DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 海底视频监测是海洋观测中最直观有效的手段之一，通过海底观测网的持续供能和信息传输优势 [ 1 ] ，可以将海底最直接的影像数据实时全天候地传输至岸上 [ 2 ] ，为海洋科考人员提供重要信息 [ 3 ] 。然而海洋空间巨大，监测将产生规模空前的视频数据，使得现有的存储系统难以负担，导致有价值的数据可能丢失，严重影响开发和利用海洋事业的发展。 视频存储技术一直是计算机学科的一个研究热点。早期的视频数据主要采用文件存储的方式，例如将视频存入到操作系统中的文件中，并利用视频的拍摄时间、地点等信息对文件和目录命名。这种方式简单直接，但随着文件数量的增多，文件目录层数也越来越多，视频检索变得很困难。为了方便查找，使用数据库来存储和管理视频文件的方法开始流行起来。通过将视频的特征信息提取出来存放到数据库中，并设置一个字段记录存储源视频文件的路径，使得视频检索得以快速进行。随着视频数据量的进一步扩大，以前采用单机存储也慢慢演化为采用网络分布式存储，甚至数据中心大数据库存储。例如，在交通视频监测领域，刘高辉 [ 4 ] 等提出了采用分布式数据库Hbase和分布式文件系统Hdfs相结合的视频存储方案，即先将原始视频上传到Hdfs，并进一步对视频内容进行摘要提取，将视频的元数据和摘要一同存入Hbase数据表，使得视频检索可以在Hbase表中快速进行。然而，Hdfs倾向于存储大文件，因此该方法无法开展细粒度的视频检索。为解决这一问题，江冕 [ 5 ] 等针对文件系统存储视频效率低、粒度大的问题，提出了一种专用的磁盘逻辑结构，将视频和对应的索引信息直接写入该结构，实现了视频的秒级检索。操顺德 [ 6 ] 等在该文献工作的基础上，设计了专门的分布式视频存储架构，使系统在满足细粒度检索的同时，支持海量数据的并发读取，但是这种专门的体系结构使用起来不方便，不易推广。文献 [ 7 ] 利用Hbase大数据库来存储视频数据，设计了一种面向海量小视频的存储方案，将连续的安防监控以10分钟为单位进行存储，降低了视频的连续读写频率，在保证数据库中数据的实时性和视频准确检索方面取得了较好的效果。然而，在海洋视频监测领域，由于海底视频摄像十分困难，所以海洋视频存储研究的进展也相对缓慢，纵观目前的文献资料报道，目前采用的仍然是传统的文件存储方法。显然，无法达到海量、高效、持续存储的目的。近年，海底监测网络已列为国家长期战略项目 [ 3 ] ，是国家开发和利用海洋工程的重要支撑。因此，研究针对海底监测视频的大数据存储方法是必要和紧迫的。 本文通过分析海底监测视频的实际拍摄环境，关注海底监测视频内容存在稀疏特性，为了有效存储视频中的稠密部分，同时压缩稀疏空白视频，首先设计基于运动目标检测的视频分段算法，将视频数据分段，然后给出基于Hbase大数据库的视频数据存放方法。该方法可以满足不断增长的视频数据的存储，同时能够实现不同视频的快速准确检索。
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user: 2. 海底监测视频和存储需求 2.1. 海底监测视频流处理框架 海底监测信息系统框架如下图1，由4个部分组成。1) 视频采集端：由诸多安置在海底的摄像头和视频编码器组成，对某一固定区域进行监视，并将影像通过海底光缆传输至海岸基站。2) 视频预处理服务器：接受视频数据并做视频入库前的预处理工作，包括视频分段、压缩和特征提取，同时将处理后的数据提交给Hbase数据库。3) Hbase数据库：组织和存储海量视频数据，提供高效的视频数据管理机制。4) 视频应用检索服务器：响应用户的视频查询请求，并传递给Hbase去执行，将结果返回给用户分析。 图1. 海底监测视频流处理框架 2.2. 海底监测视频特征 视频的稀疏性 海底监测的对象多种多样，可以是位于大洋水层或海底的生物、海底重要基础设施、以及发生在海底的自然现象等。由于海底环境空旷，监控区域只是整个环境空间的一小部分，在有限的区域内能捕获到监测目标的次数是十分稀少的。以监控鱼群为例，当鱼群游到监控区域并驻足时，监控装置会拍摄到大量鱼类画面，并随着鱼的游动不断变换，而当鱼群随着洋流离去，视频中的信息量明显变少，大部分是无价值的背景信息。多数情况下，鱼群会在海水中四处活动，只是偶尔出现在监控区域内，因此视频中的内容有时是稠密的、大部分是稀疏的。我们把这类没有实质内容，或者没有太多价值的视频认为是稀疏视频。下图2描述了一段典型的稀疏视频S，从左往右代表时间先后顺序。 图2. 一段视频S分段示意图 在图2中，黑条(用g标识)表示视频中信息密集的部分，它在一段视频序列中的出现具有随机、不均匀、持续时间短等特征。相反，白条(用k标识)表示视频中的信息稀疏部分，它占视频序列的绝大部分。很明显，如果将图2所示视频的各部分平等对待，全部存入数据库，那么信息使用价值不能区别对待，有用信息将会淹没在大量无用信息中，而且还会造成大量的存储冗余，影响视频检索效率。因此要对海底监测视频进行分段处理，视频中信息密集和稀疏部分的最大区别在于视频内运动量的变化，当对象出现或发生时，视频画面会发生明显的改变，因此可以利用运动目标检测的方法来对视频进行分段，将在后面4.2.1节中讨论。 2.3. 海底监测视频的存储需求 为了能持续和长期存储海底监测视频流，必须针对视频稀疏性进行高效压缩，以免浪费不必要的存储资源，其次必须使用大数据存储平台，支持海量数据存储，且随着视频的不断存入，系统可以平滑扩容。为了能更好地存储分段后的视频数据，不采用粒度大且不易管理的文件存储结合数据库存储的方式，选用Hbase大数据库统一存储全部的视频数据。为了方便视频流的存入，需要将时间上相邻的视频数据，在存储装置上也位置相邻，同时对视频流中密集内容部分进行特征标记，使得系统既支持播放完整视频，又可以只播放密集内容视频。为了便于视频数据的分析和利用，需要在视频存储前进行特征识别，将提取到的特征和视频关联保存，使用户可以基于视频特征进行快速检索。
