DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 地方依恋的研究方法 6.1. 定量研究法 最早的定量指标是居住时间(Riger & Lavrakas， 1981)，邻居命名(Taylor， Gottfredson， & Brower， 1984; Taylor et al.， 1985)，房屋所有权(Riger & Lavrakas， 1981; Taylor et al.， 1985)和邻里关系(Riger & Lavrakas， 1981)。在随后的几年许多学者对地方依恋的测量开发了不同的量表(Williams & Roggenbuck， 1989; Shamai， 1991; Bonaiuto， Aiello， Perugini， Bonnes， & Ercolani， 1999; Hidalgo & Hernández， 2001; Stedman， 2002; Williams & Vaske， 2003; Kyle， Mowen et al.， 2004; Félonneau， 2004; Lewicka， 2005; Shamai & Ilatov， 2005; Kyle， Graefe， & Manning， 2005; Hammitt et al.， 2006; Hernandez et al.， 2007; Scannell & Gifford， 2010b)，但目前地方依恋测量的量表主要有两种：Likert量表和Guttman量表。前者主要是用于外来人员对某地地方依恋的测量，其中以Williams的地方依恋量表最具代表性(Williams & Roggenbuck， 1989; Williams， 2000)，它包括了地方依赖和地方认同两个维度，其中地方认同又包含了身份/重要性，身份表达，中心性和满意度四个组成成分(Williams， 2000)，主要测量了测量个人与户外游憩地的情感联结关系，该量表也是地方依恋测量的研究者应用最多的量表，在美国(Payton， 2003)、澳大利亚(Brown & Raymond， 2007)和挪威(Kaltenborn & Williams， 2002; Vaske & Kobrin， 2001)等地都被应用在各种研究中。该量表的每个项目都采用Likert五点量表来测评，1代表“非常不同意”、5代表“非常同意”，如表1所示；后者更多用于本地居民对某地地方依恋的测量，它可以测度复杂地理环境的地方(Williams， Patterson， & Roggenbuck， 1992)。 6.2. 定性研究法 定性研究常采用两种研究方法: 访谈法和图片测量法。访谈法经常采用的形式有深度访谈(Van Patten & Williams， 2008)，出声思维法(Fishwick & Vining， 1992)，焦点组讨论(Bow & Buys， 2003; Devine-Wright & Howes， 2010)，自由联想任务(Devine-Wright & Howes， 2010)，地方意义句子排序等(Milligan， 2003; Stedman， 2003; Wójcik， Bilewicz， & Lewicka， 2010; Rishbeth & Powell， 2013; Degnen， 2015)。图片测量方法则认为图片上不同的地方可以表示不同的意义，图片可以是事先准备好，在实验时直接提供给 Table 1 Williams’ place attachment scal 编号 项目 地方认同 地方依赖 1 这里对我来说意味着很多 没有其它地方比得上这里 2 我对这里的依附感很强 我去其它地方时得到的满意度更多 3 我对本地十分认同 在这里做的事情比在其它地方更重要 4 这里对我来说很特别 我在其它地方不会做类似这里的事情 5 来之前我思绪万千 这里是我做喜欢的事情的最好地方 6 我感到这个地方是我生命的一部分 没有其它地方比这里更适合我在空闲时间做事 7 参观这里让我更深刻的认识自我 没有其它地方比这里更是合做自己想做的事 8 如果可以，我希望在这里呆更长的时间 这里给我的感觉其它地方无法给予 9 这里是为我准备的 这里是我空闲时间最喜欢的地方 10 在以后的日子里我会经常提起这个地方 在其他地方做的事情和这里一样 表1. Williams地方依恋量表 参与者(Fishwick & Vining， 1992; Galasinska， 2003; Bogaç， 2009; Wójcik et al.， 2010)；也可以由参与者自行拍摄(Beckley et al.， 2007; Grosjean & Thibaud， 2001; Ponzetti Jr.， 2003; Stedman， Beckley， Wallace， & Ambard， 2004)。这种研究常将访谈法和图片法结合在一起进行的(Stedman， Beckley， Wallace， Ambard， 2004; Ponzetti Jr.， 2003)。Brown等人开发了一种基于地图的技术，要求参与者将有限数量的代币分配到“特殊场所”。地方依恋的强度可以通过计算每个地方分配的代币的数量和值来量化(Brown， 2005; Brown & Raymond， 2007)。在Foland和Lewicka的研究中，被试将获得专门准备的制图材料(网站地图)，并要求用不同色彩的笔在图片上圈出与一定的心理意义相匹配的地方，如喜欢—讨厌、安全—危险等，通过颜色与数字对应，将反应转化为数字，并组合成复合地图，其中不同的颜色强度表示地图上给定点的选择数量的差异(Foland & Lewicka， 2007)。Williams和Vaske通过调查发现4个被试最喜欢参观的地点，然后再让参观过所有四个地方的被试评价对这4个地方的依恋程度。选用以前研究中证明过内部一致性较好的问卷12个条目分别对这四个地方进行施测，并要求被试说出他们是否曾经去过这个地方，如果去过，在过去12个月里去了多少次，以9分制衡量对该地区的熟悉程度以及该地区是否是对他们有特别的意义(Williams & Vaske， 2003)。 6.3. 定量与定性相结合 定量与定性相结合能够使研究者获得从不同角度进行分析的资料，确定不同变量之间在统计意义上的关系，并且能更好地分析人们与有意义地方的联系和个体自我建构的地方意义。Devine-Wright等人在研究北威尔士地区安装风力发电站的态度时，先用二维量表测量了地方依赖和地方认同，然后再通过焦点组讨论和自由联想任务获得了被试关于该地方的意义(Devine-Wright & Howes， 2010)。华沙小组在华沙犹太人区进行的“Muranów项目”中，其目的是确定当地居民与地方的情感联系，了解该地区的历史，以及对计划在区域中心建设的波兰犹太人历史博物馆的态度。该研究采用了各种地方依恋和地点认同量表以及定性测量的量化技术，如Q分类量度的意义，开放性问题，评估地图，重点访谈，横断步行，拼贴和摄影等技术，这些不同技术的使用有助于收集丰富的资料并且可以从不同角度进行分析，确定各个变量之间的关系(Szczepanska & Wieczorek， 2007; Wójcik et al.， 2010)。
