DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 总结及创新点 关于腐败与经济增长关系的问题，在学界一直存在着“有效腐败论”与“有害腐败论”两种观点，自上个世纪90年代以来我国因腐败所造成的经济损失平均每年占GDP比重的14.5%~14.9%，然而我国的经济却一直维持着高速度的增长，自2010年中央加大反腐力度后，一些以服务业为主的行业似乎因此受到波及，出现了一些关于反腐工作阻碍经济发展的言论，使得本项目的研究显得十分必要和紧迫。关于广东省反腐败与经济发展的研究，更应与当前中国特殊的政治制度和经济状况相结合，避免走极端路线，并始终坚持近年来中共中央所贯彻落实的反腐精神，在精确的数据分析和演算的基础上得出一个更加科学和合理的判断。 本项目主要数据来源为中国裁判文书网中2369例裁判文书中的有效信息，构建的市级面板数据，案件文书内容详实，多种类型数据皆有反应，有据可循，年代贴近。相比多数学者使用《中国检察年鉴》中人民检察院的年度工作报告贪污腐败渎职立案数作为反腐败力度，更能科学详细地描述反腐败力度，构建有力的反腐败综合体系指标。诚然在数据的收集和整理中出现了一些不可避免的问题，但通过优化检索条件，抽象出裁判文书的统一格式等细节性的操作，极大地提高了文书下载和阅读的效率。本项目也尝试利用网络爬虫、文本分析、TF-IDF算法等用计算机程序自动抓取所需的关键信息，相信假以时日，可以实现信息数据挖掘的全自动化，挖掘全国的数据资源，为各类基于中国裁判文书网的研究提供数据来源。 Table 5 Regression result 1 2 3 4 5 6 7.326671 0.0006401 −49.9974 0.004821 __ __ (−62.394) ② (−0.0013) ② (−55.21646) ② (−0.00196) ② −5.392563 −0.0007405 53.47515 −0.0001225 __ __ (−72.412) ② (−0.001196) ② (−69.21791) ② (−0.00169) ② 0.3621879 −5.38E−06 0.3829425 −5.13E−06 __ __ (−0.2331) ② (−4.50E−06) ② (−0.2277299) ② (−4.33E−06) ② 43.02493 0.0104577 −56.27939 0.0133061 __ __ (−102.250) ② (−0.00666) ② (−121.4978) ② (−0.00964) ② 0.00050 *** ① 2.26e−09 ** ① 0.000411 *** ① 2.86e−09 * ① __ __ (−0.00005) ② (−9.59E−10) ② (−0.000061) ② (−1.58E−09) ② __ __ 0.0542352 −9.61E−06 __ __ (−0.1673019) ② (−6.95E−06) ② __ __ 0.0002915 4.95E−09 __ __ (−0.000291) ② (−1.08E−08) ② __ __ 0.0000432 *** ① 8.14E−11 __ __ (−0.0000106) ② (−4.92E−10) ② __ __ __ __ 9639089 ** ① −17.02217 (−3740936) ② (−51.57988) ② __ __ __ __ 55212.32 *** ① 0.5034691 (−16421.91) ② (−0.4925881) ② __ __ __ __ 1038292 *** ① −1.101864 (−378775.7) ② (−6.990447) ② Intercept 1846.48 *** ① (327.9738) ② 0.07769 *** ① 1601.68 *** ① (414.0755) ② 0.07503 ** ① 6680.25 *** ① (1085.343) ② 0.0676392 ** ① (−0.0215398) ② (−0.035338) ② (−0.0314727) ② R2 0.8426 0.8829 0.8829 0.0471 0.135 0.012 F-test p-value 0 0 0 0 0.0032 0.1055 n 64 64 64 64 64 64 表5. 