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user: 3. 海底监测视频存储模型 3.1.视频存储模型 3.1.1. 基本概念 定义1 密集内容视频片段：密集内容视频片段是在原始视频中，监测目标出现且连续变化的一段视频画面，它可以抽象表示为g = (id， t， lo， le， co， sh， te， se)，其中id是拍摄该段视频的摄像源编号，t、lo是视频拍摄的起始时间和地点，le表示g的持续时长，co、sh和te代表视频g中提取到的颜色、形状和纹理特征，se表示g中内容的语义特征。 定义1中，id、t、lo、le是g本身固有的信息，可以在视频上传时直接获知，而g对应的视频特征，需要预先作提取操作。由于目前的视频特征检索技术大多是基于视频中的图像的检索，考虑到视频时间维度和更高层内容检索仍处于初级阶段。因此，我们认为视频特征co、sh、te、se就是g中的图像特征。考虑到co、sh、te属于图像的底层特征，计算机提取它们比较简单且快速，所以在存储视频段g之前，首先对g进行图像特征检测，然后将检测到的特征提取出来，并与g进行关联保存，使得系统可以根据底层特征对视频进行检索。而se特征的提取非常复杂、耗时多，不在视频存储时同步提取，对此本文在5.3节给出了一种se特征检索写回策略。在实际存储时，g中包含的各个属性数据将映射到Hbase数据表中，具体实施方法在4.3.4节讨论。 定义2 稀疏空白视频片段：稀疏空白视频片段是在原始视频中，大多只有背景且几乎没有监测目标出现的一段视频画面，它可以抽象表示为k = (id， t， lo， le， p， n)，其中id、t、lo和le分别表示k的摄像源编号、起始时间、地点和持续时长，p是k中的一个图像组画面(GOP， Group of Picture)，n是该段视频的解压参数。 为了实现视频的完整播放，我们不是直接丢弃稀疏空白视频段，而是选择大力度地加以压缩，将其中包含背景、起止时间等有用信息保留下来。定义2中，id、t、lo、le是视频本身固有的，可以在视频上传时直接获知。p和n分别用来保留视频k压缩后的信息，具体的压缩和解压过程将在4.3.3详细讨论。由于稀疏空白视频段包含的有用信息量特别少，对其进行特征提取得不偿失，故模型k中没有特征属性。同样地，在实际存储时，k中的各个属性数据将映射到Hbase数据表中，具体方法在4.3.4节讨论。 定义3 完整海底监测视频集：所有密集内容视频段和稀疏空白视频段按照拍摄起始时间顺序组合在一起的视频，是完整海底监测视频集，它可以抽象表示为F = {v 1 ， v 2 ， ∙∙∙， v n }，其中v i 是一段视频数据的抽象，v i = g或k，记为v i = v ig 或v ik 。 定义4 视频段标识：视频段标识是唯一指向一段视频v的指针，它可以抽象表示为r = (id， t， f)，其中id是拍摄该段视频的摄像源编号，t是视频拍摄的起始时间，f是视频类型的标识，用于指示当前视频v是g还是k。 3.1.2. 索引定义 定义5 主索引I R ：是视频数据v∈F的一个二元组集合{(r 1 ， v 1 )， (r 2 ， v 2 )， ∙∙∙， (r i ， v i )， ∙∙∙， (r n ， v n )}，其中r i 是视频集F的视频标识集合中的一个标识，v i 表示一段视频数据。 定义6 辅助索引I CO ：是视频数据v∈F的一个二元组集合{(co 1 ， v 1 )， (co 2 ， v 2 )， ∙∙∙， (co i ， v i )， ∙∙∙， (co n ， v n )}，其中co i 是视频集F的视频图像颜色特征集合中的一个颜色特征，v i 是一段视频数据的抽象。 类似地，我们可以定义形状、纹理和语义特征的辅助索引I SH 、I TE 和I SE 。
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user: 5. 基于Hbase的视频数据检索 5.1. 自然回放某段时间的视频 自然回放某段视频就是选择一条视频流和起止时间进行播放，这是最常用的视频分析方法，下面给出自然回放的算法： 5.2. 按图像底层特征检索播放视频 为满足基于图像底层特征的视频检索，我们设计了检索算法，下面以视频的颜色特征为例进行阐述，其它特征的检索算法与之类似。 5.3. 按语义特征播放视频 为了提供视频语义特征检索，本文设计了一种云计算检索、语义写回的检索策略，主要思想是：当需要按语义特征查询时，首先判断要检索的语义特征是否已经存在于视频表se字段中。若该字段非空，即有某个值，则立即返回与se字段相符合的的视频记录，即要求的视频段；否则，利用检索要求，分析出相关的底层特征，例如，例如搜索语义为“海底热液”时，其对应的视频颜色特征更偏向于黑色、灰色等，这个过程可以用人工或相关的关系库实现，利用这些底层特征缩小要检索的视频记录范围；然后利用云计算平台，对所有视频逐个进行语义特征分析和识别；最后将符合要求的视频记录返回，同时将该语义特征写回该视频对应的se字段中，不断完善视频语义特征库。值得说明一下，上述方法和实现，不是本文讨论的重点，将在后续论文详细阐述。
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user: 6. 实验评价 6.1. 实验环境搭建及数据准备 本实验环境采用Dell机群，运行的操作系统为Linux，其中一台计算节点安装了Ffmpeg及Opencv视频处理软件，其它节点安装了Hbase-2.0数据库，总存储容量约2 TB。计算节点间通过高速网络互联。 实验的视频数据来自加拿大维多利亚海底实验网络的深海摄像系统 [ 13 ] ，我们选取了20段时长约60分钟的海底监测视频。将视频数据以15分钟为单位送入视频处理节点，经分段、压缩和特征提取之后，发送到Hbase数据库服务器，由Hbase负责全部视频数据的存储和管理。 6.2. 视频播放实验 为了验证视频经过分段和压缩存储之后，系统能够正常的将Hbase中的视频记录查找出来，并且恢复为原始的视频流，我们按照算法2进行视频自然回放实验，播放时的的帧序列截图如下图3。 图3. 视频自然回放实验 从上述图像序列可以看出，恢复后的视频基本可以流畅播放，仅在分段点处有些许失帧，由此可以认为本文设计的Hbase存储系统满足一般的视频回放需求。 6.3. 视频数据存储容量分析 为分析利用本文Hbase方式和传统文件方式存储视频占用的实际磁盘存储空间大小，分别将时长为1，2，3，4，5，6，7，8，9小时的监测视频存储到Hbase数据库，采用hdfs dfs -du -h/usr/hbase/hbase_db/data/default/命令查询Hbase数据表的磁盘占用量(本文Hbase运行与Hdfs之上)。另一方面，在linux文件系统中可以利用ls − l命令，查询原始视频文件的磁盘占用量，记录两者数值大小，在使用不同视频多次实验求均值后，得到实验结果如图4所示。 从图4中可以看出，在存储相同时长的视频要求下，本文Hbase方式比传统文件方式占用更少的存储资源，且随之视频的持续增长，两者差距越来越大。视频时长为9小时，节省了近75.6%的存储空间。由此可见，本文针对海底监测视频设计的存储策略比文件方式节省更多的存储资源。 6.4. 视频检索实验 为了测试特征检索能力，在开始实验前，先利用4.2.2节提出的特征提取方法，对密集内容视频进行特征提取，然后将提取好的特征存放到Hbase视频表对应视频记录的属性列中。另一方面，将原始视频 图4. 视频存储容量分析 文件保存在linux文件系统中，利用文件名来标定视频的摄像源id和拍摄起止时间等信息。下面是对上述两种视频存储方式进行检索实验的过程描述：1) 将检索条件设定为要查询的视频的摄像源id、起止时间和颜色特征a。