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user: 7. 地方依恋的应用 许多学者认为与地方发展情感联系是心理平衡和良好适应的前提(Rowles， 1990)，它有助于克服认同危机，并使人们在不断变化的世界中获得所需要的稳定感(Hay， 1998)，有利于人们参与到当地的活动中去(Brown， Perkins， & Brown， 2003; Guardia & Pol， 2002; Vorkinn & Riese， 2001)，不管一个人的流动性有多大，在我们的生活中总会有某种形式的地方依恋(Cuba & Hummon， 1993; Gustafson， 2001; Williams & McIntyre， 2001)。 7.1. 自然资源管理 地方依恋理论被广泛应用到国家公园、自然遗产地、户外游憩地等自然资源的管理之中。对自然资源的不同程度的地方依恋，会影响到使用者对自然资源管理措施的态度和保护资源环境的日常行为。Vaske研究了自然资源依恋与个体对环境负责行为之间的关系，结果表明当人们对自然资源产生了情感依恋之后，人们在其日常生活中会表现出对环境更加负责(Vaske & Kobrin， 2001)。Kaltenborn比较了国家公园和作为世界遗产地的矿业历史文化城镇中，当地人和旅游者的地方依恋的性质与强度以及由此影响到的对资源管理措施的态度。资源管理研究和政策的制定都应该考虑利益相关者与特定地方的关系，对传统的地方观念进行重新建构(Kaltenborn & Williams， 2002)。 7.2. 社区认同 在现代城市化的进程加快，人们的居住环境也发生了很大的变化，钢筋混凝土的模式化建筑逐渐代替了原先富有地方特色的住所，由此而引发了的人们对于居住地的地方依恋程度的减弱、中断或者社区认同的丧失。通过地方依恋的研究，人为的进行一些干预措施，这些丧失在一定程度上能够得到缓解。Salamon研究了郊区化过程中农村社区的地方依恋和社区认同的丧失，以及由此对年轻人产生的负面影响(Salamon， 2003)。Corcoran通过对六个欧洲城市边缘邻里居民的调查分析表明地方依恋是由共同记忆和传统累积得来的，虽然现代化城市的发展会威胁到人们的地方感知，但是地方依恋仍然在人们的身份认同和社区认同中起着重要的作用(Corcoran， 2002)。
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user: 摘 要 本研究试图梳理从清末以来的农村土地政策在察哈尔地区实践的演变过程，梳理出清末“移民实边”、民国时期的“蒙地开垦”、民主改革时期的“农民个体所有，自主经营”、社会主义改造时期的“农民个体所有，劳动互助”、人民公社时期的“群众集体所有，集体统一经营”、改革开放后的“家庭联产承包责任制”、西部大开发后的退耕还林还草等诸多政策。在此基础上，依据当时的社会经济情况的历史资料，分析各个时期农村土地政策对于察哈尔地区经济、生态、社会文化等方面产生的影响。 关键词 :农村土地政策演变，经济，生态，社会文化察哈尔地区 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对于不同历史时期和不同社会制度下的经济转型，土地制度的变革或者土地政策的调整发挥着巨大的影响。纵贯世界发展历史，重大的社会转型和经济发展跃升无不与土地制度政策的变化有关 [ 1 ] 。无论从历史时期还是以我国现阶段的发展看，基本都与土地政策有着直接或间接的联系。因此加强对农村土地政策的研究能够对促进社会经济发展具有重要的现实意义。清代从禁垦蒙地到禁而不绝，再到后期的全面开垦，历经民国、蒙疆政权、新中国成立前后计划经济时期、改革开放后的市场经济时期等一个多世纪的土地政策变化，对察哈尔地区产生了深刻的影响。本研究试图梳理清代以来察哈尔地区农村土地政策演变历程，将土地政策对该地区社会、经济、文化的影响可视化，为将来制定区域政策提供参考性资料。 察哈尔地区行政区划历史时期多有变动，本文研究主要以旧时期的察哈尔八部为研究区，分别为察哈尔左翼地区和察哈尔右翼地区。察哈尔左翼地区是今天的锡林郭勒盟正蓝旗、正镶白旗、镶黄旗、太仆寺旗、多伦县、化德县、商都县、河北省张家口市的尚义县、张北县、康保县、沽源县、崇礼县。察哈尔右翼地区是除四子王旗以外的乌兰察布市，是乌兰察布今天的察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、卓资县、凉城县、丰镇市、集宁区。
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user: 2. 内蒙古察哈尔地区土地政策演变历程 2.1. 清末土地政策演变历程(1902~1912年) 从光绪二十八年(1902年)到清朝灭亡(1912年)，在这时期，清廷统治者面对严峻的形式，终于放弃了禁垦蒙地的政策，在“移民实边”的思想指导下，察哈尔地区进入全面放垦时期。同时，为办理察哈尔垦务，光绪二十八年(1902年)五月在丰镇设立丰镇宁远垦务分局，负责察哈尔右翼地区垦务。同时由于宁远所属镶红、镶蓝两旗距离丰镇较远难以兼顾，只将宁远分出来，另设宁远垦务分局。十月在张家口设立察哈尔左翼垦务总局。 2.2. 民国和蒙疆政权时期土地政策演变历程 2.2.1. 民国北洋政府时期(1912~1927年) 1914年，随着北洋政府统治地位在全国基本巩固以及大部分蒙古王公的归顺，为了摆脱当时日益严重的财政危机，北洋政府把工作重点转向放垦蒙地。于是1914年2月，出台了“禁止私放蒙荒通则”和“垦辟蒙荒奖励办法”等条令。1915年北洋政府又颁布了“边荒条例”。该条例明文规定可以放垦游牧地，荒价由北洋政府和蒙旗分润。1916年1月，北京政府颁布了《察哈尔全区领地承垦章程》，以此在察哈尔地区开垦余荒、夹荒。除此之外，北京政府还颁生布了《察哈尔清丈章程》、《两翼牧厂试办清丈章程》及《察哈尔屯垦队章程》、《清丈生熟余荒夹荒章程》、《陆军部两翼垦务局放荒暂行章程》等规章制度，作为放垦过程的实施办法。 2.2.2. 民国国民政府时期(1927~1933; 1945~1949) 察哈尔改建行省后也同样以推行垦务为主要政务。1929年，察哈尔省建设厅制定了《蒙旗放垦办法六条》，以延长领垦升荒之升科年限的办法来鼓励放垦蒙旗牧场。1930年3月又制定了《察哈尔省奖励蒙民种地办法》，规定“蒙民承垦地亩免交地价”，“蒙民领地垦种得按旧日放垦章程所定升科年加倍延长，即上中地满十年后升科，下等地满十五年后升科”，“蒙民领地垦种，每人以二百亩为限，但遇数人联合耕种，成绩优者，得酌予增加” [ 2 ] 。 2.2.3. 日本占领(蒙疆政权)时期(1932~1945) 1933年通过召开第三九七次中央政治会讨论，通过了《蒙古自治原则8项》，其中明确提出各盟旗现有牧地，停止放垦；蒙旗原有租税及蒙民原有私租，一律予以保障。可惜阻于边省大吏，如阎锡山、傅作义等，此项政策法令无法得以实行。