度超过75℃时，三组风机会依次投入工作。当负荷超过65%时，一组油泵自动投入，工作一段时间会自动切除，二组油泵自动投入，一二组油泵轮循工作。当负荷超过75%时，考虑油流效应，一组、二组、三组会分阶段投入工作。这种工作机制保证了变压器冷却系统风机油泵的高效利用，解决了某个风机或油泵工作时间过长的问题。 为了使变压器油温及负荷情况监测、变压器风机油泵工况显示、数据存储、强制手动远程控制冷却系统风机油泵启停和变压器温度场显示等功能更清晰直观方便操作，本文利用虚拟仪器技术设计了具有较好人机互动能力的油浸式电力变压器冷却系统智能监控系统操作界面，使得对变电站的冷却系统工作 图4. 监控界面 Table 1 System test accurac 测试项目 测试次数 正确执行 准确率 模拟温度 50 50 100% 风机轮循 50 50 100% 模拟负荷 50 50 100% 温度场显示 50 50 100% 手动控制 50 50 100% 数据查询 50 50 100% 表1. 系统测试准确率 故障情况、变压器油温负荷情况、数据存储及远程手动控制均带来极大的便捷，也有利于保障变压器的安全稳定运行 [ 7 ] 。当温度超过55度时，系统计算并显示变压器温度场，风机组一投入工作，温度信号灯点亮，监控平台界面如图4所示。
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user: 4. 现场验证 为了验证本套系统的性能，通过自行设计了触发信号模拟箱对本系统进行了测试。通过真实模拟变压器工作情况50次，系统执行均达到了预期效果。其验证结果如表1所示。
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user: 5. 总结 本文主要设计了集变压器油温及负荷情况监测、变压器风机油泵工况实时显示、数据实时存储、强制手动远程控制冷却系统风机油泵启停和变压器温度场显示于一体的油浸式电力变压器冷却系统智能监控系统，配合自行研制的油浸式电力变压器冷却系统智能控制柜，可以对变压器的冷却系统实现智能监控。监控系统运行稳定，为变压器安全运行提供了有力的保障。
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user: 摘 要 当无线传感器节点被应用到输电线路检测等领域时，由于其自身的计算能力有限、传输环境的开放性等因素，通常容易遭受到攻击。攻击节点通过捕获无线传感器网中的正常节点来获得节点中的有用信息(包括节点位置、密钥、节点身份)并加以复制构成一个能发起各种内部攻击的克隆节点，从而获取网络内部更为机密的信息。为了解决这类问题，我们提出了基于探测克隆节点存在的入侵检测算法(IDA)。在这种算法中，首先，我们提出基于加权变异系数的模糊均值分簇算法并对监测网络进行分簇。然后，我们选择功耗较小的节点作为监测节点(Witness node)，这些监测节点在簇内全覆盖地监测数据传输节点和簇头节点是否被克隆。在监测数据传输节点时，通过分析错失探测概率和有效吞吐量来确定簇内的数据传输节点是否被克隆。在检测簇头节点时，通过设置合适的报警阈值来确定簇头节点是否被克隆。仿真结果表明所提出的入侵检测算法在选择合适的编码函数时，错误探测概率会减小50%以上，网络平均能耗降低20%。 关键词 :无线传感器网络，模糊分簇，克隆复制攻击，入侵探测，错失探测概率 Copyright © 2017 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. 概述 被誉为当代三大高新科学技术之一的无线传感器网络 [ 1 ] ，为我们更好地理解逻辑上的信息世界提供了一种全新的平台。部署在特定监控区域的大批传感器节点构成了一个无线传感器网络，虽然这些传感器体积小、计算能力和信息处理能力比较有限，但价格相对低廉 [ 2 ] 。它们可以通过无线的方式彼此之间交互、转发信息完成通信，组成一个自组织的网络系统。由于无线传感器网络具有部署环境复杂，无人值守，能量有限，抗干扰低等特性 [ 3 ] ，使得它在数据感知，收集、传输、处理等各个环节都面临着非常大的安全挑战 [ 4 ] 。此外，单个传感器节点处理能力非常弱，容易被攻击。节点的身份，密钥和位置等信息会被盗用，造成网络中存在大量克隆节点，这些克隆节点看似与正常节点无异，实际上它们可以对网络发动各种各样的恶意攻击，从而达到瘫痪网络的目的。本论文将围绕无线传感器网络中存在的节点克隆攻击问题展开研究。 在无线传感网中如何检测存在的克隆节点，研究人员主要关注以下几个方面的问题，对克隆节点的检测率、网络的通信量等 [ 5 ] 。现在，越来越多的传感器趋于小型化，导致存储能力和电源能量十分有限。如果通信量较大会使电量消耗太快，过多的存储信息也会大量占据内存。克隆节点对于无线传感器网络的危害比较大，现在我们对克隆节点的研究主要集中在两个部分，分别是集中式的克隆攻击方法和分布式的克隆检测方法。在集中式的方案中，最直接、最容易的方案就是传感器节点将自己的身份(ID)，位置信息和隐私信息一起发送给基站，基站通过检测判断是否具有相同的ID，如果节点在相同位置ID却不同，就可以判断这个节点就是克隆节点。文献 [ 6 ] 介绍了一种通过计算不同节点群之间的(交，并)集合来实现对克隆节点检测的方法，简称为“SET”。如果是网络中不存在克隆节点，那不同的节点群之间没有交集。这种“SET”的简单过程就是在开始的时候就给网络分簇，在簇头节点内进行集合运算，再把得到最终的结果反馈给基站。这种方法通过簇头节点的分级运作，将基站的工作压力转移了一部分给簇头节点。分布式的克隆检测方法的提出是为了解决集中式方案中单节点故障的问题，其监测方式是在节点之间进行克隆检测，分布式方法是目前传感网安全研究中最热的方向。文献 [ 7 ] 提出了两种分布式的克隆攻击检测方案，其分别是LSM (Line-Selected Multicast)和RM (Randomized Multicast)检测算法。两者都是利用了相同的观察者来发现具有相同ID身份信息的节点，但是却在不同位置来进行克隆检测。两者的区别在于，LSM是每次随机地选择一个邻居节点进行消息传输以此来形成一条线性可供选择的线路，而RM算法是通过泛洪的方式来向周围节点扩散消息。 文献 [ 8 ] 提出了基于压缩感知的克隆节点识别方法。该方法通过对节点感知数据的压缩融合来提高检测有效性。