2) 对本文Hbase方式，首先连接Hbase数据库，调用Hql语句执行上述检索，Hbase shell会返回查询结果并提供本次查询耗时。3) 对于文件方式，调用编写java程序搜索视频文件目录树，利用摄像源id、起止时间信息来定位到符合要求的视频文件，然后将视频输入到借助文献 [ 14 ] 方法实现的视频特征检索软件，经过软件提取得到符合要求视频的起止时间信息，记录程序执行总时间作为文件方式的检索时间。4) 将视频的时间范围依次设定为1，10，20，30，40，50，60，70，80，90分钟，分别记录两种方式对应的检索时间。通过变换检索特征，重复进行上述实验，对检索时间求平均值，实验结果如图5所示。 图5. 视频检索实验 从上图5可以看出，传统文件方式的检索时间随着检索范围的扩大，呈现高斜率线性增长。而Hbase方式的检索时间变化幅度很小，仅随着检索范围的增大稍有上升。当检索小视频时，如1分钟的视频，采用软件检测视频文件的方式要比Hbase方式更快一些，这是因为连接Hbase数据库耗时比较多，从Hbase主节点向从节点发送查询指令也又一定延迟。但是，在检索10分钟及以上的视频时，Hbase方式的检索速度要远高于文件方式，这是由于Hbase可以直接通过查询视频特征列来完成。通过上述比较可以得出，在应对较长视频的特征检索时，本文Hbase方式的检索速度远高于传统文件检索方式。
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user: 7. 结束语 海底监控就像一双“窥探”海底的眼睛，透过它人们可以发现海底未知的秘密，为了存储海量视频数据，本文设计了一种基于Hbase的监测视频存储方法，该方法针对海底监测视频的稀疏性，设计了基于运动矢量的视频分段方法，着重保留分段后的密集内容部分，对空白稀疏部分进行了压缩，大大减少了视频数据量。为了能更好的存储这些数据，设计了基于Hbase的视频存放策略，该方法打破了传统数据库加文件的视频存储模式限制，将视频稀疏的特性融入到存储设计思想中去，简化了视频的存储结构。在视频数据使用方面，设计了两种视频播放方式并提供了多种基于条件和特征的视频检索机制，相比传统的视频检索方式，速度可以大大提高。但是，在特征检索方面，特别是基于语义特征的视频检索，还不完善，下一步将充分利用深度学习和模式识别技术增强视频大数据库的检索能力。
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user: 摘 要 最近几年，大多数学者在制造商双渠道(制造商通过线上渠道对消费者进行销售产品，而零售商仅仅通过传统的线下实体渠道为消费者提供所需产品)进行了大量的充分的研究与论证，但对于零售商双渠道(零售商同时通过线上渠道和线下实体渠道为消费者提供服务)研究较少，本文通过Stackelberg博弈相关理论对零售商通过线上线下双渠道向最终消费者提供商品的决策策略进行分析，求解出上游制造商与下游零售商的最优决策策略，并对最优利润与各相关参数的相关关系进行分析与探讨。将非合作决策模式与合作决策模式下的供应链整体利润进行比较，得出非合作决策模式下的制造商和零售商的利润之和小于合作决策模式下制造商和零售商组成的供应链整体利润。 关键词 :多渠道，渠道选择，定价，网络渠道 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着支付宝等网络新兴支付方式以及物流运输、配送等相关设施的完善，通过互联网渠道进行购物消费的用户呈现出逐渐递增的趋势。一方面，在竞争激励的商业环境和高速发展的互联网进程中，企业只有通过不断尝试、升级现有的商业运营模式才能脱颖而出，为吸引消费者购买，促进产品的销售份额，更多的企业选择在传统线下零售渠道的基础上通过线上渠道吸引消费者对商品的购买，增加销售份额。据统计，大约42%的大型企业通过线上直销渠道为消费者提供产品，线上渠道拥有庞大的市场活力。 逐年递增的在线购物消费者规模使得开通线上渠道获得大多数商家的青睐，通过线上线下双渠道来获取销售份额和扩大市场份额。大型制造企业IBM等已开通线上渠道直接为消费者提供产品，大型零售企业沃尔玛在中国开通网络购物渠道，苏宁等大型家电零售商通过开通线上销售渠道，持续增加销售份额。网络销售渠道的开通不仅为众多零售商和制造商了解用户需求提供便利，而且通过在线便利浏览商品信息为消费者提供更多可选择性。消费者出于不同消费习惯，时间管理观念不同等多种因素呈现出不同的购物喜好。一部分消费者习惯通过线下实体店进行亲身体验和感知商品进行购物，这种类型的消费者比较青睐传统线下渠道，另一部分消费者出于网络购物的便利性以及时间合理安排等因素的考量，选择线上购物渠道。随着互联网技术的成熟与发展，线上线下双渠道都呈现出了递增的市场态势。 在零售商是否开通线上渠道的问题上，相关学者进行了大量的研究。Bernstein等通过研究得出结论，传统零售商基于企业发展战略的考虑可以开通线上渠道，但是短期内不一定会获得相应的收益 [ 1 ]。陈云等考虑线上渠道开通程度对采用双渠道销售产品的零售商实施定价的影响，研究表明，采用线上线下双渠道的零售商会通过制定较高的产品价格来获取收益 [ 2 ]。张盼等研究面对价格和服务竞争时不同零售商实施的线上线下双渠道策略，研究表明，当零售商提供的产品价格和服务差异不显著时，通过线上渠道进行服务提供的零售商对于提供服务的水平与程度与获取利润之间成负相关 [ 3 ]。颜永新等认为，当传统线下渠道和线上渠道之间的竞争程度相差较小时，零售商可以同时实施线上线下双渠道，并且通过与制造商达成的数量折扣约定可以很好地协调线上线下双渠道的情形 [ 4 ]。赵金实等考虑开通线上渠道的零售商并且通过制造商代发货给最终消费者的企业运营模式，对供应链各成员主导权不同情形下零售商财务及运营等绩效进行研究。进而发现供应链各环节成员通过在供应链中占据的主导权获取更大利益 [ 5 ]。李敬泉等分析了采用线上线下双渠道的零售商在未使用协调机制情形下的4种不同的定价策略，进而发现采用集中式决策的价格策略与分散决策下的3种价格策略相比较呈现出更大的优势 [ 6 ]。郑文军等分析了在线上线下双渠道采用统一产品价格的情形下，强势零售商开通线上网络销售渠道的效果。研究结果表明，零售商在一定条件下实施线上渠道能使制造商等各方获取收益 [ 7 ]。谭江涛等通过给予销售努力补偿机制的引入，通过算例计算分析得出当零售商对其实施的线上渠道给予适当的销售努力时，零售商获取的收益将实现提升 [ 8 ]。孔造杰等分析了在制造商开通线上销售渠道的前提下，零售商进而开通线上渠道的相关问题。研究结果表明，零售商通过开通线上渠道增加其与强势制造商谈判议价能力，实现制造商、零售商的互利共赢 [ 9 ]。 以上文献有关零售商开辟线上渠道相关问题的分析研究，一部分没有考虑制造商的线上销售渠道，但是未考虑用户搭乘便车的行为对零售商和制造商的影响。