由于国民政府的承诺不能得以履行，当时的西部蒙古族领导人德王转向日本方合作，成立了伪蒙疆政权。1939年，伪蒙疆政府为防止牧野退化，出台了《家畜增产计划案大纲》，规定保护牧地，“土地使用形态方面，不变更现在的共同使用形态，采取保护牧野，绝对禁止变为耕地” [ 3 ] 。1940年7月，蒙疆政府为保全未开垦蒙地，在县的农耕地带和蒙旗的牧地之间设定界线，察哈尔盟公署每隔两公里设一个敖包，欲阻止开垦的北进。 2.3. 新中国成立前后计划经济时期 2.3.1. 民主改革时期的农村土地政策(1947~1953) 1947年10月10日制定了《内蒙古地区农村土地改革和牧区民主改革的基本政策》，废除封建特权，并宣布内蒙古境内草原为蒙古民族公有，废除王公对草原的领有权和处置权，并实行保护草原，禁止开荒的政策 [ 4 ] 。1948年6月开始，察盟地区进行“牧改”运动，实行“三不两利”和“放牧自由，增畜保畜”政策，鼓励互助合作。1951年开始对察哈尔右翼地区实行土地改革，出台了《绥远省蒙旗土地改革实施办法》和《绥远省关于蒙民划分阶级成分的补充办法》，发动了土地改革运动。其中规定农业区实行土地改革，半农半牧区和牧业区实行民主改革，适当的调整个别大地主的土地，在农业占优势的地方，大、中地主的土地，耕畜平分给贫苦农民；牧业占优势的地方，大牧主的役畜分给贫苦牧民，但牧群不分。 2.3.2. 社会主义改造时期农村土地政策(1953~1958) 1953年内蒙古政府出台《关于发展农业生产合作社的决议》。这阶段初期以发展互助组为中心试办初级合作社，在此基础上继续发展高级农业生产合作社。1956年内蒙古党委《关于畜牧业生产合作社的几个问题的指示》中提出了牧业生产合作社的指导方针是“以牧为主，适当结合农副业生产，发展多种经营” [ 4 ] P230。1952年5月，察哈尔左翼地区开展互助合作组织，如正蓝旗就在短短两年中互助组发展到77个，参加的户数有449户，组员发展到1867人 [ 4 ] P247。察哈尔地区牧区由互助组走向初级社、高级社是1956年底开始的。1955年，年初察盟有39个农业合作社，到年底发展到242个农业合作社，比年初增加六倍多(这个时期的察哈尔盟辖正蓝旗、明安太右联合旗、正镶白联合旗、太仆寺左旗、商都镶黄联合旗多伦县、宝昌县、化德县)。1958年7月24日，察盟实现了牧业合作化，全盟建立336个牧业社，入社牧户占察盟总牧户的98%。 2.3.3. 人民公社时期农村土地政策(1958~1978年) 1958年9月内蒙古自治区政府出台了《关于实现人民公社化初步规划的决议》。1958年9月察盟农村开展人民公社化运动，正蓝旗上都郭勒成立了牧区第一个人民公社。1958年到1962年，大跃进使人们头脑发热，误以为“一个有了钢，一个有了粮，一切都好办了”，察哈尔地区许多地方以开垦草原，大办粮食，寻找水草好的草地开垦种粮。1963年到1965年(三年调整时期)，察哈尔地区牧区“以牧为主，农牧林结合，全面发展”的方针指导下，工作重点放在“大办农业”、“粮食自给”上，大办农场，大开荒 [ 4 ] P249。1966至1969年间，批判了“三不两利”、“三包一奖”、“两定一奖”等，进行了挖肃运动，几乎停滞了各类政策的正常施行。1971年10月18日《中共内蒙古自治区委员会关于当前农村牧区若干政策问题的规定》中指出：牧区要坚持“以牧为主，农林牧相结合，因地制宜，全面发展”的方针，畜牧业是牧区的主业，农林牧的发展必须为畜牧业服务。1970年至1973年，文化大革命时期的一些“农业要上，牧业要让”、“牧民不吃亏心粮”的口号通通都变成了政策，掀起了又一次开垦草原的活动。 2.4. 改革开放后市场经济时期的土地政策(1978~至今) 2.4.1. “劳动群众集体所有，家庭承包经营”政策实施 1984年开始牧区实行了畜草双承包，但牲畜承包比较明确，可是草场承包难度很大，流于形式。所以为了进一步完善草场承包责任制，从1989年开始实行草场有偿使用的办法。结合贯彻落实草原管理条例，牧区开始普遍实行草原承包责任制，以户划分牧场，长期固定使用权，把草场的保护、管理使用和建设的责、权、利交给农牧民。1996年，察哈尔地区在土地公有制和家庭联产承包责任制长期不变的前提下，实行了土地有偿转让制度。土地承包经营权流转机制是家庭联产承包责任制的延续和发展。 2.4.2. “退耕还林还草”政策实施 2002年全面启动退耕还林还草工程，相继出台了《内蒙古自治区退耕还林(草)管理办法》、《退耕还林(草)粮食补助资金管理办法》、《以粮代贩退耕还林(草)工程补助粮食供应暂行办法》等系列政策。2009年印发了《内蒙古自治区退耕还林管理办法》。
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user: 4. 结论与讨论 4.1. 结论 1) 察哈尔地区农村土地从清代至今经历了各时期的不同土地政策，包括清代从“禁垦”到全面放垦；民国时期的《禁止私放蒙荒通则》、《垦辟蒙荒奖励办法》《内蒙古开垦大纲》；新中国成立前后计划经济时期“农民个体所有，家庭自主经营”的农村土地政策、“农民个体所有，劳动互助组”的互助政策、“劳动群众集体所有，集体统一经营”的农村土地政策；改革开放后市场经济时期的“劳动群众集体所有，家庭承包经营”的土地政策以及退耕还林还草政策。 2) 察哈尔地区各时期的土地政策对当时经济、社会文化、生态环境产生相应的影响。清末、民国、建国初期时期的只注重数量，忽视因地制宜原则的土地开垦方式，虽然在一定程度上增加了粮食产量，但是由此大面积破坏了优良草场，使畜牧业经济以及生态环境受到了严峻的打击。土地改革和农业合作社时期，实行了“农民个体所有，劳动互助组”政策，极大提高了劳动人民的积极性，农区的粮食产量、牧区的牲畜头数有了明显的增加。1958年至1978年间，农民个体所有的自留地、自留牲畜及农具都归集体所有，实行了“集体劳动、集体收成”的原则，挫伤了劳动人民的生产积极性，影响了粮食产量及牲畜头数的增长。改革开放后的“家庭联产承包责任制”，更好的调动了劳动人民的积极性，进一步推动了农牧业生产发展，但同时因过度追求经济利益，重产出轻投入而导致土地贫瘠化、沙化、退化等问题相继产生。“退耕还林还草”政策对长期以来人们盲目毁林开荒，造成水土流失，沙进人退，致使生态环境恶化的情况有了一定程度上的改善。 4.2. 讨论 本文主要依托于历史资料记载，总结得出各个时期农村土地政策对于当时经济、社会文化、生态环境产生的影响，由于地域范围广，时间跨度较长，因此部分数据材料没有收集到，从而缺乏数据支撑的定量的描述。