特别是该方法通过利用网络内克隆节点的稀疏性质，不仅可以实现较低的通信开销而且使得网络流更加均匀。在 [ 9 ] ，作者将随机漫步和网络划分相结合提出了一种分布式节点复制攻击检测算法(RAND)。该算法分为两个阶段，第一个阶段是网络配置阶段，即整个网络被分成几个区域；第二个阶段是复制检测节点，在该阶段克隆节点被检测，通过采用一种声明者–记录者–见证者架构并在每个区域内采用随机漫步模型来选择见证者节点。在 [ 10 ] ，作者提出了基于Quorum的多播(QBM)和星形线性选择多播(SLSM)来探测节点复制攻击算法。在 [ 11 ] ，为了快速地发现克隆节点，作者提出了一种改进的LEACH协议来减小簇的规模，然后通过应用监控节点提出了一种入侵检测算法来探测复制攻击从而大大减少了信息泄露的发生。 通过以上的分析，可以发现现有的方法中还存在一些问题，如检测精度和节点的能量，克隆节点检测率相关。正是由于这些因素的影响，无线传感网的应用得到了很大的限制。本文主要从如何发现克隆节点的角度，对无线传感器网络的安全监测展开研究，针对在探测克隆节点时，网络规模巨大，探测效率低等方面的问题，提出了基于变异系数的模糊分簇方案，然后从理论上说明了本文提出的探测克隆节点方法，即入侵检测算法的有效性。本文分别从网络模型的建构、数学公式的推导、实验仿真等多个方面来构建克隆节点模拟的攻击环境，并在此环境下找到合适的方法去应对这种威胁。通过这两种方法的结合，在探测克隆节点时对恶意节点的攻击，恶意转发信息具有较高的检测率和较低的误判率，网络的安全性得到了一定的保障。本文针对网络中的克隆节点问题，提出了入侵检测算法来检测网络中的克隆节点。在该算法中，主要过程分成四个部分，其分别是：网络的分簇，选择合适的监测节点集合，对数据传输节点的监测和对簇头节点的监测。下面对这四个过程做更详尽的描述。
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user: 2. 网络分簇 在现有的分簇算法中，K均值分簇算法 [ 12 ] [ 13 ] 是一种使用极其广泛的方法。K均值算法的基本思想是：首先随机地选取K个对象作为最原始的分簇中心，再计算网络中每个对象与开始选取的K个原始的聚类中心点之前的距离(采用欧式距离作为度量对象的差异性)，然后把对象分给离它最近的聚类中心。分配到每个聚类中心的所有对象代表了一个聚类。当所有的对象都被分配完成后，在每个聚类内根据对象重新计算聚类中心。在这个过程中会设置终止条件，以此来让聚类达到最优。其中终止的条件可以是以下的任何一种情况： 1) 误差的平方和局部最小 2) 没有(或者最小数目)聚类中心发生变化 3) 没有(或者最小数目)对象再次被重新分配到任何不同的聚类中去。 但是这种聚类的方式存在一个明显的不足，那就是在计算对象之间距离的时候通常认为这些属性对于距离维度的重要性是同等的，所以可能造成一些非常重要的数据被丢失，这种情况就是我们所说的“维数灾难” [ 14 ] 。基于此，本文提出了一种有效解决这种问题的方法，即采用维度加权变异系数的分簇方式，其核心思想就是给数据中每个维度附加一个不同的权重，越重要的维度其所占的权重也就越大，这就让重要性不同维度的数据在分簇中起到不同的作用，更能合理科学的进行分簇。 2.1. 基于变异系数的模糊分簇 首先，对网络中所有的节点做一个数学的建模，以便在接下来的工作中能更好地来描述分簇算法。假定网络中存在 个 维度的节点即，其中每个节点 ， 为特征向量 的第 个值。存在一个 使得 。 为集合 的簇的个数。 近邻： 近邻指的是在距离对象 最短的 个对象(不包含自身)的集合。记对象 的 近邻为 。 变异系数：当需要对两组数据比较离散程度的时候，两组数据如果因测量的尺度问题而相差非常大或者数据的单位不同时，如果还是用标准差来比较两组数据就非常的不合适了，所以在比较的时候首先消除数据单位和测量尺度的影响。本文提出的变异系数就可以解决这个问题。这是因为变异系数没有量纲 [ 15 ] ，它是数据的标准差和平均数的比值。这样就可以对两组数据进相对客观的比较。其实，变异系数和标准差，极差，方差一样，都是反映数据的离散程度。变异系数的大小不仅受到变量值平均值的影响，而且还受到变量值离散程度的影响。其数学表达式为： (1) 其中， (2) 从上面的定义中可以得到，数据的第m维属性变异系数值可以定义为： (3) 在这里，m表示数据的第m维属性， 表示数据的维度，n表示第A集合中第n个数据， 表示数据集合A的数据个数。 表示第n个对象的第m维属性。 表示第m维的平均值， 表示第m维的标准差。 表示第m维的变异系数。 变异系数的权重：定义 为集合A里的 维空间权值，其中m维的权值表示为： (4) 维的欧氏距离：在m维的欧式空间里，其数据节点 到簇头节点 的距离可以表示为： (5) 所以，带有变异系数的m维欧式距离可以表示为： (6) 本文提出的基于变异系数的模糊分簇算法就是寻找一个最小的目标函数，其主要思想是把数据集A中每一个节点对象分配给离它最近的质心节点，使得所有数据对象节点到其所属的质心节点距离之和为最小。其数学表达式可为： (7) 其中， 是一个记录对象节点和簇头节点之间关系的 型矩阵，在矩阵中的每个节点表示该列所在的对象节点属于该行簇头节点的隶属度。 为网络中质心节点的集合，即为 。 目标函数的约束条件为： 在上面的公式中， 表示模糊化率( )， 表示 维欧式空间的距离。我们的目标就是计算在取得最小值时的 和 。 我们知道目标函数的极值的约束条件为： 通过拉格朗日乘数法分析，可知其问题是相当于寻找下面给出的方程极小值。 方程极小值的条件是一阶偏导为0，即 和 ，对其展开可以得到： (8) (9) 把(8)式代入到(9)式可以得到： (10) 将公式(2.10)代入到(2.9)式，可以得到在目标函数取最小值时的 ： (11) 使用类似的方法可以得到在目标函数取极小值时的 。通过计算 ，可以得到： (12) 2.2. 分簇算法的描述 基于变异系数的模糊分簇算法的核心思想是：根据每个对象的属性来计算每个维度的变异系数的不同权值，然后使用K邻近的思想在网路中选取C个初始的质心节点，其过程就是首先计算所有对象的K近邻，在所设定的阀值之下过滤掉低密度的离群点，在高密度对象的网络节点中选择基于属性加权最大距离的2个对象作为起始的质心节点，然后逐次选取一个与所有已经确定的质心节点距离最远的点作为另外一个质心节点。就这样每次在网络内生成一个新质心节点，直到完全确定C个质心节点才结束此过程。在确定完C个初始化质心节点以后，算法会根据每个维度的不同变异系数权值，对C个质心节点进行迭代运算，根据维度加权欧氏距离的不同来确定每个对象的隶属度，以此来更新每个簇的质心节点直到其收敛性满足我们所设定的要求。