由于线下实体店可以允许用户进行直接交流和沟通，对产品进行直接接触和感知，当线下门店实施各种大型促销活动时，例如通过电视进行广告宣传，线下传单的发放，相关人员进行免费的介绍和试用等，通过大型促销活动的开展吸引的新消费者通过在线下实体店对欲购买产品进行前期体验，了解产品的使用性能，进而在一定程度上考虑在线上渠道购买商品。消费者通过搭乘便车的方式在线下实体门店进行所需产品的直接接触和预体验，进而使得线下门店成为线上渠道的开放式展厅和体验店。Mittelstaedt等通过分析研究表明消费者的线下免费体验的搭乘便车行为使得零售商线下渠道的销售份额减少，进而零售商减弱了为消费者提供优质服务的内在动力，使得提供的服务水平在一定程度上呈现下降趋势，使得现有的市场产品需求降低 [ 10 ] ；Carlton等通过进行实证研究得出结论，消费者在线下实体店进行免费体验的搭乘便车的方式在一定程度上减少了服务供应商的收益，制造商可以通过在线上线下销售差异化商品，同时帮助零售商承担一定比例的服务成本来缓和线上线下渠道同时开通的冲突 [ 11 ]。Bernstein通过研究表明，制造商通过开通线上网络渠道为消费者获取更多产品信息提供便利，通过让消费者方便快捷在线上渠道获取所需商品信息的方式搭乘便车，进而在零售商线上线下双渠道对所需商品进行购买，从而在一定程度上提高产品在市场的需求量，因此可以使得制造商获益 [ 12 ]。 与以往文献相比较，本论文在双渠道情形下，探究合作决策模式下和非合作模式下制造商主导的Stackelberg博弈下零售商线上线下双渠道供应链的定价决策问题。
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user: 2. 问题说明和模型构建 本论文分析的零售商双渠道供应链系统仅涉及一个制造企业和一个零售企业，并且在该线上线下双渠道供应链中，制造商仅仅通过零售企业间接向消费者提供商品，制造商向零售商以一定价格销售商品，零售商通过线上网络渠道和传统线下渠道同时向最终用户提供商品。制造商和零售商在商业行为上是完全理性的，都以自己获取收益的最大化为目标。该线上线下双渠道供应链系统结构如下，如图1。 图1. 线上线下双渠道供应链系统 因为线性需求函数分析和操作相对简便并且广泛应用于供应链系统的分析中，线性需求函数可以用来描述最终消费者的需求。Huang和Svaminathan等学者都进行过有关线上线下双渠道供应链的线性需求函数的描述。因此本文使用与此前研究者一致的线性需求函数。在接下来的论述中，制造商的有关变量由下标“m”表示，零售商的有关变量由下标“r”表示。假设制造商以成本c生产产品，同时把产品以批发价格w出售给下游零售商，零售商通过传统线下实体渠道以价格 p r 进行销售，在线上网络渠道以价格 p e 进行出售，同时假设 c < w < p r ， p e ，每位最终消费者只在零售商处购买一件商品，并且参数 a ( a > 0 ) 被认为是市场总体需求量，包含传统线下渠道和线上网络渠道的总需求。 μ ( 0 < μ < 1 ) 代表消费者在线下渠道购买的商品数量在总市场需求中的占比， 1 − μ 代表消费者通过线上网络渠道购买产品在市场总需求中的占比。令 d r 表示传统线下渠道消费者需求量， d e 表示网络渠道消费者需求量。 d r = μ a − k 1 p r + k 2 p e d e = ( 1 − μ ) a − k 1 p e + k 2 p r k 1 ( k 1 > 0 ) 表示渠道需求价格弹性系数，自身渠道商品价格越高，相应的消费者需求则越小， k 2 表示其他渠道的价格变化对消费需求产生的影响。因此线上网络渠道和传统线下渠道的市场需求量可以表达为线性需求函数可以清晰地表明，某一特定渠道的消费需求随着自身渠道商品出售价格的提高而下降，同时随着其他渠道产品销售价格的提高呈现上升趋势。并且假设 0 < k 2 < k 1 ，通常其他渠道销售价格变化对消费需求产生的影响小于自身渠道商品价格变化产生的影响。本文假设制造商向零售商出售商品的批发价格w为外生变量，上游制造商和下游零售商之间信息共享。 π m 用来表示在零售商线上线下双渠道供应链系统中制造商获取的利润， π r 用来表示零售商获取的利润。参考以上各参数之间的关系，在零售商线上线下双渠道供应链系统中，上游制造商和下游零售商的利润可以表示为 π m = ( w − c ) ( d r + d e ) (1) π r = ( p r − w ) d r + ( p e − w ) d e (2) 上游制造商的利润由两部分组成，第一部分表示由下游零售商通过线下实体渠道进行采购商品产生的利润，第二部分表示由下游零售商通过线上网络渠道进行商品采购产生的利润。同时零售商的利润也有两部分构成，第一部分表示零售商通过传统线下渠道向消费者出售商品产生的利润，第二部分表示零售商通过线上网络渠道向最终消费者销售商品产生的利润。
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user: 3. 合作决策模型 在合作决策模型中，零售商线上线下双渠道供应链系统组成一个整体，在此种供应链系统中上游制造商负责生产环节，下游制造商负责向最终消费者销售商品。在集中式决策模型中，上游制造商和下游零售商进行决策的依据是整个供应链系统的总体利润最大化，因此制造商和零售商进行的决策是整体最优的。在集中式决策模型中，线上线下供应链系统的整体利润为 π = π m + π r = ( p r − c ) d r + ( p e − c ) d e = ( p r − c ) ( μ a − k 1 p r + k 2 p e ) + ( p e − c ) [ ( 1 − μ ) a − k 1 p e + k 2 p r ] 从上式可以得出，只有零售商线上网络渠道售价 p e 和传统线下渠道售价为此种决策模型下的决策变量，最优决策结果通过命题1展示。 在此种决策模型中， 最优零售商线上网络销售价格为 p r ∗ = [ k 1 μ + k 2 ( 1 − μ ) ] + a ( k 1 2 − k 2 2 ) c 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) ， 最优零售商传统线下销售价格为 p e ∗ = ( k 1 2 − k 2 2 ) c + [ ( 1 − μ ) k 1 + μ k 2 ] a 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) ， 并且在集中决策模型下，此时整体双渠道供应链系统的最优利润表示 π ∗ = ( p r ∗ − c ) d r ∗ + ( p e ∗ − c ) d e ∗ = [ k 1 + 2 μ ( − k 1 + k 2 ) + 2 μ 2 ( k 1 − k 2 ) ] a 2 + 2 ( k 1 + k 2 ) ( k 1 2 − k 2 2 ) c 2 − 