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user: 摘 要 变形监测可以分析和评价工程设施的安全状态，是工程测量的重要研究内容。本文将研究小波分析的基本原理，模拟变形监测数据，建立变形监测数据处理模型，并利用MATLAB软件的小波工具箱自带的小波函数，编写相关程序，通过均方根误差、信噪比等指标来指导小波分解，提取粗差，确定最优小波基及最大分解尺度。同时研究小波阈值去噪函数，以确定最佳的阈值去噪函数。最后根据模拟实验建立的最佳模型，处理变形监测数据的实例，并对其处理结果进行分析和精度评定。 关键词 :小波分析，MATLAB，变形监测 Copyright © 2018 by author 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 随着我国综合国力的提升，现代化建设进程不断加速，超高墩、柱的桥梁急速增多，从而导致桥梁坍塌事故近年来频繁爆发，如2012年，江西广昌一大桥发生垮塌，四名伤者因抢救无效死亡；2012年哈尔滨机场高速主桥最后一段被四辆重货车压塌，坍塌事故造成数人死亡；2007年美国苏达州跨河大桥突然倒塌，导致5人死亡，30多人失踪。针对桥梁的变形进行有效监测，能够降低桥梁坍塌事故发生对于人民生命和财产的威胁，因此针对桥梁的变形监测具有极其重要的意义。 变形是指工程或建筑物随着时间的变化而发生的形状或位置的改变，而变形数据的分析总的来说就是为对变形信号进行分析。处理变形监测数据的方法主要有回归分析模型、灰色系统理论分析模型、时间序列分析模型、趋势分析法、模糊线性回归分析法等 [ 1 ] 。小波分析是在傅里叶变化的基础上发展起来的一种时频分析方法。它可以利用小波基函数将时间序列分解为低频和高频分量，然后在不同的尺度上对高频和低频分量进行研究。对处理如变形监测数据等的非平稳的信号极其适合。 小波分析是1986年由著名数学家Y. Meyer、S. Mallat合作构建基本小波基后，才蓬勃发展起来的 [ 2 ] 。自20世纪90年代以来，小波分析开始运用于测绘领域，其最早是用于影像检测。在这一时期，小波变化被运用于摄影测量与遥感方面，研究影像的文理特征等。Collin F.和Warrant R.将小波分析运用于GPS数据处理。1999年，小波分析被运用于精密工程测量方面，用于确定地球的重力潮汐参数精度等。现在，小波分析的方法已经渗透到地球物理探测、语音信号处理、神经网络以及工程计算等各个领域。目前，小波分析在处理测量数据方面的运用主要有：基于小波分析法检测GPS相位观测值，变形信号提取以及基于小波变换的变形检测数据处理探测周期性信号等 [ 3 ] 。近十年来，研究人员又相继提出改进后的小波滤波处理数据的方法，并取得了不错的成果。史连艳和杨树兴(2006)先后采用了中值滤波后小波滤波处理变形监测的数据 [ 4 ] ；Li and He (2006)采用改进的小波包单阈值处理方法。卞继承(2012)利用中值滤波和小波滤波相结合的方法进行数据去噪 [ 5 ] 。 从已有变形监测数据的处理方式来看，对于复杂的变形监测数据进行分析，单纯的数据处理方法已不再适用。小波分析作为目前分析处理信号的最简单有效的工具，在去噪方面具有优势。本文主要以某实际工程项目的变形监测为基础，采用小波分析法作为变形监测数据的处理的基本工具，并结合工程中的实际情况，研究数据的特征，建立基本的模型，对数据进行处理分析，并在分解信号、去噪、精度评定等方面进行研究。
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user: 2. 研究区概况与研究方法 2.1. 研究区概况 西部大开发进程的加速，高速公路桥梁迅速增加。但四川等山区地形、地貌、地质水文等条件复杂，因而在建设过程中高墩跨度大。 本文以四川某山区在2015年新建成的公路桥为研究对象。该公路桥全长959米，宽30米。桥梁在正常运营的状态下，其形状和位置总会随着时间而发生相应的变化。测量的变形监测数据往往会受到一些噪声信号的影响。如风力、车载量、温度等。为获得桥梁的变形性态，测量人员在桥墩布设监测点位，进行多周期观测。由于桥梁的变形监测数据是具有噪声信号的非平稳信号，且变形监测数据具有一定的周期性，因此可以采用小波分析来处理变形监测信号。 2.2. 研究思路与方法 本文将研究小波分析的基本原理，模拟变形监测数据，建立变形监测数据处理模型，并利用MATLAB软件的小波工具箱自带的小波函数，编写相关程序，通过均方根误差、信噪比等指标来指导小波分解，提取粗差，确定最优小波基及最大分解尺度。同时研究小波阈值去噪函数，以确定最佳的阈值去噪函数。最后根据模拟实验建立的最佳模型，处理变形监测数据的实例，并对其处理结果进行分析和精度评定。
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user: 3. 变形监测数据及分析 表1为该桥梁自建成起的沉降变形的监测数据，观测时间从2015年到2016年，以每一周为一个观测周期，观测40个周期的沉降监测数据。 变形监测数据的处理包含原始数据的检查、去粗差等。图1和图2为该桥梁每一周期的累积下沉量随时间变化的曲线。从曲线可知，下沉可大致分为三个大的部分。第一部分是1~15周，此时桥梁下沉量较大；15~16周为第二部分，沉降开始大幅度回升，之后又开始缓慢下降；16~40周为第三部分，沉降量开始减小并逐渐趋向于稳定。但图中并不能看出数据的外界影响因素以及奇异点的探测，此时需要对原始数据进行小波分解，找出小波分解后的高频系数中的极值，并进行奇异点判断，并以此发现异常点。 图1. 累积沉降量随时间变化曲线 图2. 下沉速度随时间变化曲线 Table 1 Bridge deformation monitoring dat 期数(周) 本次下沉量/mm 累计下沉量/mm 期数(周) 本次下沉量/mm 累计下沉量/mm 1 0 0 21 −0.3 −37.7 2 −0.7 −0.7 22 0.1 −37.6 3 −1.15 −1.85 23 0 −37.6 4 −1.15 −3 24 −0.8 −38.4 5 −1.6 −4.6 25 −0.1 −38.5 6 −0.95 −5.55 26 0.5 −38 7 −1 −6.55 27 −0.45 −38.45 8 −7.35 −13.9 28 −0.6 −39.05 9 −3 −16.9 29 0.6 −39.65 10 −2.35 −19.25 30 −1.05 −40.7 11 −2.35 −21.6 31 −0.25 −40.45 12 −1.7 −23.3 32 −0.2 −40.65 13 −1.55 −24.85 33 −0.2 −40.85 14 −3.95 −28.8 34 0.15 −40.7 15 −4.55 −33.35 35 −0.05 −40.75 16 −2.05 −35.4 36 −0.2 −40.95 17 −1.7 −37.1 37 −0.05 −41 18 0.2 −36.9 38 −0.2 −41.2 19 0.1 −36.8 39 −0.13 −41.33 20 −0.6 −37.4 40 0.03 −41.3 表1. 桥梁变形监测数据