回归结果 注： ① *** 、 ** 、 * 分别表示1%、5%和10%的显著水平； ② 括号内为异方差稳健的标准误。 Table 6 Regression results of comprehensive variable Hausman test p-value 0.27 0.19 1.79 0.25 coefficient 7986951 (7983135) ② −8.63e−12 *** ① (3.05e−12) ② −7.38e−10 * ① (4.20e−06) ② 0.069 (0.065) ② Financial revenue 2.15e−09 (1.49e−09) ② 1.40e−09 * ① (8.09e−10) ② 1.38e−09 * ① (7.92e−10) ② 1.34e−09 (8.49e−10) ② Yeardum Chi2 665.23 *** ① 1176.06 *** ① 4743.48 *** ① 6778.02 *** ① 表6. 综合变量回归结果 注： ① *** 、 ** 、 * 分别表示1%、5%和10%的显著水平； ② 括号内为异方差稳健的标准误。 本文研究结果显示，反腐败力度对经济增长有短期的抑制作用，即反腐败力度的增强与经济增长率的增加有着负相关关系，这预示着我国至少广东省腐败情形已经十分严重。因此我们要直面反腐败短期可能带来的抑制经济的作用，在加大反腐败力度和保持高效的经济增长之间保持平衡。但是理论上，反腐败活动有助于提高政府管理效率，加强市场资源配置，实现长期更成熟的市场经济。所以我们要不留余力地继续反腐败活动。本项目由于时间有限，理论分析部分较为粗糙，只研究了可能产生的最终结果，没有对反腐败力度和经济增长的传导机制进行一定的研究论证，有待不断补充修改。
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user: 摘 要 本文分析了目前的信息安全现状，对信息泄露所带来的威胁以及面临的挑战进行了研究，同时就个人信息泄露问题进行问卷调查，利用因子分析对造成信息泄露的影响因素进行综合评价，确定了网络连接安全、日常生活活动、法制防范力度、应用市场环境、网络互动、信息保护意识、广告诱惑等7个因子水平，以及包括网络注册、信息填写等17个题项。在此基础上，对信息泄露防范措施提出具有一定参考价值的意见和建议。 关键词 :移动智能终端，信息泄露，防范措施，问卷调查，因子分析 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 1.1. 研究目的 伴随着网络技术的迅猛发展，各行业正在逐步跨入信息时代大平台，移动智能终端中最为典型的智能化手机已成为人们生活、工作、学习必不可少的通讯设备，在完善个人信息以及数据共享的同时也带来了信息泄露和病毒传播等危险元素。所以有必要对智能终端信息安全现状进行深入研究，以进一步充实和完善智能终端信息安全理论体系。因此我们必须尽快对移动智能终端信息泄露问题深入研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 1.2. 研究意义 互联网的不断发展和广泛应用，使个人、企业以及政府部门、军事化部门等都依靠网络传播信息，而网络的开放性与共享性使信息的安全保密性受到严重影响。随着4G时代潮流的到来，各种应用及软件的爆炸式增长，将成为信息安全的第一大隐患 [ 4 ] [ 5 ] 。此项目的实施旨在于深度全面研究分析信息安全与防止泄露，提高人们对信息保护的意识以及加强防止信息泄露的能力，寻找发现以及提出防范措施，从而使人们的生活得到更好的保障。
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user: 2. 移动智能终端信息安全现状 纵观我国移动信息系统产品及移动互联网信息安全现状，移动信息系统安全还处于初级阶段，移动智能终端信息安全问题也日益凸显。 在目前严峻的信息安全大背景下，互联网上有各类信息安全产品提供给消费者。手机安全类产品主要集中在个人消费市场，如“手机卫士”、“手机管家”等。该类应用及产品一般是免费方式提供，通过收集用户行为数据，通过大数据挖掘、O2O等方式进行后向盈利，因此也造成了信息安全遭到威胁 [ 6 ] 。本文主要就个人层次对移动智能终端信息泄露问题进行研究。