2 a c ( k 1 2 − k 2 2 ) 4 ( k 1 2 − k 2 2 ) 零售商传统线下渠道的最终消费者需求为 d r ∗ = μ a − k 1 p r ∗ + k 2 p e ∗ = μ ( k 1 2 − k 2 2 ) a − ( k 1 2 − k 2 2 ) ( k 1 − k 2 ) c 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) = μ a − ( k 1 − k 2 ) c 2 同时零售商线上网络渠道的消费需求为 d e ∗ = ( 1 − μ ) a − k 1 p e ∗ + k 2 p r ∗ = ( 1 − μ ) ( k 1 2 − k 2 2 ) a − ( k 1 − k 2 ) ( k 1 2 − k 2 2 ) c 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) = ( 1 − μ ) a − ( k 1 − k 2 ) c 2 结论1：在合作式决策模型中，零售商线上网络渠道的销售价格 p e ∗ 和传统线下渠道的销售价格 p r ∗ ，随着商品的单位生产成本c，现有市场消费者总体需求a的增加而呈现增长趋势；传统线下渠道的售价 p r ∗ 跟随着传统线下销售渠道所占市场份额 μ 的增长呈现递增态势，而线上网络渠道销售价格 p e ∗ 跟随着传统线下销售渠道所占市场份额 μ 的增长呈现下降趋势。 从命题1和结论1可以得出，当市场总体消费需求不断增加，单位产品的生产成本提高，零售商会向消费者提高产品的售卖价格，以实现上游制造商和下游零售商所组成的供应链整体销售利润的最大化。传统线下销售渠道占据的市场份额的增加，会直接引导更多消费者在线下渠道购买所需商品，以至于传统线下销售渠道的需求量呈现递增趋势，此时零售商为增加传统线下销售渠道的利润，会选择对消费者提高传统线下商品售卖价格。同时由于传统线下销售渠道占据市场份额的不断增加直接导致线上网络渠道消费需求的递减，零售商会采取适当降低网络售卖价格来尽可能减少由于线上网络消费需求递减造成的销售损失。
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user: 4. 非合作决策模型 在非合作决策模型下，上游制造商和下游零售商以各自获取最大利润为决策目标。上游制造商的相应决策变量是批发价格w，下游零售商的相应决策变量是线上网络售价 p e 和线下传统渠道售价 p r ，制造商和零售商进行Stackelberg博弈，制造商为博弈的主导者，零售商成为追随者。制造商首先制定产品批发价格w，随后零售商对此种情况作出反应，进而确定线上零售价格 p e 和线下渠道零售价格 p r ，以期望实现自身利润的最大化。因此，制造商在制定决策时会将下游零售商对自己制定决策做出的反应纳入考虑范畴。采用逆向归纳法进行求解，求解过程和具体结果如命题2所示。 在非合作决策模型下，上游制造商给予零售商的商品的最大批发价格为 w ∗ = c 2 + a 4 ( k 1 − k 2 ) ； 下游零售商向最终消费者供给商品的最佳网络销售价格为 p e ∗ ∗ = c 4 + a ( 5 k 1 + k 2 ) 8 ( k 1 2 − k 2 2 ) − a μ 2 ( k 1 + k 2 ) ； 下游零售商向最终消费者供给商品的最佳线下渠道销售价格为 p r ∗ ∗ = c 4 + a ( 5 k 2 + k 1 ) 8 ( k 1 2 − k 2 2 ) + a μ 2 ( k 1 + k 2 ) ； 在制造商与零售商以各自获取利润最大化为前提的非合作模型下，制造商获取的最大利润可表示为 π m ∗ = [ a − 2 c ( k 1 − k 2 ) ] 2 16 ( k 1 − k 2 ) ；零售商通过线上线下双渠道向消费者出售商品获取的最大利润表示为 π r ∗ = a 2 [ 32 μ 2 ( k 1 − k 2 ) − 32 μ ( k 1 − k 2 ) + 10 k 1 − 6 k 2 ] + 8 c 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) ( k 1 − k 2 ) − 8 a c ( k 1 2 − k 2 2 ) 64 ( k 1 2 − k 2 2 ) ； 同时零售商线下消费者需求为 d r ∗ ∗ = ( 4 μ − 1 ) a − 2 c ( k 1 − k 2 ) 8 ， 线上网络渠道消费者需求为 d e ∗ ∗ = ( 3 − 4 μ ) a + 2 c ( k 2 − k 1 ) 8 。 证明如下：首先对下游零售商对制造商制定批发价格的反应函数进行求解，即 π r 是 p r ， p e 的联合凸函数。通过 { ∂ π r ∂ p r = μ a − 2 k 1 p r + k 2 p e + w k 1 + k 2 p e − k 2 w = 0 ∂ π r ∂ p e = k 2 p r − k 2 w + ( 1 − μ ) a + k 2 p r − 2 k 1 p e + k 1 w = 0 ，可以得出下游零售商对制造商制定批发价格的反应函数 p r ∗ ( w ) ， p e ∗ ( w ) 。 p r ∗ ( w ) = w 2 + a [ k 1 μ + k 2 ( 1 − μ ) ] 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) ， p e ∗ ( w ) = w 2 + a [ ( 1 − μ ) k 1 + k 2 μ ] 2 ( k 1 2 − k 2 2 ) ， 将以上 p r ∗ ( w ) ， p e ∗ ( w ) 关于w的表达式代入 π m ， 由此可得出 π m ( w ) = ( w − c ) [ a + ( k 2 − k 1 ) p r + ( k 2 − k 1 ) p e ] = ( w − c ) [ a 2 + ( k 2 − k 1 ) w ] 因为 π m ( w ) 是关于批发价格w的凹函数，由 ∂ π m ( w ) ∂ w = 0 可以求得最优的制造商批发价格 w ∗ = c 2 + a 4 ( k 1 − k 2 ) 。 结论2：上游制造商指定的批发价格 w ∗ ，零售商向消费者提供商品的线上渠道价格 p e ∗ ∗ 和线下销售渠道价格 p r ∗ ∗ 跟随产品单位生产成本c，消费者市场总需求a的增长呈现递增趋势；零售商线下渠道产品销售价格 p r ∗ ∗ 随着线下销售渠道占据市场份额 μ 的提升呈现增长趋势，下游零售商向最终消费者提供商品的网络渠道销售价格 p e ∗ ∗ 随着线下渠道市场份额 μ 的提升呈现递减趋势。线上渠道消费者需求 d e ∗ ∗ 和线下渠道消费需求 d r ∗ ∗ 。非合作模式下由制造商和零售商组成的供应链获取的总体利润少于合作模式下整体供应链获取的利润。 