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user: 4. 变形监测条件确定 4.1. 变形监测数据处理模型 为了确定变形监测数据处理的最佳模型，本文拟采用模拟变形监测数据的一个非平稳信号来进行实验。表达式如下： X = { cos ( 2 π ⋅ 10 t )     ( 0 < t < 0.3 ) cos ( 2 π ⋅ 10 t )     ( 0.3 < t < 0.6 ) (1) 由于变形监测的数据大多都含有噪声，故在该信号中加入方差为2的高斯白噪声。原始信号图以及加入噪声后的信号图如图3、图4所示。 4.2. 确定最大分解尺度 Db小波具有良好的正则性，n值越大，正则性就越好，即光滑性就越好，因此具有良好的分析特性。实验采用db10小波对噪声信号进行不同尺度的分解，图5、图6、图7、图8分别为非平稳信号的不同 图3. 非平稳信号图像 图4. 加入噪声后的信号 图5. 非平稳信号的1层分解 图6. 非平稳信号的2层分解 图7. 非平稳信号的3层分解 图8. 非平稳信号的4层分解 分解层次结果，结果如下所示： 从表2中可以看出，当j = 2时，rk的值约为1，因此可以选择尺度j = 2或j = 3进行小波分解。从滤波后的图像来看，j = 3时，信号已经基本去掉了噪声，曲线已经接近于光滑。综上，可知最大的分解尺度为j = 3。 4.3. 最优小波基的选取 对信号进行小波分解，需要确定最佳的小波基函数。为了确定最优小波基，分别选择harr小波，db6小波，db10小波，sym6小波，coif3小波进行尺度为j = 3的分解，并计算各个小波函数去噪后的信噪比(snr)，信噪比越高，去噪效果越好，以选择来最优小波基。 表3为各类小波的信噪比，通过对原始数据进行以上6种不同的小波基的小波分析后，计算其信噪比并进行比较可得db10小波的信噪比snr = 7.0084是最高的。因此，在处理变形监测数据时，采用db10小波进行分解及去噪，效果最佳。 使用db10小波对该实验数据进行三层分解去噪后的信号如图9所示。
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user: 6. 结果精度验证 经过改进后的阈值函数去噪并不能完全消除噪声，仍然含有噪声，也有些有用的信号会被当作为噪 Table 9 Deformation monitoring data after denoising (mm 期数(周) 本次下沉量/mm 累计下沉量/mm 期数(周) 本次下沉量/mm 累计下沉量/mm 1 0.2593 0.2593 21 −0.018 −37.531 2 −0.5246 −0.2653 22 0.009 −37.522 3 −1.7188 −1.9841 23 −0.432 −37.954 4 −1.3288 −3.3129 24 −0.352 −38.306 5 −0.7118 −4.0247 25 −0.009 −38.315 6 −1.0535 −5.0782 26 0 −38.315 7 −4.5878 −8.3115 27 −0.326 −38.641 8 −4.5875 −12.899 28 −0.53 −39.171 9 −3.908 −16.807 29 −0.509 −39.680 10 −2.824 −19.631 30 −0.645 −40.325 11 −1.846 −21.477 31 −0.194 −40.519 12 −1.649 −23.126 32 −0.104 −40.623 13 −2.26 −25.386 33 −0.16 −40.783 14 −3.709 −29.095 34 0.031 −40.752 15 −3.687 −32.782 35 −0.015 −40.767 16 −2.923 −35.705 36 0.02 −40.747 17 −1.06 −36.765 37 −0.163 −40.910 18 0.21 −36.555 38 −0.237 −41.147 19 −0.314 −36.869 39 −0.194 −41.341 20 −0.644 −37.513 40 −0.117 −41.458 表9. 去噪后的变形监测数据(mm) 图16. 原始信号的下沉速度与去噪后信号的下沉速度 声被剔除，因此常常采用以下标准对去噪后的信号进行评价，以确定去噪后的信号与原始数据的偏差。常用的评价指标有：信噪比(SNR) [ 14 ] 、均方误差(RMSE) [ 15 ] 、信噪比增益(GSNR)和平滑度 [ 16 ] 等。 本文采用改进后的阈值去噪函数对变形监测数据进行去噪，经过计算得SNR = 46.8592，RMSE = 0.0587，R = 0.061。相较于其它各种阈值去噪方法，改进后的阈值去噪函数信噪比更高，均方误差更小，平滑度也更高。
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user: 7. 结果分析 从图11中db10小波分解的d3层高频信号可以看出，有一个周期约为16天，振幅约为1 mm的波形，这可能是在监测的过程中存在一个周期性的力造成的结果。此外，从分解的d1，d2层高频系数的结果图来看，无论是哪一层的高频信号都是前20期的下沉量较大，因为前期受到施工等各种外界因素的影响，而后期向下沉量逐渐减小，这是由于后期桥梁逐渐趋于稳定。通过db10小波进行三层分解，并采用改进后的阈值去噪函数进行去噪，使得变形监测数据基本消除了噪声，图像显得更加平滑，更加接近于自然下沉状况，为进一步的变形分析和预测提供了依据。 从图16中，我们可以看出，噪声较大的点主要都集中在观测周期中的某些拐点上，因为在这些观测周期中，桥梁所在的地基的承受力的变化表现出急剧的变化，并且具有复杂性，此外，由于外界环境的影响，使得噪声变得更加明显。通过分析，可以找出该时间段，并为以后的工程建设提供经验和借鉴，以防止灾害事故的发生。
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user: 8. 结论 本文通过采用小波分析的方法对桥梁的变形监测数据进行处理，我们可以发现小波分析在处理含有噪声的非平稳信号方面有着其优越性，小波变换的本质就是采用与原信号相似的小波基函数来表达该信号数据。通过最优小波基函数的选取，在某个小波基函数下，用小波系数表示该信号。小波分解能够将信号分解为低频部分和高频部分，并从分解后的高频部分的系数，发现信号中的奇异值，并进行粗差探测，对于粗差进行插值，然后将修改后的高频信号与低频信号进行重构，获得去除粗差后的数据。 运用小波分析对变形监测数据进行处理时，选择不同的小波基处理信号，去噪结果是不同的。因此需要根据去噪后的结果来判断最优小波基。此外进行小波分解时，不同的分解层次可能会导致不同的去噪结果，分解层次过少，去噪效果不明显，分解层次过多，会去除一些有用的信号，增大运算量。因此需要选择最佳的分解尺度对信号进行分解。由于matlab自带的阈值去噪函数有其缺点和不足 [ 14 ] ，因此，本文采用了一种改进后的阈值去噪函数对信号进行去噪，并经过验证，去噪结果确实优于硬阈值去噪和软阈值去噪。经过小波分析处理的变形监测信号去除了粗差，基本上去除了噪声，使得变形监测数据变得更加的平滑，更加接近于自然下沉状况，为进一步的变形分析和预测提供了依据 [ 17 ] 。 本文利用小波分析处理桥梁的变形监测数据，有一定的借鉴意义，为处理含有噪声的非平稳信号有一定的参考意义。本文中还存着一些不足：小波分析选取的小波函数只是与原始信号数据具有相似性，处理的结果只能说是大体去除了噪声等影响。其次，由于桥梁的变形是一个较为复杂的过程，受到车流量、风力、滑坡等多方面因素的影响。