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user: 3. 选择合适的监测节点集合 在无线传感器网络的安全检测中，由于传感器节点探测的数据不同，其节点的能量消耗率也会不一样，所以我们定义一个能量消耗函数 来表示节点 的能量消耗，即 (13) 在这里 是节点的起始能量， 表示节点 在 时刻的剩余节点能量。 在现有的工作 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 中，为了有效地减轻恶意节点的不当行为，提出了一些不当行为检测的算法来保护系统的信誉，算法的核心思想就是在一个簇内有一个监测节点来检测是否有恶意节点。但是其缺点就是单节点故障问题。通过研究发现，在簇内选择多个监测节点可以有效地减少探测错失概率和节点的总能耗。现在问题的关键是如何在一个簇内选择合适数量的监测节点来监测簇内不同类型的节点(数据传输节点和簇头节点)。本文算法的核心思想就是用多个监测节点来监测数据传输节点和簇头节点，要求所选择的监测节点之间需要有足够的能量。这就需要在选择监测节点的时候要考虑监测节点的总能耗最小，即为： (14)
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user: 4. 对数据传输节点的监测 一旦监测节点的集合(S)确定了，每一个监测节点就可以监测簇内的数据传输节点，为了更容易理解，我们考虑一个简单的数据模型来说明在簇内，算法是如何发现恶意节点并且降低克隆节点探测错失概率。 在图1中可以看到，有四类节点，其分别是源节点T，簇头节点D，攻击节点R和监测节点 ， 。图中的实线表示为数据传输方向在这里数据会通过R中继，虚线表示为监测节点对其他节点监测的信息流向。 假设单位时间内数据传输率为1并且从T到D的数据传输链路是可靠的，每个监测节点观察数据传输的概率都为 。源节点T采用极大距离可分编码(MDS)，在这里长度为 的数据包被封装在长度为 的包内( )其封装是使用一个关于 的函数 [ 16 ] ，一个 的极大距离可分码其最小的汉明距离为 通过辛格顿界引理 [ 17 ] 可以知道 。所以如果攻击节点修改的信息长度超过 ，那么在编码/解码过程将会被发现。假设攻击节点没有在被编码/解码过程被发现，即攻击节点篡改的数据包不超过 。可以很容易计算攻击节点不被检测到的概率为： (15) 表示错失探测概率即攻击节点没有被其中一个监测节点发现的概率。我们可以构造一个 的编码函数， (16) 通过公式(15)，我们可以得到 为： 。 以此，攻击节点没有同时被 个监测节点观测到的概率为： 为了使错失探测概率更小和编码函数 达到更优，本文构造了函数 ，其中 为正常数。那么可以得到： (17) 图1. 网络中的数据传输流 因为 和 所以 。使用上述的编码函数，可以计算出 时的编码率 为： (18) 所以，寻找合适的 ，使 足够大和在簇内安插监测节点，可以让攻击节点篡改信息的机会将会被有效降低。
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user: 5. 对簇头节点的监测 在一个簇内仅仅只依靠一个监测节点去判断簇头节点是否已经被俘获这是不可靠的，因为被俘获的节点可以伪造信息。因此，当有多个监测节点去监测簇头的不当行为时，检测报警消息可能更可信。基于这样的考虑，本文利用 个监测节点合作监控簇内的簇头节点。此外，与以前的工作相比，发送节点撤销消息会在整个传感器网络传播，而在本文提出的监测方法中，撤销消息只是在一个簇内传播。在监测节点撤销不正常的簇头节点后，其将不再与其它传感器节点进行通信。不正常簇头节点的撤销过程可以表示如下。 5.1. 发出警报信息 这一步的核心思想就是簇头节点 广播它的身份信息(ID)，位置信息(l)，和加密密钥信息( )给每一个监测节点(MN) ，其数学表达式可以表示为 。在监测节点(MN)收到簇头节点传输过来的信息后，监测节点会在一段时间 内轮流监测簇头节点，当簇头节点 被其中一个监测节点判断其行为异常时，它将会发送警告信息 给其他的监测节点集合 ，其数学表达式为： 。如果其中的一个监测节点其收到的警告信息超过 ，其会撤销不正常的簇头节点。 为了记录获得的警告信息，每个监测节点都会保有一个警告表，如表1所示。这个报警表中有三个部分组成，其分别是，“不正常的节点”、“报警计数”、“当前监测节点”。“不正常的节点”的作用是记录疑似异常的簇头节点 。“报警计数”的作用是记录从其他监测节点发过来的报警信息次数。“当前监测节点”的角色是列出接收警告信息的监测节点。如果节点收到从其它监测极点发来的警告信息，它会检查自身的报警表，当报警计数超过给定的阈值 的时候。异常的簇头节点 和密钥信息 将会被撤销。 5.2. 报警阈值的确定 现在用 来表示监测节点被俘获的概率，其值的大小是由实际环境决定的。例如，在不同的监测现 场 可能分别是0.1，0.5，0.7。由于战争环境是最危险的，其 也应该为最高。 正如上面提到的，如果一个监测节点想要撤销一个异常簇头节点CH，其报警阈值必须超过 ，意味着在 Table 1 The alarm table in a monitoring nod 不正常的节点 报警计数 当前监测节点 U 1 S i 表1. 在每个监测节点内的报警表 监测节点清除簇头节点之前，攻击节点必须要俘获 个监测节点。 个监测节点被同时俘获的概率可以表示为， 。由于 ， 值越大， 的值就会越小，被俘获的机会就会越小，从而更灵敏发现异常簇头节点的机会也就越少。所以报警阈值 的大小是由监测节点被俘获的概率 和安全容忍度 共同决定的，其表达式为： 。 5.3. 确定监测节点的数量 通过以上的分析，我们可以知道监测节点在网络安全和能量消耗中都发挥了非常重要的作用，如果监测节点的数量过少的话，每一个监测节点监测的时间就会增加，在监测簇头节点的行为时其消耗的能量也会更大。所以，合适的监测节点数 是由网络的安全和能量消耗共同决定的。攻击节点被 个监测节点发现的概率为 ，一个监测节点成功发现攻击节点的概率记为 。我们知道 是由 ， 和 共 同决定的，我们可以通过公式 来确定最优的监测节点数量。