证明如下， w ∗ ， p e ∗ ∗ ， p r ∗ ∗ 与c，a， μ ， k 1 ， k 2 等参数的相关关系通过对应关系式容易得知。将合作模式下整体供应链获取的利润与非合作模式下由制造商和零售商组成的供应链获取的总体利润进行比较，可以得出，合作模式下整体供应链获取的利润大于非合作模式下由制造商和零售商组成的供应链获取的总体利润。 通过命题和结论2可以得知，当产品单位生产成本c提高时，上游制造商为使得自身利润的持续增加，由此会采取提升产品批发价格的措施，以至于下游零售商向最终消费者提高商品售卖价格；当消费者总体需求提高时，零售商会随之采取提高市场销售价格来以此增加自身可获取利润，制造商由此提高产品单位批发价格来实现自身利润的持续增长；传统线下销售渠道市场份额增加时，线下渠道消费者总需求随之递增，零售商通过实施提升传统线下渠道销售价格的措施来增加线下渠道的可获取利润。由于传统线下销售渠道占据市场份额的增加会直接影响网络零售渠道消费需求的随之递减，下游零售商通过网络渠道向消费者提供商品的价格会因此下降以此弥补对网络零售渠道消费者需求下降引起的损失。通过以上的分析与相关计算的阐述，发现非合作决策模型下制造商和零售商所获取利润之和小于合作决策模型下整体供应链的总利润。主要是由于在合作决策模型中，上游制造商和下游零售商都以整体供应链获取最大总利润为目标。但在非合作决策模型中，上游制造商和下游零售商均从自身利益出发以自身获取利润的最大优化为目标，由此带来整体利润的递减。
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user: 5. 结语 本论文对下游零售商开通网络渠道进行线上线下双渠道供应链的如何进行定价和协调等问题进行了深入研究。通过Stackelberg博弈理论的应用对上游制造商和零售商合作和非合作决策模式下的最优利润进行了求解，进而对最优解与各相关参数(例如产品的单位生产成本，市场基本总需求)之间的关系进行了探讨和分析。非合作决策模式下，上游制造商和下游零售商均以各自获取最大利润为目标进而作出相应的决策以至于使得线上线下双渠道供应链的整体利润减少。供应链上的成员企业只有不断加强协调合作，才能实现自身利润以及供应链整体利润的最大化，合作决策模式既使得成员企业保证自身利润，在此之后使得供应链整体利润最优。 此外，合作决策模式下，需要通过合理有效的利润分配机制来保证各成员企业的收益，因此需要供应链节点企业在协调合作进程中建立起长期信任的关系。相关调研结果显示，下游零售商只有通过与制造商建立长期的战略合作伙伴关系，才能实现合作共赢的供应链常胜局面。 本文制造商开通网络渠道的情况纳入考虑范畴，但是此种情形在现实生活中是真实存在的，因此将文中提出的模型进行深入的扩展具有实践意义，值得进一步探讨。
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user: 摘 要 由于山区道路蜿蜒曲折、道路狭窄且坡度陡长的复杂路况，车辆在行驶过程中更容易发生交通事故。我们开发了一款系统，针对导致山区道路车辆发生危险的三个方面进行预警，分别是制动性能、夜间行车距离判断不足和会车困难。帮助驾驶人了解车辆和道路的状况，提高车辆的主动安全防护性能。APP中设有一键报警功能，在事故发生后将事故地点和求救信号发送给相关部门，引导救援人员在最短的时间内赶到事故发生地，减少人身财产损失。 关键词 :山区道路，GPS/DR组合导航，24 GHz传感器，预警系统，APP 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. 研究背景 随着这些年国家飞速发展，交通建设方面也得到国家的更多支持，有了很大的提升。但由于地形地貌的局限，山区道路修建时大多需要穿山越岭，并且多隧道和连续上下坡。基于西部山区公路交通事故446例 [ 1 ] 特性和交通事故多频发的情况，完善山区道路交通安全保护方案具有重要的安全意义。为此，本文在改善中国山区道路交通事故多发的基础上，从驾驶前到驾驶途中以及驾驶后，为驾驶员提供最有效的保护措施，做到始终将驾驶员的安全放在第一位。 在山区道路交通安全方面，我国没有较为完善以及全面的课题，但早对山区交通事故多发的路段和原因进行过多次重复分析。黑龙江工程学院康维新教授在黑龙江省交通厅重点攻关课题的助力下，对不同天气下公路限速值进行分析研究，进而建立了一般性公路限速宏观控制模型 [ 2 ] 。同济大学潘晓东教授基于人机工程学的实验研究表明，现行理论计算距离难以满足山区公路平曲线对视距的要求，并提出相应的山区交通安全改善措施 [ 3 ] 。 国外研究人员深入分析研究了影响事故多发地点鉴定的不同因素和事故多发地点的判定方法和形成原因。Andrew P. Tarko通过分析综合评价指标和事故损失，提出了基于事故次数和事故损失的事故别方法 [ 4 ] 。Rune Elvik调查了欧洲8国危险路段的定义，对比分析其鉴别方法得到综多发点鉴合多方面因素的危险路段鉴别方法 [ 5 ] 。
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user: 2. 系统设计及关键技术 2.1. 系统总体设计 根据山区道路无线网络信号不稳定的情况，本次作品设计了在线和离线两种状态下的山区道路车辆危险预警系统。预警系统主要由用户车辆子系统和云端数据实时收发平台两个模块组成。 用户车辆子系统用来检测车辆状态并且通过APP实现与用户的交互。主要检测三个方面的车辆状态：一是在汽车进入山区道路之前，系统根据驾驶人提供的车辆保养行驶公里数和车辆制动片更换行驶公里数对车辆制动性能进行大致上的检测；二是利用24 GHz雷达传感器对车辆运动速度、方向和车辆与路边距离进行实时检测；三是最主要的一方面，系统通过GPS/DR组合导航技术对车辆位置信息进行检测。在得知将会发生会车危险的对向来车信息后，系统通过地图将双方位置直观显示给用户，并给用户一个在合适地点停车等待或继续行驶的选择。若检测数据超过安全范围则会通过APP发出会车危险预警。最后将选择结果、位置信息与行驶方向数据通过无线网络发送出去。 云端数据实时收发平台主要是用来接收、储存和发送数据。数据库通过接收到的数据进行储存、更新。系统把每一个山区看作一个独立的区域，数据库对这个区域里的打包数据即位置信息和行驶方向数据进行分析筛选，根据系统导航路线将可能发生会车危险的双方用户车辆的位置信息和行驶方向数据进行交换。在双方作出选择后将选择结果发送给对方。从而实现双方用户数据的实时交互。 两个模块之间的逻辑关系如图1所示。 图1. 用户车辆子系统与云端数据实时收发逻辑关系 当处于在线状态下，两个模块之间利用无线网络进行数据交互，系统进行全功能的危险预警。而在离线状态下，系统通过APP根据所检测的前两方面数据对车辆行驶进行制动危险预警和坠车危险预警。 2.2. 