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user: 摘 要 近几十年来世界范围内肥胖问题愈发严重，至今还没有手段遏制这个趋势。理解肥胖发生和发展的机制极为关键。诚然，肥胖是一个复杂的、异质的现状，需要从多个学科视角对肥胖进行研究。心理学对其超过半个世纪的研究探索中有收获也有不足。本文回顾了心理学研究肥胖的理论历程以及现状，总结了过去的研究中一些可靠的、可以为未来的研究提供坚实基础的观察，也指出了不再适用的一些理论观点。肯定现有的心理学理论在解释进食行为开始的方面很有说服力，也指出未来需要加大力度研究进食行为结束的方面。 关键词 :肥胖，目标冲突模型，设定点理论，边界模型，心身理论，外部性理论 Copyright © 2018 by author 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 肥胖(obesity)，词典解释为体内脂肪过量积累的一种状态，这一用法没有包含脂肪积累过量的衡量标准，是一种笼统的、公众习惯的用法。在专业领域中，由于身高体重指数(Body Mass Index， BMI)的广泛使用，国际上常以BMI超过30为标准来定义肥胖(obesity) (BMI = 体重(kg) ÷ 身高(m)的平方)。相应的BMI在25~30之间则为超重(overweight)，18.5~24.99之间为正常体重(normal weight)，18.5以下为体重过轻(underweight)。因此，肥胖可以代表这两层意思，具体使用哪层意思需要结合上下文语境进行判断。需要注意的是BMI只是对脂肪积累状态的间接测量，它适用于群体水平但在个体水平上不能简单的依据BMI做出判断，比如BMI在应用于老年人或者肌肉比例比较高的人时会有偏差(Lukaski， 2014)。 肥胖是当今世界所面临的最大的健康问题之一，大量的研究发现肥胖伴随着更高的非正常死亡风险(Snodgrass， 2011)；肥胖还和多种疾病的发病率提高有关，包括：二型糖尿病(Lois & Kumar， 2009)、心脑血管疾病(Rimm et al.， 1995; Kizer et al.， 2011)等；肥胖者常常受到更多的社交和就业歧视(Puhl & Heuer， 2009)，常遭受低自尊和低主观幸福感(Carr & Friedman， 2005)。肥胖对个体造成困扰，给社会的医疗和保险资源带来压力(Colditz， 1999)。 世界范围内，肥胖问题越来越严重。肥胖人群在过去40年间增长了3倍，世界卫生组织公布截止到2016年全球超过19亿成年人超重或肥胖(占成年人中的比重达39%)，其中肥胖者约6.5 (13%)亿；5~19岁的儿童和青少年肥胖者也超过了3.4亿(World Health Organization， 2018)。中国的肥胖率没有西方发达国家那么高，但最近几十年来也在快速增加，加上绝对人口数量庞大，中国的肥胖问题也十分严重(Tian et al.， 2016)。另外，由于人种之间的微小差异，比如：东亚人更容易在腹部积累脂肪(Consultation， 2004)、东亚人在相同的BMI水平下身体脂肪比例高于白人(Deurenbergyap， Schmidt， van Staveren， & Deurenberg， 2000)、东亚人在相对较低的BMI水平下有较高的二型糖尿病或者高血压发病率(Ko， Chan， Cockram， & Woo， 1999)，根据国际标准可能会低估了中国的肥胖问题(Consultation， 2004)。国情复杂的中国，在解决温饱的声音还未远去之时便不得不应对肥胖问题。 为何肥胖问题会在最近半个世纪突然爆发呢？简单的回答是：一、现代化带来的能量消耗减少，如：生产劳动中体力消耗大大减少、静坐的娱乐时间大大增加(screening time)等；二、现代化农业生产和食品加工造成的能量摄入增加，如今，在大多数国家高热量、精加工食物既便宜又容易获取。其中，后一个因素应该是更主要的因素，因为19世纪初一些国家的机械化减少了能量消耗但是并没有爆发出肥胖问题(Cutler， Glaeser， & Shapiro， 2003)。可以说目前为止的现代化为我们创造了一个充满肥胖陷阱的环境(Obesogenic environment)。如果没有有效的干预，可以预见肥胖问题会愈发严重。如何解释在同样的环境下有人陷入肥胖而有人很好的保持了体重是其中最关键的问题。
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user: 3. 未来的研究方向 心理学很好的推进了我们对肥胖的理解，在超过半个世纪的时间跨度内，学者前仆后继。在挫折中指出了哪些道路是行不通的，而在成功中又留下了需要未来继续回答的问题。目标冲突理论可以很好的解释肥胖研究数十年来最重要的一些发现，同时也能克服前人理论的不足。但是目标冲突理论就其本质而言只能解释后发的现象，即肥胖发生之后限制性饮食为何不起作用，而不能解释为何会发生肥胖。因此该理论应该属于解释肥胖维持甚至恶化的理论。这样就留下了一个重大的问题即在充满美味食物线索的世界中，有些人可以自由的满足享乐目标，他们似乎不需要有意控制自己的食欲，进食行为是受自动调节的系统控制的(homeostatic)；而另一部分人的享乐目标引起的进食行为常常将他们引入过量进食乃至肥胖的困境，他们的自动调节系统似乎不能有效的抑制美味食物线索引发的过量进食。易肥胖者的哪些特性使得他们面对无处不在的食物诱惑时更加脆弱呢？ 目标冲突模型忽略的另一个重要方面可以为我们提供思路。享乐目标只解释了进食开始的行为，而没有解释进食结束的行为，有研究指出进食停止不是饥饿驱力减弱的结果，而是另有一套机制在控制进食停止。比如著名的甜点胃现象(感觉正餐吃得很饱已经到极限，但是还能吃下不少的甜点)就不能用饥饿减弱来解释(Pinel， Assanand， & Lehman， 2000)。因此研究“饱”的机制应该是未来研究肥胖始发机制的一个重要方向。