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user: 3. 个人信息泄露造成的威胁 移动智能终端，具有简单便携性，拥有多类无线接口和公开形式的root权限，使我们需要面临的信息安全威胁呈现一种多样性，其导致个人信息泄露问题源源不断地发生，普通人在一般情况下没有给予高度重视，通常会带来如下威胁： 1) 垃圾短信、垃圾邮件、骚扰电话不断； 2) 冒名办卡透支欠款、案件事故频繁； 3) 个人名誉莫名受毁等。 这样的后果给我们所处在更多的复杂性和动荡中，使社会的秩序不稳定发展，因此追查个人信息泄露以及找出原因刻不容缓，为我们防范信息泄露提供了有力的支撑。
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user: 4. 信息泄露实证调查 我们主要从个人的移动智能终端导致信息泄露方面采用了问卷调查的形式进一步研究，并总结原因。本次问卷填写有效数据合计为230份，具体问卷见附录。 4.1. 信息泄露主要人群及泄露主要因素分析 本次问卷数据结果显示(图1)，此次填写问卷人群主要集中在18到23岁，占本次问卷总人数的74.78%，也顺应时代发展的主流状况表明，信息泄露问题普遍存在于大多数青年人群中。 根据实际情况，问卷中我们主要提出了以下几条可能泄露信息的途径： a) 网络注册(购物、求职、论坛、社交网站等) b) 通讯业务办理 c) 应用软件下载中毒 d) 无线外围设备(如：连接WI-FI，使用无线鼠标、无线键盘等) e) 浏览网页 f) 其他 经问卷调查结果数据统计显示，得到各信息泄露渠道的所占百分比(表1)。 网络和移动应用相辅相成，网络注册(购物、求职、论坛、社交网站等)、通讯业务办理、应用软件下载中毒、无线外围设备(如：连接WI-FI，使用无线鼠标、无线键盘等)、浏览网页等途径在调查者意识中都有存在泄漏个人信息的风险，表1信息遗留途径统计结果中我们不难看出，其中网络注册所占比例高达85.65%，通讯业务办理所占比例高达73.04%，应用软件下载中毒也占比51.74%，综其所述， 我们也应该深度意识到事实上信息泄露的威胁正无时无刻潜伏在我们的身边。 此外，我们根据问卷结果统计(图2)，在社交APP应用上，除了填写必填项外，全部填写真实信息与部分填写真实信息的所占比例已超过三分之一，这更多地增加了信息泄露所带来的风险。 根据问卷报告显示(表2)，绝大部分调查者(达89.13%)重视个人基本信息(姓名、年龄、身份证号等)、其次住址和联系方式的重视百分比则达73.04%，家庭状况和金融经济信息的泄漏也仍有超过50%的调查者予以重视，由此可见，调查群体意识中个人基本信息在信息泄露问题中处于强度保护意识状态，对住址和联系方式、家庭情况和金融经济信息则处于较强度保护意识状态。总之，反映出总体趋势为对信息泄露问题已有一定意识以及保护意识增加趋势。 结合上述分析，再根据本文所提出的问题——移动智能终端信息泄露与防范措施的研究，利用因子分析对造成信息泄露的影响因素进行进一步确定。首先用SPSS19.0对数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，判断数据是否适合进行因子分析，一般认为KMO值越接近于1，则越适合做因子分析；巴特利特球形检验原假设为相关系数矩阵为一个单位阵。得出如下结果(表3)。 经检验，KMO检验值为0.567，适合做因子分析；巴特利特球形检验观测值为446.095，且其相伴概率为0.000 (近似值)，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，说明原始矩阵不可能是单位针，即原变量之间存在相关性，适宜做因子分析。 图1. 信息泄露人群年龄分布 图2. 信息填写完整度调查 Table 1 Statistical analysis of information disclosure pathway 信息泄露途径 人数 比例 网络注册(购物、求职、论坛、社交网站等) 197 85.65% 通讯业务办理 168 73.04% 应用软件下载中毒 119 51.74% 无线外围设备(如：连接WI-FI，使用无线鼠标、无线键盘等) 76 33.04% 浏览网页 84 36.52% 其他 26 11.3% 表1. 