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user: 6. 仿真分析 本文假设在一个 的区域内均匀的分布了100个无线传感器节点于该区域的输电线路上，这些节点的起始能量为12 J。 6.1. 数据传输节点的检测性能 在这一部分，仿真的重点放在对分簇网络中的数据传输节点的研究，图2和图3显示了在不同的b和x情况下，错失探测的概率与观测概率p之间的关系。从图2和图3可以看得出错失探测概率随着观测概率p的增加而逐渐减小，这意味着攻击节点将会有更高的概率被探测到。此外，错失探测概率也与参数b和x有关。从图2和图3也可以看出随着b和x的增大，错失探测概率会减小。所以，可以不断地提高观察概率p，参数b和x的值来使措施探测概率在实际环境中达到最优，能够在传感网中更好的发现克隆节点。 图2. 在不同的b下错失探测概率与观测概率p的关系 图4描述的是错失探测概率与数据包的长度x之间的关系。一个较大的数据包x意味着其编码和解码的复杂性也就越高。从仿真结果上可以看出，随着x的增加，错失探测概率会减少，这是因为编码的数据包越大，花在攻击数据包的时间也就越长。因此，攻击者需要篡改更多信息，以达到俘获该数据包，这样更容易被监控节点探测到它的恶意行为。此外，从图5中可以观察到，错失探测概率会随着监控节点的数量g的增加而迅速的减小。正因如此，为了防止节点被克隆，应该在传感网中选择合适数量的监测节点以此来监测整个网络，而不是以前的单个监测节点的模式，这样不仅可以避免单节点攻击，还可以提高探测克隆节点的概率。 图3. 在不同的x下错失探测概率与观测概率p的关系 图4. 错失探测概率与编码数据包的长度x之间的关系 图5. 错失探测的概率与不同数量的监测节点g的关系 6.2. 簇头节点的检测性能 从图6中我们可以看出簇头被俘获的概率 与监测节点数量之间的关系。随着网路中监测节点的数量不断地增加，簇头被俘获的概率 也极大地降低了。此外，对于一个攻击者来说，如果要俘获簇头节点，其被俘获的概率不应该低于 。正是因为如此，我们可以得到一个实际网络中应该部署多少监测节点，例如，在战争环境中的传感器网络( )，此时对 的要求是不应小于0.2，这样我们可以很容易从图2~8中得到 。 6.3. 入侵检测算法的比较 这部分的仿真试验比较本文提出入侵检测算法(IDA)和单监测节点克隆检测协议如RAND [ 9 ] 以及SLSM [ 10 ] 在簇头节点的平均能量消耗以及网络中的节点存活数据方面的性能。从图7中可以看出单监测节点克隆检测协议RAND的簇头平均能耗比我们设计的入侵检测算法快得多。图8显示了本文提出的IDA算法与SLSM算法在运行相同的时间内网络中节点的存活数量。可以看出本文提出的入侵检测算法的节点存活数量有很大的提高。这是因为相比单监测节点，克隆检测协议不考虑网络的分层和节点工作负载有关，入侵检测算法会有更长的生命周期。
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user: 7. 结束语 本文针对如何快速有效地检测无线传感网中存在的恶意克隆攻击节点而展开了研究。首先，本文对现有无线传感网存在的安全问题做了分析，提出了现有算法存在的不足，即现有算法直接在整个网络里检测恶意克隆节点，这样做的缺点就是网络的能量浪费很大。所以本文提出了入侵检测算法，其主要过程分成四个部分：网络分簇、选择合适的监测节点集合、对数据传输节点的监测和对簇头节点的监测。该算法的核心思想就是通过簇内的多个监测节点去观测网络里的数据传输节点和簇头节点是否被俘获，从而减少错失探测克隆节点的概率。通过实验我们可以看出，本文提出的入侵检测算法很好地解决了如何在降低错失探测克隆节点的概率的同时，还能很好地降低网络的能量消耗和保障网络的吞吐量。 图6. 簇头的俘获概率与网络中监测节点数量之间的关系 图7. 簇头节点的平均能耗与时间的关系 图8. 网络中节点的存活数量与时间的关系
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user: 摘 要 方程式赛车车架是整车各总成及零部件的装配和承载基体。它所占赛车整备质量百分比10%以上，因此轻量化的车架可以提高赛车的燃油经济性、动力性及操纵稳定性等动态性能。本文首先分析了车架设计标准与规则，研究了钢管车架设计优化方法。然后建立FSC赛车车架的三维几何模型，将几何模型导入到有限元软件中，建立了车架的有限元模型，对车架进行了静态受力分析和模态分析，根据仿真分析结果进行结构优化和轻量化设计，最后确定赛车车架方案，实现车架减轻质量1.4 kg结构优化目标。本文轻量化设计方法对赛车或其他工业制品设计制造有重要借鉴意义。 关键词 :FSC赛车，车架轻量化，有限元，车架 Copyright © 2017 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 汽车车架是整车结构的重要组成部分，它支撑和连接了汽车的其他总成和部件。同时它承受着传递给它的各种力和力矩。对于赛车而言，较轻的车架可提高燃油经济性与动力性，因此，汽车车架要在尽量减少重量的基础上，保证有足够的强度、刚度、可靠性及寿命。钢管车架常用于赛车领域，为了增强赛车的安全性而增设。赛车比赛容易发生碰撞和翻滚，因此会将比赛车的内饰拆除，焊装一根根按照车厢内部的轮廓进行连接或焊接的框架。大学生方程式赛车主要分为桁架式结构的钢管车架和复合材料的单体壳结构这两种类型。本文采取的是桁架式钢管车架作为赛车的车架。 车架基本结构包括：前鼻，前后防滚架，主防滚架，防滚架斜撑，前隔板支撑系统，侧面防撞结构。前鼻指的是前环之前的部分，前鼻需要承受悬架跳动，车轮冲击，踏板载荷以及可能出现的正面撞击等多种载荷。前后防滚架是使用冷拔无缝碳素钢管弯制而成的可拆卸的钢管组合件，能在车辆遭受强烈冲击时保护车身不发生严重变形损坏。侧面防撞机构则是在车辆遭受侧方向的冲击时提供保护。