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user: 摘 要 目的：探索心理健康水平、自尊对心理健康服务求助态度的影响。方法：用自测健康评定量表、心理健康服务求助态度量表以及自尊量表对430名大学生进行调查，调查结果采用SPSS17.0进行t检验、方差分析、皮尔逊相关法、多元回归分析。结果：① 自尊(t = −3.081， p < 0.01)、自测生理健康(t = −4.252， p < 0.001)、日常生活功能(t = −3.618， p < 0.001)对心理开放程度因子具有负向预测作用。② 自测心理健康(t = 3.293， p < 0.01)、心理症状与负向情绪因子(t = 2.428， p < 0.05)对心理开放程度因子具有正向预测作用。③ 自测社会健康(t = 8.512， p < 0.001)、角色活动与社会适应因子(t = 4.309， p < 0.001)、社会支持因子(t = 3.981， p < 0.001)、社会资源与社会接触因子(t = 4.924， p < 0.001)、自尊(t = 2.813， p < 0.01)对心理求助倾向因子具有正向预测作用。结论：大学生的心理健康和自尊影响心理健康服务求助态度，具有预测作用。 关键词 :大学生，心理健康，求助态度，自尊 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 优化大学生的心理健康教育的效果，了解其求助态度非常重要。目前，对心理健康的研究主要分为两个方面：一是探索心理健康服务体系的建设，二是研究各类群体心理健康的标准、影响因素以及干预效果等方面(俞国梁，董妍，2012)。影响大学生求助态度的因素很多，研究发现：求助态度与心理疾病污名呈显著负相关(汤芙蓉，闻永，2015)；自尊水平越高，个体的求助态度水平就越高(李盈，2015)；有心理求助经历的比没有心理求助经历的大学生更愿意寻求心理工作者的帮助，求助经验对心理求助行为具有强化作用(刘寒梅，朱从书，胡修银，2013)；心理压力大的学生心理求助意愿较强(盛红勇，2015)；外控的个体在遇到心理问题时更容易产生求助行为，心理咨询当事人的自我效能感越高，在遇到心理问题时越容易寻求心理工作者的帮助(余晓敏，2004)。相比理工科专业的大学生，文科生在寻求心理帮助方面更加积极；独生子女比非独生子女更愿意寻求心理帮助(杨颖，叶一舵，2008)。 本研究将立足于大学生自测健康将会影响大学生的专业求助，对在校大学生心理健康、自尊以及求助态度进行调查，了解大学生心理健康和求助态度以及自尊情况，研究心理健康、自尊对求助态度的影响。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 采用整群抽样，从某医学院抽取学生430人作为研究对象。发放问卷430份，回收有效问卷428份，有效回收率为99.5%。其中男生131名，女生297名；劳动与社会保障专业93人，临床医学专业164人；麻醉学专业171人；235人来自农村，193人来自城市；独生子女195人，非独生子女233人。 2.2. 研究工具 2.2.1. 自测健康评定量表(SRHMS) (汪向东，王希林，1999) 由许军等人编制。采用Delphi法和现场调查法，从生理、心理和社会三个方面筛选自测健康评价指标。由自测生理健康、心理健康和社会健康三个评定子量表组成，用于14岁以上各类人群的健康测量。SRHMS由10个维度，48个条目组成，其中1至18条目组成自测生理健康评定子量表，19至34条目组成自测心理健康评定子量表，35至47条目组成自测社会健康评定子量表。SRHMS的得分高低能够直接反映健康状况的好坏，得分高说明健康状况好。 2.2.2. 心理健康服务求助态度量表(Mackenzie， Knox， Gekoski， & Macaulay， 2004) 2004年，由Mackenzie和Corey修订，由三个分量表组成，分别是：心理开放程度、心理求助倾向以及不在意社会污名，有15个反向计分的项目。该量表为五点量表，完全不同意为1，完全同意5。总分越高，表示寻求专业性心理帮助的态度越积极。量表的再测信度为0.62 (p < 0.01)，效标效度为0.46 (p < 0.01)。 2.2.3. 自尊量表(SES) (汪向东，王希林，1999) 由Rosenberg于1965年编制，主要用于评定个体关于自我价值和自我接纳的总体感受，包括10个条目。该量表为四级评分，总分范围为10~40分，得分越高，自尊程度越高。 2.3. 实施步骤 将量表装订成册，统一指导语，发放调查问卷。进行团体施测，当场回收问卷，检查问卷的完整性和有效性。 2.4. 数据处理分析 运用SPSS17.0进行数据录入，运用独立样本t检验、方差分析、皮尔逊相关法、多元回归等进行统计分析。
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user: 4. 讨论 4.1. 心理健康服务求助态度在人口学变量上的讨论 研究发现，求助态度在性别上的差异不显著，与杨颖、苏日娜的研究结果不同(杨颖，叶一舵，2008；苏日娜，2004)，可能是人们的思想观念正发生改变。不在意社会污名因子在是否独生上存在差异。虽然 Table 9 Correlation of self-test for health， help-seeking attitude of university student 健康总体自测 自测健康量表总分 心理开放程度 心理求助倾向 不在意社会污名 自测健康量表总分 0.737 ** 心理开放程度因子 −0.010 −0.045 心理求助倾向因子 0.294 ** 0.317 ** −0.123 * 不在意社会污名因子 0.049 0.121 * 0.236 ** 0.109 * 心理健康服务求助态度总分 0.178 ** 0.214 ** 0.576 ** 0.527 ** 0.752 ** 表9. 自测健康与心理健康服务求助态度的相关 **. 在0.01水平(双侧)上显著相关。*. 在0.05水平(双侧)上显著相关。 Table 1 0 Regression analysis of self-test for health， help-seeking attitude of university student 因变量 自变量 R2 调整R2 B Beta t p 心理开放程度 自尊总分 0.022 0.019 −0.255 −0.148 −3.081 0.002 自测生理健康 0.056 0.052 −0.065 −0.203 −4.252 0.000 自测心理健康 0.049 0.157 3.293 0.001 日常生活功能 0.053 0.049 −0.125 −0.175 −3.618 0.000 心理症状与负性情绪 0.036 0.117 2.428 0.016 心理求助倾向 自测健康总分 0.117 0.113 0.038 0.281 5.932 0.000 自尊总分 0.240 0.133 2.813 0.005 自测社会健康 0.145 0.143 0.098 0.381 8.512 0.000 角色活动与社会适应 0.155 0.151 0.175 0.232 4.309 0.000 社会支持因子 0.177 0.214 3.981 0.000 不在意社会污名 自测健康总分 0.015 0.012 0.018 0.121 2.523 0.012 自测心理健康 0.013 0.010 0.040 0.113 2.347 0.019 社会资源与社会接触 0.017 0.014 0.075 0.129 2.693 0.007 心理健康服务求助态度总分 自测健康总分 0.046 0.044 0.055 0.214 4.523 0.000 自测社会健康 0.058 0.055 0.117 0.240 5.104 0.000 社会资源与社会接触 0.054 0.052 0.235 0.232 4.924 0.000 表10. 