信息泄露途径统计分析 Table 2 All kinds of information attention surve 信息泄露种类 小计 比例 个人基本信息(姓名、年龄、身份证号等) 205 89.13% 住址和联系方式 168 73.04% 上网记录 97 42.17% 家庭状况 127 55.22% 医疗信息 77 33.48% 金融经济信息 135 58.7% 数据资料 109 47.39% 其他 32 13.91% 表2. 各类信息重视度调查 Table 3 Test of KMO and spherical Bartlet KMO和Bartlett的检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。 0.567 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 446.095 df 136 Sig. 0.000 表3. KMO和Bartlett的球形度检验 因子贡献率的结果(表4)表明，前七个因子的特征值大于1，累积的方差贡献率达76.945%。综合考虑特征值大于1的准则和累积方差贡献率的结果，我们可以提取前七个因子作为主因子。 我们采用Kaiser标准化的正交旋转法，通过主成分法进行旋转，得到旋转后的因子载荷值(表5)。 通过因子解释，从旋转成分矩阵可以看出，各个因子有了解明确的含义。其中因子1在Z9、Z10上有较大载荷，反映不明热点连接对信息泄露所造成的威胁，命名为网络连接安全因子；因子2在Z2、Z6、Z16上有较大的载荷，反映日常生活中存在的信息泄露隐患；因子3在Z13、Z14、Z15上有较大的载荷，可以命名为法制防范力度因子；因子4在Z1、Z7上有较大的载荷，说明应用市场对信息泄露也造成一定威胁，命名为应用市场环境因子；因子5在Z4、Z8、Z17，存在上网痕迹泄露信息的风险，称为网络活动因子；因子6在Z5、Z11、Z12上有较大的载荷，这说明用户自身对信息的保护意识也是信息泄露的影响因素之一，称为信息保护意识因子；因子7在Z3、Z4上有较大的载荷，称为广告诱惑因子。 综上所述，得到各因子得分系数矩阵(表6)。 4.2. 信息泄露造成的后果 现实生活中，个人信息的泄露总是伴随各种移动应用软件、APP等的下载使用和不明网络热点连接中发生的，恶意软件或者注册等可以在使用过程中轻松获取你的个人信息，更甚至通过上网留下来的历史记录或登录痕迹截取个人信息。本次参与问卷调查的调查人员中，高达80%以上的调查者都认为自己可能有过个人信息泄露的情况，其中从调查结果(图3)所示，信息泄露最普遍的将造成电话骚扰、垃圾邮件、垃圾短信，分别占比74.78%、59.13%、74.78%，反映出无论是在生活还是在工作中信息泄露后让我们受到了或多或少的影响，更甚之有约10%左右的调查者因此而受到经济损失或家人受到骚扰。可见预防信息泄露必须得到人们重视，通过研究个人信息泄露的途径和信息泄露后可能出现的情况，将结果统计分析后直观展示给人们，对提高人们的警示性和个人信息安全意识起着重要的作用。 4.3. 个人信息泄露的处理方式 据问卷报告中统计结果(图4所示)，如若发生信息泄露，调查群体中有69.57%处理方式为上网查询，寻求补救措施，其次是询问同事、朋友占比47.83%，调查者中不知所措的也占比11.74%。究其原因(表7)，造成信息泄露的原因众多，这些调查者中认为法制不健全、个人信息保护意识淡薄位居首位，高达66。96%，其中执法不严，惩处措施不到位、社会宣传不到位，没有引起大众的重视分别占比59.13%，46.96%。
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user: 6. 结语 目前，信息泄露问题尽管趋势在上升，泄露群体层次仍在升高，我国对个人信息泄露相关法律还不健全，但是从信息泄露源头开始着手，将更加有利于我们对信息泄露的预防。随着时代的进步与法律的不断规范与完善，对于那些获取各种信息的不法分子，终将受到法律的严惩。防范信息泄露，从源头抓起，从自身意识抓起。