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user: 2. 方程式赛车车架结构设计 FSC赛事规则对钢管车架的结构，钢管规格，材质都做出了要求。本设计车架使用钢管组成的桁架式(空间管阵式)车架，其具有刚度大、质量小、成本低和结构紧凑的特点。钢管车架结构设计规则如图1，图2所示。 车架结构方面主要要求钢管之间的连接必须点对点，形成三角稳定结构。如图3所示，这样在发生碰撞时，每根钢管都会有力的传递予以支撑。另外，这种设计还保证了车手在赛车发生侧翻或翻滚时，车手的头部和身体都不会和地面发生接触，从而保证车手安全。 车架基准钢铁材料应使用低碳钢或合金钢管件，不同部件均要保证赛规最小尺寸规格要求。其中4130钢的力学性能远远高于Q235与45钢，虽然焊接稍有困难，但是靠当下的焊接工艺完全可以保证，所以4130钢管材非常适合制作车架。车架各部位使用钢管尺寸如表1所示。 车架侧边防撞结构要求桁式车架的侧边防撞结构必须由车手(车手以正常驾驶姿势乘坐)两边各至少三根管件构成，侧面防撞设计结构如图4所示。 驾驶舱为了保证驾驶员的逃生空间和腿部空间，规则还限定了驾驶舱最小开口和驾驶舱内部横截面的空间要求。驾驶舱空间要求如图5所示。 图1. 车架规则总体要求 图2. 车架头部结构要求 图3. 车架几何结构要求 Table 1 Benchmark minimum size iron and steel material 部件或用途 外径 * 壁厚 主环和前环，肩带安装杆 圆管25.4 * 2.4 mm； 圆管25.0 * 2.50 mm 侧边防撞机构，前隔板，防滚架斜撑，安全带安装杆 (不包括上述部分，指肩带安装杆) 圆管25.4 mm * 1.65 mm； 圆管25.0 mm * 1.75 mm； 圆管25.4 mm * 1.60 mm； 方管25.4 mm * 25.4 mm * 1.25 mm； 方管25.0 mm * 25.0 mm * 1.25 mm； 方管26.0 mm * 26.0 mm * 1.2 mm 前隔板支撑，主环斜撑支撑 圆管25.4 mm * 1.25 mm 圆管25.0 mm * 1.5 mm 圆管26.0 mm * 1.2 mm 表1. 基准钢铁材料最小尺寸规格 图4. 车架侧面防撞结构要求 图5. 驾驶舱空间要求 车架轻量化的研究不是单一的，轻量化主要有三个方向：一是材料轻量化，轻质高强度材料的选择。二是工艺轻量化，制作工艺的创新和提升。三是结构轻量化，优化车架结构和整体布局。以上三种轻量化方法既能独立实现，也能相辅相成，构成一套思路完整的FSC赛车车架轻量化体系 [ 1 ] 。
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user: 3. 轻量化的方法 3.1. 方程式赛车车架材料轻量化 材料轻量化是指运用轻质高强度材料来实现降低车架质量的方法。对于车架，受载荷后在尺寸和形状上出现变形等现象。根据载荷的不同形式，变形可以分为剪切、拉伸、压缩、弯曲及扭转等。每种材料都有独特的特性，呈现出来的承受荷载的能力也不相同，这个不相同的现象被称为材料的强度特性和刚度特性 [ 2 ] 。 方程式赛车车架材料的强度 结构杆件所用材料在规定的荷载作用下，材料发生破坏时的应力称为强度，要求不破坏的要求，称为强度要求。根据外力作用方式不同，材料会受到抗拉强度、抗压强度、抗剪强度、屈服强度、抗弯强度、冲击强度、疲劳强度、蠕变强度等。在FSC赛车车身轻量化设计中屈服强度是需要研究的。传统的强度设计方法，塑性材料以屈服强度为标准，规定许用应力[σ] = σys/n，安全系数n因场合不同可从1.1到2或更大，对脆性材料，以抗拉强度为标准，规定许用应力[σ] = σb/n，安全系数n一般取6。关于材料强度和质量的轻量化可以通过材料的屈服强度来分析，屈服强度越高，车架性能越好。 方程式赛车车架材料的刚度 材料刚度符号：E，E = σ/ε式中σ-在弹性变形范围内的应力(MPa)，ε-在应力作用下产生的应变，即相对变形量，无量纲。材料刚度简称刚度，即材料力学中的弹性模量。从公式中可看出它的物理意义是指金属材料产生单位弹性的相对变形所需的应力，它是表征材料抵抗弹性变形能力的力学性能指标。FSC赛车中常用的几种轻质材料比屈服强度与效率值对比见表2。 3.2. 方程式赛车车架结构轻量化 结构优化是在原车架基础上分析存在的问题，在确定优化目标后，根据总布置、人机工程等要求，确定优化边界条件，建立拓扑优化模型，车架的拓扑优化模型包括概念空间几何模型和有限元模型。概念空间几何模型严格按照FSC赛事规则要求进行建立。FSC比赛规则包括车架各个部位的空间尺寸大小、驾驶舱开口尺寸、主环和前环尺寸等。之后便建立车架三维模型，尺寸优化是优化参数的必须环节。对车架进行分析，确认车架是否符合设计者要求，如果不符合便重新对车架进行拓扑优化，直至车架符合设计者要求 [ 3 ] 。 方程式赛车车架拓扑优化 拓扑优化是一种新型的设计方式，以材料分布为优化对象，通过拓扑优化，可以在均匀分布材料的设计空间中找到最佳的分布方案，这样具有更多的设计自由度，能够获得更大的设计空间，是结构优化最具发展前景的一个方面。对桁架结构的拓扑优化而言就是在给定节点位置情况下，确定各节点的最佳连接关系。对连续体结构拓扑优化而言，不仅要使结构的边界形状发生改变，而且对结构中的孔洞个数及形状的分布也要进行优化，从而提升赛车整体性能 [ 4 ] 。 方程式赛车车架尺寸优化 根据横截面拓扑优化的结果，确定主梁横截面拓扑，建立考虑壳、梁和索单元的斜拉桥形状和尺寸优化设计模型，对斜拉桥主梁进行了纵向的形状和尺寸优化，目标函数为主梁应变能最小。在保持结构的形状和拓扑结构不变的情况下，通过优化杆件的截面面积、板壳的厚度等尺寸参数，寻求结构组件的最优截面尺寸和设计域内最佳数值，从而提升赛车整体性能。 3.3. 方程式赛车车架模型建立 FSC赛车车架设计依据中国大学生方程式赛车车架结构要求来建立车架三维模型，选用的建模软件为SolidWorks，车架是空间杆系，可以由各管中心线构成的空间直线系直接生成管道而形成车架。 与前鼻连接的零部件有前悬上下A臂、踏板、转向机等，需要承受悬架跳动，承受车轮冲击、踏板 Table 2 Common lightweight material performanc 材料 密度/(g/cm 3 ) 比屈服强度/(m 2 /s 2 ) 屈服强度/MPa 弹性模量/GPa E/ √E/ 碳素结构钢q235 7.8 30.13 * 103 235 206 26.41 * 106 58.19 低合金结构钢q345 7.85 43.95 * 103 345 207 26.37 * 106 57.96 4130钢 7.9 99.37 * 103 785 211 26.70 * 106 58.15 合金铝7075 2.82 178.37 * 103 503 71 25.18 * 106 94.49 HT碳纤维(纵向) 1.9 2210.53 * 103 4200 7.9 99.37 * 103 785 玻璃纤维 2.6 1076.92 * 103 2800 86 33.08 * 106 112.79 ABS (HP441) 0.98 3.47 * 103 3.4 0.30 0.21 * 106 17.61 表2. 