自测健康、自尊与心理健康服务求助态度的回归分析 接受的高等教育是相同的，但所处的家庭氛围不一样，非独生子女在家庭中从小就和竞争者即自己的兄弟姐妹生活在一起，为争取家人更多的关注，可能会更在意社会污名，而独生子女在整个家庭当中，没有竞争者，不会有非独生子女的担忧，所以对于社会污名，他们可能不在意。不同专业在心理健康服务求助态度上不存在差异，与刘寒梅的研究一致(刘寒梅，朱从书，胡修银，2013)。但在心理开放程度因子上存在差异，两两比较后发现，麻醉学专业和劳动与社会保障专业在心理开放程度因子上存在差异，可能是与专业的学科性质有关，文科大学生比起理科可能会更感性，更喜欢表露自己的想法。 4.2. 自测健康影响心理健康服务求助态度 自测健康水平高的个体，在遇到问题时，能够具备更好的趋向于从积极的、建设性的方法解决问题，心态更加积极乐观，更容易打开心扉，产生求助行为。自测社会水平高的个体，他们所感受到的社会支持会更高，已有研究认为获得的社会支持越高，个体的求助态度越好，所以社会健康对求助态度具有很好的预测作用(安莉娟，2010；赵静，2012；王硕，2015；郑亚楠，胡雯，赖月月，2016)。社会资源与社会接触水平高的个体，性格开放与朋友伙伴的交流和沟通多，心理健康服务求助态度会更高。角色活动与社会适应水平高的个体对周围的环境的安全感会高，会更愿意寻求心理帮助。 社会支持对心理求助倾向因子具有正向预测作用。这与安莉娟、赵静的研究结果相同(安莉娟，2010；赵静，2012)，她们认为社会支持水平越高，个体越倾向于进行心理求助。自测心理健康对不在意社会污名因子具有正向预测作用。自测心理健康水平高的个体，在遇到问题时他们会更加客观、全面、积极地去看待外在评价。 4.3. 自尊与心理健康服务求助态度的关系讨论 自尊水平是影响求助态度的一个重要的方面，显示大学生对自我的接纳程度和自我的认知评价。从研究结果来看，大学生自尊水平越高，越倾向于心理求助。自尊水平高的个体，在遇到心理障碍而自己无法解决时，会倾向于寻求心理求助。
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user: 摘 要 针对超市商品短时间内销量预测问题，本文通过对比几种基本模型，提出了一种基于LightGBM和支持向量回归模型相结合的预测模型。该模型不仅通过对用户的行为数据进行量化特征提取和商品属性的特征提取，同时结合了时间滑动窗口在特征处理上的优势，将商品的销售数据作为前后关联数据进行动态特征提取，再通过多模型关系的融合，对商品数据进行预测。实验结果显示，经过滑窗法特征提取后，通过对比支持向量回归模型和LightGBM预测模型，发现LightGBM预测模型效果略优于支持向量回归模型，通过组合支持向量回归模型和LightGBM模型，发现超市销量预测模型的均方根误差仅为1.23209，明显高于单模型预测结果。因此，该模型是短期超市商品销量预测的一种有效方法。 关键词 :LightGBM，动态特征提取，SVR，模型组合 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现如今传统行业的竞争愈演愈烈，超市的形态也更加多样化，智能化，若要在大数据的营销环境中，争取一席之地，必须将数据化技术引入其中，建立与客户的密切联系，实现精准的销售营销策略 [ 1 ] 。目前，可用于购买行为预测的模型与方法很多，包括决策树方法，贝叶斯分类算法、支持向量机、神经网络方法以及时间序列预测方法等 [ 2 ] 。预测的方法和预测的数据不同，产生的效果也不同。预测方法各有其优点和缺点，但都是对数据从不同角度来进行的解读，因此各个模型的相互组合能够发挥不同方法的优势，对数据有全面综合的理解。目前很多企业已经将数据挖掘与传统的预测方法相结合，极大的改变了超市销售预测的局面 [ 3 ] 。许多大型零售商倾向于使用时间序列方法进行预测。这需要大量的销售数据作为数据支撑。对于数据量较少或者小型零售商，则倾向于用使用经验法定性分析 [ 4 ] 。 对于时间序列预测模型而言，本文所采用的数据为短期销售数据，时间跨度小，不能很好的体现销量的周期性变化。支持向量机回归(SVR)是根据结构风险最小化原则提出的 [ 5 ] ，具有很好的泛化能力。因此针对短期数据的特点，本文通过滑动时间窗口增加时间序列特征，并采用支持向量回归模型进行动态特征提取，通过组合模型，最终建立合理有效的预测模型，从而进行准确的销量预测。该模型较单一的模型具有更好的稳定性和更高的预测准确率。
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user: 2. 基本模型概述 支持向量回归模型介绍 支持向量回归模型其核心思想是通过引入非线性映射 φ ( x ) ，将原始的低维特征空间映射到高维的特征空间，在高维特征空间中构造最优分类超平面 [ 5 ] 。假设 ( x i ， y i ) ， x ∈ R d ， y i ∈ R ， i = 1 ， ⋯ ， n ，目标是求解下列回归函数 f ( x ) = ( w ⋅ Φ ( x ) ) + b 其中，w是权值向量，x表示模型的输入，b是误差值，而 Φ ( x ) 则表示核函数。对于样本 ( x ， y ) ，传统的回归模型通常是基于模型输出 f ( x ) 与y的值的差值来计算损失支持向量回归 [ 6 ] 的一般形式可表示为： f ( x ， w ) = f ( x ， α ， α ⌢ ) = ∑ i = 1 n ( α i − α ⌢ i ) K ( x ， x i ) + b K ( x i ， x j ) 被称为核函数。只要符合Mercer条件的函数均可用作核函数。尽管可供选择的核函数很多，其中最广泛使用的核函数是径向基函数(RBF)。径向基函数可由下述方程得到： K ( x i ， x j ) = exp ( − ‖ x i − x j ‖ 2 ) / 2 σ 2 其中 σ 表示RBF的宽度。本文选择高斯径向基函数作为核函数 [ 7 ] ，让C和 ε 在一定的范围内取值，将取定的C和 ε 不断用于训练集，通过网格搜索法最终使得训练集拟合程度最好的一组参数即作为最优参数。 LightGBM模型介绍 LightGBM是一个梯度提升框架，使用基于学习算法的决策树 [ 8 ] 。该算法是对随机森林的进一步改进，在模型的树模型中包含了分类树和回归树 [ 9 ] 。决策树常用来处理分类问题，在商品销量预测中可以对商品的离散性特征进行有效的处理和预测，回归树常用来处理预测问题，对商品的时间等连续性特性更加敏感。LightGBM采用梯度提升的方式 [ 10 ] ，将分类树和回归树进行有效的叠加，该算法在对商品销量预测中，可以有效的将商品的基本属性，如类别，周期性指数等离散体征与按时间滑动窗口获取的连续销量的连续特征有效的结合，使得商品销量预测的多方面特征有一个更加综合的使用。