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user: 摘 要 运输问题作为一类特殊的线性规划问题，传统上的表上作业法，求解过程比较繁琐。随着计算机技术的发展，各种软件发挥了重要的作用，例如MATLAB、Lingo以及Excel等软件。本文根据运筹学中线性规划的单纯形法、运输问题的表上作业法，以及决策理论中的优化决策思想，通过实例对几种软件求解运输问题最优解的方法进行了对比分析。 关键词 :交通运输，MATLAB，Lingo，Excel，最优方案 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 货物运输问题一般有多个货源地和对应的多个需求地，如何调配运输线路，使得完成运输任务的同时，运输成本也达到最低，这便是运输寻优问题。 国内学者张晓峰 [ 1 ] 研究了用原运输问题的最优解求解新的运输问题；蒋宏锋提出了运输问题的直接算法，根据目标函数的梯度向量在可行域的低维界面上的投影，得出运输问题在可行域上的等值界面，从而直接得出最优解 [ 2 ] ；包丽君 [ 3 ] 分析了运输问题求解的工作量，利用MATLAB软件辅助，说明了其求解产销平衡的运输问题的主要思想和过程；叶向 [ 4 ] 利用电子表格建模，研究了EXCEL在运输问题中的应用；此外还有垂直循环法 [ 5 ] 、模糊数学算法 [ 6 ] 、遗传算法 [ 7 ] 等在运输问题中的应用。 显然，运输寻优问题对节约成本、提高效率、促进运输业发展具有很大的意义。然而传统的寻优方法冗杂、繁琐，因此，积极寻求用计算机技术解决运输寻优问题是一个值得研究的课题。 本文根据一个经典产销平衡运输问题，使用MATLAB、Lingo、Excel、管理运筹学2.0等软件分别求出该问题的最优解，同时对比了各方法实现的精确性和便捷程度。
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user: 2. 运输寻优问题的模型建立 在经济建设中，运输问题的最优方案要从各方面综合考虑，使得最终成本达到最小化。 模型的建立流程如图1所示。 图1. 模型建立流程图 运筹学 [ 8 ] 中关于运输问题数学模型的建立实际上是将系统的复杂问题尽量做到定量化，一般是寻找系统内各特征之间的关系，将其转化为数量指标，根据相应的约束条件确定一个目标函数。 现假设已知产销平衡表和单位运价表，将其综合于同一表内，见表1。 若用x ij 表示从A i 到B j 的运量，假设前提是产销平衡，要得出总运费最小的运输方案，可建立以下数学模型： 这就是运输问题的数学模型，它包含 个变量，( )个约束方程。对产销平衡的运输问题，总有下式存在： 所以模型最多只有 个独立的约束方程，即系数矩阵的秩 。
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user: 3. 运输问题求解方法 3.1. 表上作业法 表上作业法要先得出初始基可行解，也就是初始调运方案，一般采用的是最小元素法，然后应用位势法判断目前的解是否最优，如果不是最优则应用闭回路法进行解的调整，直至最后得到最优方案 [ 9 ] 。其求解的流程如下图2所示。 图2. 表上作业法流程图 Table 1 Unit tariff tabl 产地A i 销地B j 产量 1 2 ∙∙∙ n 1 c 11 c 12 c 1n a 1 2 c 21 c 22 c 2n a 2 m c m 1 c m 2 c mn a m 销量 b 1 b 2 ∙∙∙ b n 表1. 单位运价表 一般而言，用表上作业法求出初始基可行解的方法，包括最小元素法、西北角法、伏格尔法；然后对所求出的解进行最优性检验，检验的方法包括闭回路法、位势法；接下来对得到的解进行改进，改进的方法为闭回路调整法，直到得到该问题的最优解。 3.2. MATLAB中的linprog函数工具箱 MATLAB中解决线性规划的基本函数是linprog函数，其基本调用格式如下： x=linprog(c，A，b)，[x，fval]=linprog(c，A，B，Aeq，Beq，LB，UB，X0，OPTIONS) 其中，x表示规划的解，fval返回目标函数的值，c对应于目标函数的系数，A和B满足Ax ≤ B；Aeq和Beq对应等式约束Aeq∙x=Beq；LB和UB分别是变量x的下界和上界；X0定义了x的初始值，OPTIONS定义了寻优的算法选项。linprog使用的算法一般是linear programming，这是凸优化里最常见的算法之一。 在MATLAB界面建立数学模型，输入格式为矩阵形式，如例子 ，然后调用linprog函数，其会根据线性规划的寻优方法自动求解。 