系统功能设计 本次作品针对山区道路行车易发生刹车失灵导致危险的发生、夜间行车时对距离判断不足形成的坠车危险和由于道路狭窄造成的会车危险而专门设计的一款危险预警系统。“山警”软件的logo由山和一条S (Safty)道路组成，如图2所示。具体功能如下： 1) 制动危险预警：根据用户提供的车辆保养行驶公里数和车辆制动片更换行驶公里数，大致判断出车辆制动性能的优劣。当不满足制动性能检测周期要求即保养行驶公里数超过5000公里或制动片更换行驶公里数超过4万公里时通过APP语音预警，警示驾驶人小心低速驾驶并结合国家颁布的GB7258-2004《机动车运行安全技术条件》 [ 6 ] 规范要求提供听声音、感觉力度、路试三种简单方法帮助驾驶人自行检查制动性能。图3为制动危险预警界面设计。 2) 坠车危险预警：利用24 GHz雷达传感器检测出运动速度、方向和车辆与路边距离，系统通过对数据的实时更新判断出车辆的运动状态。若车辆与路边距离达到阈值即小于0.30 m，并且仍然向路边运动时就会发出坠车危险预警，如图4所示。 3) 会车危险预警：根据无线网络的情况，系统自动切换在线和离线模式并语音提示驾驶人当前所处模式。在线模式下，系统实时与云端数据库进行数据传输。如图5所示，若判断当前存在会车危险即有对向来车且进入危险距离范围(0.3 m)内，则会发出会车危险预警，将双方车辆位置信息在地图上直观显示给驾驶人。同时在地图上显示适合会车的地点并标明距离，由驾驶人选择停车等待对向来车通过还是继续行驶，如图6所示。这一选择结果也会及时由云端数据实时收发平台传达给对方。离线模式下，系统根据路线规划建议用户提前下载相应的地图，以便软件通过GPS/DR组合导航技术继续导航，帮助车主寻找合适的会车地点。同时语音提示车主山区道路行驶注意事项。 图2. Logo设计 图3. 制动危险预警界面 图4. 坠车危险预警状况图 图5. 会车预警状况图 图6. 坠车、会车危险预警界面 图7. 一键报警功能界面 4) 一键报警：当预警系统等一些主动安全防护措施仍然没有成功防止事故发生时，用户可以通过APP一键报警，如图7所示。系统及时向有关部门及紧急联系人发送求救信号和位置信息，引导救援人员在最短的时间内赶到事故发生地，减少人身财产损失。 2.3. 数据库设计 为更好实现系统功能，数据库管理系统采用MySQL数据库管理系统。MySQL是一种关系型数据库管理系统，其功能强大、效能稳定、发展历史长久，极少出现异常宕机的现象，使用标准SQL数据语言形式。MySQL开放源代码具有无版权制约、自主性及维修使用成本低等优点。 2.4. 关键技术 1) 导航定位技术的选择 全球定位系统(GPS)因其可以提供全天候、连续、实时的高精度定位信息而在车辆定位中获得了最为广泛的应用；但是，在城市中，由于环境的影响，有一些因素能引起GPS定位误差: ① 多路径效应：从建筑物上反射的GPS信号进入GPS接收机可以产生定位误差。这种误差的大小取决于观测环境，在动态定位的情况下很难建立合适的算法予以改正； ② 信号遮挡：由于茂密的树林等对GPS信号的遮挡使GPS信号减弱、信噪比下降而引起定位误差； ③ 信号丢失：由于“城市峡谷”、立交桥和隧道的影响，使GPS信号短暂丢失而引起的定位误差； ④ GPS接收机动态测量范围的局限性和弱观测环境造成的误差。 GPS和DR的信息融合可以提高系统定位的精度和稳定性，两者各有所长，又具有优势互补特性：一方面，DR是独立定位，不受环境因素的影响，在GPS定位精度下降甚至因丢星而无法工作时，DR可以单独继续工作，提供车辆的位置和速度信息，增加系统定位的可靠性；另一方面，DR 系统推算位置的同时也伴随着误差的不断累积和发散，利用GPS可以不断的对DR进行初始化和校正，从而消除DR的误差累积问题。 定位系统主要包括GPS接收机、压电陀螺仪、里程传感器、车载计算机、液晶显示屏、控制键盘及其他附件。当GPS卫星信号难以被车载GPS接收机接收到时，GPS/DR导航定位系统启动DR定位功能，利用航位推算 [ 7 ] 使车载定位系统继续保持较高精度的导航定位，工作原理如图8所示。当GPS信号能够单独提供足够精度的定位时，用GPS精确定位结果辅助DR系统，为DR纠正积累误差，保证DR系统中陀螺仪的方向精度。即使GPS观测到卫星数仅为两颗，也能利用观测数值辅助提高DR的航位推算精准度。 图8. GPS/DR导航技术工作原理图 同时为实现定位信息融合，采用分散式滤波 [ 8 ] 的多传感器信息融合方式，基于GPS和DR分别独立运用子滤波器进行处理波算法，将各局部状态信息传递给融合中心，以生成高精度的全局的状态估计，保证定位信息的最佳融合，分散式滤波原理如图9所示。CPS/DR组合导航系统，辅以地图匹配技术实时对组合导航系统输出的信息进行地图交叉比对，将导航信息快速、直观地展现给驾驶者。 图9. 分散式滤波原理图 2) 24 GHz雷达传感器 传感器通过发射和接收24 GHz左右频率的微波感知周围所处环境、物体运动的速度和方向以及物体所处位置的距离、方位角等。此类传感器能使用平面微带天线技术，具有占据空间小、高集成化和感应精准等特点。 通过FMCW连续波调频方式，对一部分发射信号和遇到探测目标而反射回来的回波信号进行混频，产生中频信号。中频信号中包含探测目标的距离和速度信息，之后利用中频信号通过频谱分析就可以计算出探测目标的位置和速度信息。因车辆行驶时探测目标处于相对运动的情况下，所以利用三角波调频的方式进行测距测速 [ 9 ] 。
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user: 3. 系统硬件的实现 3.1. GPS/DR组合导航定位技术 GPS信号和陀螺仪、里程传感器信号的采集工作主要是通过单片机完成。并行采集陀螺仪、里程传感器信号，串行采集GPS信号，再将采集的信号存储在双口RAM的不同地址区域中，利用串行口传递给处理器，处理器读取数据用于滤波运算并将运算结果显示在显示器上。 3.2. 24 GHz雷达传感器 微波雷达系统主要由主控制器、24 GHz雷达、放大滤波电路、A/D电路、D/A电路、电源模块、WiFi模块组成，微波雷达测距的系统设计框图如图10所示。 图10. 微波雷达测距系统设计框图
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user: 4. 创新 根据山区道路存在的行车安全问题，我们设计了山区道路车辆危险预警系统。系统能提供适合错车的准确位置，对向来车信息等。通过地图将双方位置与速度直观显示给用户，提供用户一个在合适地点停车等待或继续行驶的选择。与以往的只能通过视觉来错车相比，此方法不仅提高了错车台的利用率，更增加的行车的安全性。还从制动性能、夜间行车两方面对驾驶员进行危险预警，提供一键报警功能，全方位向驾驶人提供主动保护，能够极大地提高山区道路行车的安全性，减少人员财产损失。