常见轻质材料性能 载荷以及可能出现的正面撞击等多种载荷，所以需要进行合理设计。“规则”中“点对点三角结构”规定：将车架结构投影到一个面上，在此平面内施加一个任意方向的载荷到任意节点，只会导致车架管件受到拉伸力或是压缩力，因此也称为“正确三角形结构”，这么做能保证在节点上不会产生对任意杆件的弯矩导致杆弯曲变形，是强度和刚度的有力保证。 驾驶舱指的是前环、主环和侧边防撞机构构成的舱体。“防撞”构件是承载能力较高的管件，底面承担驾驶员的单元也是如此，所以采用25.4 mm × 1.6 mm的钢管。 车架后部指的是主环以后的所有杆件，与前鼻类似，后部有后悬架上下a臂固定杆，也有一个与x方向垂直的平面，用于固定传动部件和连接悬架固定杆，此外还有肩带安装杆，主环斜撑等结构。车架后部采用了短车架形式，传动吊耳固定在后框杆件上，而传动轴、大链轮系统位于后框的后面，同时悬架后掠线与车架形成钝角三角形，最终车架模型如图6所示 [ 5 ] 。
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user: 4. 车架有限元分析 赛车车架全部由规则的圆形钢管组成，因此可以选择对实体组件直接进行中面抽取，而不需要一个面一个面的选择，节省了时间。车架是赛车零部件的安装载体，安装附件比较多，有些部件对有限元分析结果影响很小，但还是会增加建模难度，导致在有限元分析时，会出现计算量大、耗时长、效率低等问题。所以在建模时，尽量对车架进行简化。将车架三维模型导入ANSYS有限元分析，编辑材料属性4130 (30CrMo)进行分析。 整体分析是将各个单元再拼合成离散的结构物，以代替原来的连续弹性。整体分析的目的就是将单元刚度矩阵组合为整体刚度矩阵，刚度集成法一般是组合整体矩阵的途径。 4.1. 车架强度与刚度性能分析 4.1.1. 弯曲工况载荷计算 弯曲工况主要是分析汽车静止或汽车匀速行驶在良好路面上，车架的应力及变形状况。在此工况下，车架的弯曲刚度起主要作用，车架主要受到驾驶员、发动机以及其他零部件的竖直方向作用力。 弯曲工况的约束条件及加载此工况主要是模拟赛车在平直路面上静止或匀速行驶时的受力状态，这是一种静态工况。本文在分析此工况时，为了考虑动态载荷，加入了1.5倍的动载系数。在有限元模型中约束左、右后悬支座点的X、Y、Z、TX和TY自由度，仅保留TX自由度，约束左右前悬支座点的Z 图6. 车架结构 方向平动自由度，另外离心力会导致赛车在急转弯时产生侧向载荷。 所以车架应能承受侧向载荷，赛车经常有高速过弯的情况，此时车速较高、向心加速度较大(可达到0.8 g以上)，转弯工况即模拟赛车以0.9 g加速度左转弯，动载因数取1.5，此时计算车架所受的侧向力。 4.1.2. 扭转工况载荷计算 扭转工况是由于汽车转弯或在不平的路面上行驶时，汽车四个车轮可能不在同一水平平面内，即会因车轮经过不平路面抬起而产生扭转，在此工况下，车架的抗扭刚度起主要影响。 一般来说，当汽车行驶在崎岖不平的路面上时，车架才会受到最严重的扭转弯曲。这种工况下的载荷一般变化比较缓慢，所以惯性载荷较小，最大动载系数以不超过1.3为宜。约束左、右后传动轴对应车架部位的X、Y、Z、TY、TZ自由度，仅保留TX自由度；根据加载次序分别约束左右前悬支座对应车架部位的X、Z方向平动自由度。 赛车在扭转工况时，车架除受各部件重力外，还受纵向惯性力作用，同时轴荷发生转移，车架内部应力也发生变化。本文模拟赛车以1.4 g的减速度制动，动载因数取1.5，车架及其负重共196 kg，因此整车可以计算制动力。 4.2. 车架有限元分析直观上，车架主要载荷集中在座舱和发动机上，根据图7从分析结果上看在三种工况中车辆弯曲工况的位移最小，车架紧急制动工况的应力最小。应力最大值为急转弯工况的(419.55 Mpa)，远小于车架材 图7. 车架结构 Table 3 Improved results contras 项目 2016 2015 对比 最大长度 2062 mm 1999 mm 增加8.5% 最大宽度 690 mm 670 mm 增加2.9% 重量 24 kg 25.4 kg 减少5.5% 满载弯曲工况最大位移 0.41 mm 1.32 mm 减少68.9% 满载弯曲工况最大应力 145.7 MPa 178 MPa 减少18.1% 急转弯工况最大位移 2.58 mm 1.6 mm 增加61.2% 急转弯工况最大应力 419.55 MPa 168 MPa 增加149.7% 紧急制动工况最大位移 0.2 mm 0.2 mm 不变 紧急制动工况最大应力 57.56 MPa 62.2 MPa 减少7.4% 扭转刚度 2127.37 N * m/deg 1598.29 N * m/deg 增加33.1% 扭转工况最大位移量 2.05 mm 2.73 mm 减少24.9% 扭转工况最大应力 429.48 MPa 470.9 MPa 减少8.8% 表3. 改进成果对比 料4130 (30 CrMo)的许用应力785 MPa。变形量最大值为急转弯工况的2.58 mm，可以看出车架的位移较小，车架强度完全满足设计要求。 根据(图7)所得，车架扭转刚度为K = 2127.37 N，车架扭转刚度在1000~4000 n。m的合理范围内，在扭转工况最大位移量为2.05，扭转工况最大应力为429.48 Mpa。 综上分析，车架强度有较大的富裕，车架扭转刚度基本满足设计要求，车架弯曲应力稍低，有待提高。此外今年车架对于去年车架较轻，设计偏保守，架构紧凑性有待加强。综合评价，车架性能基本合格，但车架仍有进步空间。 4.3. 轻量化方法及应用结果 在综合运用上述轻量化方法后，我校2016年fsc赛车车架得到了显著的轻量化，赛车车架的刚度和强度均也得到大幅度优化，满足赛事的需求，与2015年赛车车架的对比效果如表3所示。