3.3. Excel工具箱规划 在Excel中建立数学模型，如表2和表3，输入已知数据，在规划求解加载项里设置规划求解参数，设定目标单元格和可变单元格，依次添加约束条件，选择求解方法为“单纯线性规划”，并在选项中选择默认的约束精确度和迭代次数，求解后即可快速得到最优运输方案。 3.4. LINGO软件 在lingo中建立数学模型： min=@sum(links:cost*volume); Table 2 Unit tariff tabl 城市 服装规格 供应量 A B C D I 运价1 运价2 运价3 运价4 a 1 II 运价5 运价6 运价7 运价8 a 2 III 运价9 运价10 运价11 运价12 a 3 采购量 b 1 b 2 b 3 b 4 表2. 单位运价表 Table 3 Shipping volume restriction 城市 服装规格 各城市供应量 = 其供应能力 A B C D I 运量1 运量2 运量3 运量4 sum = a 1 II 运量5 运量6 运量7 运量8 sum = a 2 III 运量9 运量10 运量11 运量12 sum = a 3 各服装采购量 = 其需求量 sum sum sum sum = = = = b 1 b 2 b 3 b 4 最小运费 SUMPRODUCT (运价，运量) 表3. 运量及约束条件 @需求约束； @产量约束； 首先要定义集，其中，集部分以“sets：”开始，以“endsets”结束，借助于集，能够用一个简明的复合公式表示多个形式相似的约束，从而用较小的篇幅表达出规模较大的模型。 集循环函数@for，@sum，@min定义了目标函数和约束条件，接着根据实例输入已知数据即data部分，运行后可快速得到最优方案和最小运费。 3.5. 管理运筹学软件2.0 管理运筹学软件2.0的数学模型为线性规划下的运输问题，可以自行输入产地个数与销地个数，目标函数也可以根据需要选择最大或最小。 确定产销地数量后，界面会输出一个相应行列的空白表格，根据已知条件，在表格中输入对应产地到对应销地的运费单价，以及产量和销量的约束上限，求解后即可得出最优方案。
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user: 4. 实例分析 某百货公司去外地采购A、B、C、D四种规格的服装，数量分别为A-1500套、B-2000套、C-3000套、D-3500套。有三个城市可提供上述规格服装，各城市供应数量分别为：I-2500套，II-2500套，III-5000套 [ 10 ] 。 这些城市之间的运输费用不同，详见表4，试确定一个运价最小的采购方案。 4.1. 表上作业法求解 第一步：最小元素法确定初始基可行解； 从最小元素2开始，从Ⅱ城采购B服装2000套，划掉B列，再从余下的运价中找最小元素4，依次用最小元素法找出表中的6、7、8、9，分配给它们相应的采购量，即得到一个初始基可行解。 第二步：位势法判别最优解； 1. 在最小元素法的初始解对应位置填入最小运价，并加入u i 列和v j 行，令 ，根据基变量的检验数等于零，由 ，依次算出所有u i 和v j 值。 2. 按 关系，计算所有空格的检验数，如 。 第三步：闭回路调整法；如果表中空格处的检验数出现了负的，说明未得到最优解，需要用闭回路法来进行改进。 1. 在初始基可行解表上检验数为负数的空格处(3，2)格找出一个闭回路； 2. 利用闭回路调整法进行计算，得到调整方案，见表5。 3. 再用位势法求各空格的检验数。经检验，所有空格处的检验数均非负，则可认为表5的解为最优解，此时得到最小运费为 元。 Table 4 Unit tariff tabl 城市 服装规格 供应量 A B C D I 10 5 6 7 2500 II 8 2 7 6 2500 III 9 3 4 8 5000 采购量 1500 2000 3000 3500 表4. 单位运价表 Table 5 Optimal transport pla 城市 服装规格 供应量 A B C D I 2500 2500 II 1500 1000 2500 III 1500 500 3000 5000 采购量 1500 2000 3000 3500 表5. 