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user: 5. 应用前景 随着社会的发展进步，人们对安全的重视程度越来越强。而我国山区道路较多，山路狭窄崎岖，基础设施不完善，导致在山区极易发生交通事故，且大都为重大交通事故，伤亡人数多，经济损失大。此系统能够更大程度上地减少山区交通事故发生的次数，提高山区道路通行效率，符合人们安全观念，因此该系统有很好的应用前景。
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user: 摘 要 本文主要关注潜在的人口因素与经济指标之间的关系，以期提供经济发展的建议。首先，对原始数据进行预处理，包括数据获取、截取、重命名、标准化等，使数据易于读取和识别。然后用相关分析来判断因素存在的正或负相关影响，以及哪个因素是显著的，哪个因素是不显著的。之后，使用线性回归、多项式回归、非线性回归三种方法来探索一个因素与经济指标之间的关系，找到更好的匹配方法。最后通过使用四种方法进行多因素分析，包括直接使用多元线性回归，主成分分析(PCA) + 多元线性回归，逐步回归，时间序列，找到一个最为合适的回归方法。 关键词 :线性回归，多项式回归，非线性回归，多元回归，PCA + 多元线性回归，逐步回归，时间序列分析 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 人口与经济的关系是人类社会经济发展研究中最基本、最重要的问题之一。人口不仅作为生产力的决定性因素参与直接生产过程，而且作为消费者主体成为生产过程的目的和归宿。如果人口太少，就会缺乏劳动力投入生产，而人口过剩需要太多的资源来支持。可见，人口的发展，一方面可以促进经济的发展，另一方面，限制了经济的发展。作为世界上人口最多的国家，人口分布一直是我国经济发展的关键。自1954年以来，我国一直把人口政策作为调节人口和促进经济发展的手段。其中最著名的计划生育政策有效地控制了中国人口增长的速度，创造了90年代的人口红利，促进了经济的发展，是创造“中国经济奇迹”的重要因素之一。但是近年来，从高到低生育率迅速的转变之后，我们的人口的主要矛盾不再是增长过快，而是增长放缓，失去人口红利，靠近超低生育水平，老龄化的人口和出生性别比的失衡。数据显示，在2017年，我国总出生人口为1723万人，出生率为12.43‰相比2016年的1786万人，出生率为12.95‰，2017年出生人口和人口出生率都有小幅下降。这主要是因为2017年在二孩数量增加的同时，一孩数量比2016年减少了249万人。也就是说造成我国人口出生率水平降低的原因主要是有相当一部分夫妇连一胎都拒绝生育。根据这一趋势，在目前因政策激励产生的二胎需求在几年内释放完毕之后，我国人口增速可能会迎来断崖式的下跌。在这个时代大背景下，进行人口数量、人口质量、年龄结构等各种人口指标对人口预测，GDP调节的研究，对国家未来人口政策的制定，优化我国人口结构都有着重要意义。 胡鞍钢教授在《社会与发展——中国社会发展地区差异研究》 [ 1 ] 一书中对各人口指标对经济的影响进行了全面的定性分析，而在此基础上本文则应用概率统计的一些方法分析中国人口的一些特征因素对经济发展的影响。首先用相关分析来判断因素存在的正或负相关影响，以及哪个因素是显著的，哪个因素是不显著的。然后使用一元线性回归 [ 2 ] 、多项式回归 [ 3 ] 、非线性回归 [ 4 ] 三种方法来探索一个因素与经济指标之间的关系，找到更好的匹配方法。最后通过使用多元线性回归 [ 5 ] ，主成分分析(PCA) [ 6 ] 结合多元线性回归，逐步回归 [ 7 ] ，时间序列分析 [ 8 ] 四种方法进行多因素分析，找到一个最为合适的回归方法。我们的数据来自国家统计局网站http://www.stats.gov.cn/tjsj/。数据范围选取1958年至2017年的数据，包括1) 经济指标：国内生产总值(亿元)、第一产业增加值(亿元)、第二产业增加值(亿元)、第三产业增加值(亿元)、人均国内生产总值(元)；2) 潜在影响经济指标的相关人口因素：居民消费水平(元)、农村居民消费水平(元)、城镇居民消费水平(元)、人口自然增长率、人口死亡率、普通本专科毕业生人数(万人)。
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user: 2. 原始数据预处理 由于原始的数据中有些年份的数据缺失或是极端数据，不合适做分析，所以有必要对原始的数据进行一些处理。对得到的数据进行初步的缺失检查。由于国家统计局的数据是工整的收集在excel文档中，所以针对数据的重命名，可以采取直接在excel文件中重新整理。然后，直接使用R语言里的“read.delim(“clipboard”)”来获得数据集。在读取数据之后，使用“complete.cases()”函数来检查是否有缺失值，得到缺失值数量是“0”，这意味着没有缺失值。 对检验过后的数据进行做标准化处理。注意到某些数值的格式不相同，而可能会由于不同数据的精度并不相同，从而影响结果，所以我们将所有数据标准化为数据型。然后，使用EDA分析 [ 9 ] ，其中包括“直方图”，“散点图”，“箱线图”，“正太Q-Q图”的四种图从四个直观的维度来获得数据的基本信息并且在此基础上面进行合理的分析。通过分析，我们可以得到如下的分析结果：1) 国内生产总值和死亡率的箱线图里面表示，都存在一些异常值，意味着必须要进行异常值的分析和消除。2) 从直方图和散点图来看，可以知道，不论是国内生产总值还是死亡率，数值较低的点占主要的数量。3) 国内生产总值和死亡率不符合正态分布特征，意味着不可以使用常规的概率分布的性质来进行分析和解释。同理，还可以对其他变量进行近似的分析：都存在一定数量的异常值，数值较低的点占据主要部分。 为了删除异常值，通过查看出现异常值的地方，发现数值都是相对大了很多，而且除了自然增长率和死亡率，其他因素和指标都是由于近年的数据骤增而爆发性的出现异常点。所以，可以得出一个结论，近年来的高速发展，使得数据超过了四分之三分位点，因而才识别成异常值。然而，这种经济高速增长所带来的数据并不是异常的，是符合指数增长的，所以使用取对数，即取对数log函数就可以将这种大部分异常值情况消除，剩下的异常值才是真实情况下的异常值。按照上述逻辑，通过检查取对数之后的异常数据的来源，发现主要是1958年到1968年的数据。通过查阅历史，发现主要是“大饥荒事件”产生了异常值。由现有的研究 [ 10 ] ，我们知道这个事件可以影响未来10年的情况，可见，死亡率的剧增是有原因的。在这个情况下，我们决定把这段时间的数据删除，这使得所有的数据都是1968年到2017年的。然而，近年来仍有一个不正常的点。如果我们决定删减数据，会降低这个项目的可信度。如果我们决定改变这个数据，也不能反映真实情况，是一个进退两难的问题。巧合的是，在接下来的研究中，死亡率并不是决定经济指标的一个相对强线性相关的因素，这意味着我们可以忽略这个问题。