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user: 5. 结束语 方程式赛车车架的轻量化是一个系统工程，既要遵循轻量化设计原则，又要兼顾功能、材料、结构和经济性，我校经过轻量化设计，车架强度与刚度仿真分析，焊接加工制造实体车架，在2015年赛车车架的基础上得到了减重5.5%的显著效果，同时车架刚度与强度均得到显著提升，其中扭转刚度提升33.1%，急转弯工况最大应力更是提升149.7%，效果明显，将使2016年赛车在弯内表现更佳。车队2016年所设计的赛车车架能满足赛事所需的性能要求同时也提供了充足的安全保障，以确保圆满完成比赛。
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user: 摘 要 为了研究汽车仪表板杂物箱把手满足重载荷强度的最优结构，本文以田口方法为分析思路，仿真软件HYPERMESH 13.0和LS-DYNA为主要研究工具，确定理想功能、噪音因素和可控因素，建立内/外正交表和静态受力有限元模型。通过对信噪比(S/N，即对把手重载强度起到的有用作用/有害作用)和特性值(y，即把手能够承载的最大力值)的分析，找出影响杂物箱把手重载荷强度的关键因素和最优化组合，优化后的模拟结果为364N，大于标准值245N。把手重载荷强度提升了62%，把手结构的稳健性提升了79%。 关键词 :田口方法，杂物箱把手，稳健性设计，重载荷强度，仿真模拟 Copyright © 2017 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 汽车仪表板杂物箱把手起到开启杂物箱的功能。客户对把手的滥用力要求较高，通常为(245 ± 4.9 N的载荷下持续10 ± 1.0秒钟时，把手不能断裂 [ 1 ] )。汽车仪表板杂物箱把手造型多变，强度影响因素多，结构复杂，一次性通过实验很困难，而且经过多轮整改才能满足标准要求，浪费了大量时间和费用。 田口方法是田口玄一博士在20世纪50年代至70年代，参考英国统计学家费希尔首创的实验设计方法和印度统计学家马哈拉诺皮斯提出的矩阵统计分析法，创立的稳健性质量方法体系 [ 2 ] 。目前已应用在汽车板料包边设计、汽车底盘设计、机械、电子、医疗等领域 [ 3 ] - [ 9 ] ，但是针对汽车仪表板杂物箱把手的研究几乎是空白。 本文以田口方法中的参数设计为分析思路，用仿真软件HYPERMESH 13.0和LS-DYNA为主要研究工具，确定理想功能、噪音因素和可控因素，建立内/外正交表和静态受力有限元模型。通过对信噪比(S/N，即对把手重载强度起到的有用作用/有害作用)和特性值(y，即把手能够承载的最大力值)的分析，找出了影响杂物箱把手重载荷强度的关键因素和最优化组合。
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user: 3. 结论 (1) 通过田口方法对影响杂物箱把手重载荷强度的因素水平进行仿真实验设计与求解，定量化地建立了不同因素水平与重载荷强度的关系。 (2) 找出汽车仪表板杂物箱把手优化设计的关键影响因素和优化组合A1 (把手打开时，把手与把手支座的后部间隙0 mm)，B2 (把手打开时，转轴部位间隙1.5 mm)，C3 (把手限位杆与把手支座的配合面宽度7 mm)，D1 (把手长度42 mm)，E2 (把手B面设计十字交叉筋)，F3 (转轴部位壁厚2.7 mm)，G3 (转 Table 9 Comparison original design and optimization desig y S/N 原设计 225 26 优化设计 364 39.5 差值 139 13.5 表9. 原设计与优化设计对比 轴位置搭接量2.2 mm)，H2 (转轴圆角R0.3 mm)，为杂物箱把手的稳健性设计提供了工程解决方案。 (3) 通过对预测的验证，确认预测结果准确可信，因此可以使用本文的数据和插值方法，对不同造型的把手结构进行快速的强度计算，以快速判断新的设计能否满足重载荷强度要求。
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user: 摘 要 目前预测股票价格大多都基于单支股票的历史价格数据，并试图找出其股价变化规律，训练出可预测价格的模型。但实际股票价格的波动会受众多社会实时因素和投资者行为的影响，因此基于历史数据的股票价格预测模型往往失效。为此，本文研究2100支股票中具有相似历史价格变化的股票，并基于时间序列窗口滑动获得用于预测模型的训练的数据和预测数据，使用决策树CART(Classification and Regression Trees)对预测结果数据做出判别。并与经典的时间序列分析模型ARMA(Auto regressive Moving Average Model)对股票价格走势预测的结果进行分析比较，实验结果验证了本文提出的方法预测结果的有效性。 关键词 :股票数据，滑动窗口，相似股票，CART，ARMA Copyright © 2017 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 现在常用的时间序列分析法主要是建立自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(ARMA)和自回归移动平均模型(ARIMA)，其中ARIMA模型是较成熟的模型，常被用来对股价(最高价、最低价、开盘价、收盘价)及综合指数进行预测 [ 1 ] [ 2 ] 。文献 [ 3 ] [ 4 ] 给出了时间序列一些常用方法。文献 [ 5 ] [ 6 ] 采用SVM对金融数据进行预测，文献 [ 7 ] 使用神经网络预测，这些预测方法都是基于单一股票信息的。投资人基于社会形势(如利息率、公司盈利、贸易收支、相关政策、流行趋势等)，利用一些理论或计算方法对股价进行评估，因此股票价格预测是一个多信息综合的结果。不同股票在同一段时间内受到的社会因素的影响是一致的，但这些社会因素很难被人总结出来，因此很难对股价变化做出适当的分析。实验证明存在这样一种现象：单独的看股票A，它的价格在任意浮动，股票B也同样如此，但实验发现有7%的股票的价格变化能准确预测一周后另外7%的股票的价格变化，即存在一种可能，用前一周股票A的股价走势能很好的预测下周股票B的走势。这种现象很难被人所总结出来，且其规律不一定固定的公式。但是可以利用机器学习的方法实时的学习这种规律，即可以从众多股票中学习到这种社会因素对股票价格的影响，以达到预测的目的。本文研究的方法试图找出这样的7%股票A，用其一段时间的历史数据变化情况来预测另外7%的股票B。