最优运输方案 4.2. MATLAB求解 在MATLAB界面对c、a、b分别以矩阵形式赋值，调用linprog函数： [x，y]=linprog(c，-a，-b，[ ]，[ ]，zeros(4，3)) 求得x =1.0e+03 * [0.0000，0.0000，0.0000，2.5000，0.5980，0.9020， 0.0000，1.0000，0.9020， 1.0980，3.0000， 0.0000] y = 5.3500e + 04 以上结果显示最终运输方案的费用为53500，但其中的调运数量与表上作业法的解有些出入，我们猜测这是由于MATLAB直接根据代码执行，不能像表上作业法一样进行调整和检验导致。 4.3. Excel求解 在Excel中根据模型输入已知数据，利用规划求解，得出最优方案如图3中黄色区域所示，与表上作业法最小运输费用的结果一致，但运输方案不同。 4.4. Lingo求解 在Lingo中根据模型依次定义集、集循环函数、已知数据，运算后结果如图4所示。 分析图4可以看出，其结果53，500是所求的最低费用，运输方案与表上作业法相同，但与Excel运输方案不同。 4.5. 管理运筹学软件2.0求解 在界面中直接输入算例数据，求得运输问题的最优解，如图5所示。 分析管理运筹学软件输出的结果发现，对于相同的最低费用53500，有两种不同的运输方案，第一种与表上作业法和Lingo相同，第二种与Excel相同。说明“管理运筹学软件2.0”的计算结果优于MATLAB、Excel、lingo和表上作业法。 图3. Excel最优运输方案图 图4. Lingo输出结果图 图5. 管理运筹学软件2.0输出结果图 4.6. 结果对比分析 1) 结果的详细对比分析 表上作业法、MATLAB、Excel、lingo、管理运筹学2.0五种方法的求解结果中最小运费都为53500，但其运输方案有所不同，表上作业法和lingo均求得第一种运输方案{0， 0， 0， 2500， 0， 1500， 0， 1000， 1500， 500， 3000， 0}，Excel求得第二种运输方案{0， 0， 0， 2500， 1500， 0， 0， 1000， 0， 2000， 3000， 0}，管理运筹学2.0将两种运输方案都得出，MATLAB则求出一种别的方法都未得出的方案{0， 0， 0， 2500， 598， 902， 0， 1000， 902， 1098， 3000， 0}。 2) 计算精度、计算时间的对比分析 虽然表上作业法、lingo均求得第一种运输方案，但表上作业法的的求解精度为1，且往往依赖于人工计算的细心程度，而lingo的输出精度为0.001，远高于表上作业法。MATLAB的默认求解精度为0.0001，且可以根据需要使用vpa函数控制并提高运算精度；Excel的求解精度也可以设置，但大于0.0001时会提示“规划求解找不到有用的解”；管理运筹学软件2.0的求解精度为1。可见MATLAB的精度最高。 另外，若对各方法的求解时间从1~5进行分级，1表示用时最短，5表示用时最长，则表上作业法的求解耗时为5，管理运筹学2.0为1，MATLAB、lingo、Excel的求解时间相当，但由于Excel模型建立迅速，MATLAB、lingo模型建立过程较冗长，所以，Excel用时为3，MATLAB和lingo用时为4。可见，管理运筹学2.0求解最为迅速。 3) 各方法的优劣评价 MATLAB和lingo：用户使用方便，扩充能力强；但编程语句不易快速上手。 Excel：模型易于理解，求解结果清晰直观；但数据量过大时，计算速度会明显下降。 管理运筹学2.0：全图形界面操作，功能强大，易于上手；但结果报表界面不够美观和直观，无法解决一些复杂的交叉综合类问题。
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user: 5. 结论与展望 运输问题中一个至关重要的问题便是运输成本的优化，计算最优运输方案，是降低供应链成本、提高效率的重要方法 [ 11 ] 。运输问题的算法研究可以使得各种实际中的运输问题得到快速有效的解决，对货物运输乃至物流配送系统的发展都有积极的意义。 本文用五种不同的方法对同一运输问题进行求解，对比分析了各方法的结果，计算精度和计算时间，并评价了各自的优劣，得出以下结论：表上作业法求解最为繁琐；MATLAB求解精度最高；管理运筹学2.0求解速度最快；Lingo求解便捷，但是要准确建立模型，不易快速上手；Excel求解简单明了，但往往会遗漏某些可能的其他最优方案。 当然，此处的结论有限，因为本文仅在这5种方法中做了对比和分析，且案例只涉及产销平衡的运输问题，但总体上求解运输问题的发展趋势还是以开发相应的程序算法为主要方向，这可以极大地简化我们的工作过程、减少工作量，因此，运输寻优问题值得我们更深入的研究，建议可在管理运筹学软件平台上进行开源式的二次开发，则其功能将得到全面提升和完善。