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user: 2. 股票数据研究 股票价格受社会因素和投资者行为影响。社会因素属于随机变量，随着时间段变化，而投资者行为具有稳定的偏好，在一定程度上是可预见的。因此一段时间内的股票价格走势具有相似性的特点，这种相似性对属于同一行业分类、概念分类的股票尤为明显。这并不意味着不同行业的股票之间没有相关性，事实上不同行业间的股票价格变化有时也具有相关性，这种相关性的产生很难用常识或经济知识来解释。 2.1. 相似股票度量方法 股票价格走势是随时间序列变化的，两个序列是否相似，主要看它们的变化趋势是否一致。目前时间序列相似度度量，最常用的是基于样本间“距离”(Distance)的计算，其中大多是欧式距离(ED)及其变体形式。他们都具有“闵可夫斯基距离”(Minkowski Distance)的定义形式。 股票价格时间序列的欧式距离计算，是以股票价格 和 的差值作为基础，对于股票价格数据而言，即使是经过归一化处理的数据，走势相似的股票之间的距离也可能很大。如图1所示，可以看出X和Y的走势是完全相同的，但使用欧式距离计算出来的结果会很大。 对股票趋势进行预测的研究，综上所述显然用样本间“距离”的计算方式是不合适的。本文基于皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient)计算股票之间的相似度 [ 8 ] [ 9 ] 。以下以股票价格为例，给出计算的具体描述。首先计算股票价格的变化率作为基础计算数据，设某只股票的价格 序列 ，序列W的变化率计算表达式 ，其中 ，最终的变化率序列 。 设任意股票X价格变化率时间序列 和股票Y价格变化率时间序列 ，序列X的标准差 其中 为时间序列X的均值，同理可计算出Y的标准差 。 表示时间序列X与Y的协方差，则股票之间相似度的计算公式如下： 时间序列X和Y的距离 ，其中 ， 表示正相关， 表示负相关。 取股票代码为600520的2014-03-27到2016-11-07的价格数据，利用以上方法计算出与其相关度 的股票一共13个，绘制出它们的价格变化如图2所示， 上图中横坐标表示时间，纵坐标表示股票价格，从图可以看出不同种类的股票即使价格相差很大，股票的波动情况却极为相似。实验证明使用基于统计的相关系数作为股票时间序列相似度度量是有效的。同时透过上图价格走势相似的多支股票，本文认为各种社会因素对它们的影响具有一致性。 图1. 距离计算示例 2.2. 基于时间序列滑动窗口获取数据 具有历史相似性的股票，在同一时间段的波动并不严格的相同，甚至在变化上有时会产生一种错位的现象，一些股票的价格变化会优先于另外一些股票。以下以股票闭市价格为例介绍如何用时间序列滑动得到错位现象的描述数据。 取任意股票(假设为k)时间段长为ε的价格数据，滑动时间片长度θ，其中ε和θ的取值根据前期计算出的均值确认，一般取4~10天(使用2016年9月的2100支股票的历史价格信息，可计算出这种错位现象的时间均值为4.21天，方差为2.6，取不同时间段值，结果可能不同)。然后与其具有历史相似度的股票(假设为i)做滑动的相似度计算，相似度计算同样使用上文的皮尔森积矩相关系数。如图3所示，股票k和股票i具有相同的时间起始点，长度为ε的股票k的时间序列，在股票i的时间序列上向前滑动长度为θ。 图2. 历史价格相似股票价格波动图 图3. 滑动计算示例图 首先计算出股票k具有历史相似度(通过相似度阈值 确认)的股票集合 。对于任意股票 ，可以计算出时间片长度为 的滑动相似度集合 ，其中n表示滑动长度。若 ，其中 为相似度阈值(一般取0.5~0.7之间)，则表示集合 对应的股票i的数据可以用于股票k的预测分析。得到最终的描述数据集合： 通过上面的数据计算可以得到如表1的数据字段。 同理，使用同样的方法可以得到价格日K线、3日K线、周K线等的描述数据。 在股票交易中由成交量形成的“成交量柱”，简称“量柱”，能反应股民的交易动向和意图，因为交易量是真实货币堆砌起来的。因此股票“量柱”的变化和价格有非常强的关系。股票“量柱”的描述数据，可用上文中的数据集合 (即滑动天数取 中的n天)结合交易量数据计算得到。数据描述见表2。 利用以上数据获取方法，按以下步骤做简单的预测实验： 1) 假设预测日期Date为2016-09-27，取Date之前的数据用于数据计算，Date之后的数据用于结果验证。 2) 取窗口长度 = 10，滑动最大长度 = 10，历史天数300天，历史相似度阈值 = 0.6，滑动窗口相似度阈值 = 0.65。 3) 选取随机500支待预测的股票，利用滑动窗口计算出表1，表2的描述数据。 4) 获取待预测股票日期Date后的真实价格变化数据。 5) 利用描述数据集合 中的滑动天数数据，获取预测数据。 6) 比较真实数据与描述数据的走势情况，可以得到预测的准确率。 Table 1 Price sliding window data description tabl 数据字段 描述 n 滑动天数 S k 滑动相似度值 t i 股票i的时间窗口为ε的价格标准差 t k 股票k的时间窗口为ε的价格标准差 M ki 股票 和股票k的历史相似度 m k 股票k价格均值 m i 股票i价格均值 表1. 价格滑动窗口数据描述表 Table 2 Transaction volume sliding window data description tabl 数据字段 描述 V k 滑动相似度值 vt i 股票i的时间窗口为ε的成交量标准差 vt k 股票k的时间窗口为ε的成交量标准差 vm k 股票k成交量均值 vm i 股票i成交量均值 表2. 交易量滑动窗口数据描述表 下面分别选取描述数据中的历史相似度M ki 和“柱量”的相似度V k ，分析其与预测准确率的变化情况。 图4中横坐标表是历史相似度，纵坐标表示走势预测的准确率，从图4中可以看到历史价格相似度与预测的准确率有一定的正相关性。历史价格相似度越大，预测的准确率也就越大。 图5中横坐标表是“柱量”相似度，纵坐标表示走势预测的准确率。从图5中可以看出，“柱量”相似度越大，一定范围内的预测的准确率也有变大的趋势。 图4. 历史价格相似度与预测准确率 图5. “柱量”相似度与预测准确率 实验利用本文提出的滑动窗口计算方法得到的预测数据的准确性与“柱量”相似度、历史相似度等有一定的相关性，为进一步验证这一结论的有效性，下面用CART模型来试图学习出这种相关性。