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user: 摘 要 根据国内外学者的已有研究，碳市场与石油市场之间有目不可分的关系，本文探究国内的碳交易市场与石油市场的相互影响机制，选取中国原油市场交易价格和北京市碳交易试点的成交价格，建立VAR模型，构建脉冲响应函数以及方差分解，定量分析碳交易和石油交易的价格影响机制。通过VAR得出结论，碳交易市场价格和石油交易价格指数的滞后期都对彼此存在影响，但影响不大。我国的碳交易市场还处于起步阶段，需要更积极的政策来刺激市场的活性。 关键词 :碳交易，石油市场，VAR 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 1.1. 研究背景 中国作为高碳能源大国，经济发展以高碳为显著特点，而目前世界正以低碳经济发展和环境保护作为新兴经济发展趋势，中国在新一轮的全球竞争中处于不利地位。无论是从国际还是国内来讲，发展低碳经济已经成为大势所趋。传统依靠手段实行节能减排的潜力已经越来越有限，市场机制将成为未来实行节能减排的重要途径。近百年来，全球变暖成为全球气候的显著变化，1992年5月联合国颁布了《联合国气候变化框架公约》，规定附件I的国家必须将2000年温室气体排放量下降到1990年水平。1997年12月在日本京都达成《京都议定书》，对温室气体排放量进行管制。《京都议定书》第17条规定了碳排放权交易，即附件I国家之间互相买卖碳减排配额的机制。欧盟排放交易体系在此基础上成立，并成为世界上最大的多边温室气体交易 [ 1 ] 。2010年中共中央在《国民经济和社会发展第十二个五年规划的建议中》指出要逐步建立碳排放交易市场。国家发改委也明确表示，“十二五”期间将逐步建立碳排放交易市场，鼓励和支持有条件的地区、行业探索碳排放权交易。2010年9月30日，以深圳成为国家首批低碳试点城市为契机，经深圳市人民政府批准，深圳排放权交易所成立。2011年上半年，国家发改委提出在北京、上海、天津、重庆、广东、湖北建立碳排放交易试点，逐步建立全国碳市场。 1.2. 研究意义及方法 目前，学术界普遍认为，石油价格是对碳价影响最大的外界因素。关于碳价格和石油价格的相互影响关系，目前已有很多讨论。传统的石油市场以汽油、柴油等生产生活主要用油为交易对象。随着新能源的发展和低碳机制的普及，传统的石油需求也随之呈现变动。因此，本文就现实状况，对国内碳市场交易价格和石油市场交易价格的交互作用进行计量分析，探讨碳交易市场和石油市场的历史变动对彼此的短期预测的影响。本文收集2016年5月6日至2017年4月28日共256个日度样本，选取北京碳交易成交价格和石油价格指数，构建VAR模型，研究国内碳市场交易价格和石油市场交易价格的动态关系。
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user: 2. 理论概述 2.1. 碳交易市场简介 碳排放权交易是根据各国政府实现对《京都议定书》的减排承诺的前提下，对本国企业实行二氧化碳排放额度控制的同时，允许其进行交易。碳交易的交易对象是交易主体用不完的碳排放额度。如果一个企业排放了少于预期的二氧化碳，则就可以将剩余的排放额度出售，而排放量超出配额的企业面临着由于超出排放而将得到的政府罚款，因此可以买入额外的碳排放许可限额，实现市场的交易 [ 2 ] 。 2.2. 碳交易市场与石油市场 生态环境问题突出，最主要的原因是巨大的化石能源消费以及长期以来的高碳、粗放的发展模式。2014年我国一次能源消费总量达到42.6亿吨标准煤，已成为世界第一能源消费大国 [ 3 ] 。中国当前巨大的能源消费总量和能源消费结构已给生态环境造成巨大压力，为解决严峻的生态环境问题，我国要实行的是重塑能源生产和消费模式，推动能源转型。因此，碳交易以控制碳排放为目的，其交易价格会对能源市场的价格产生影响。另一方面，发展清洁低碳能源，转变发展方式，减少能源市场的交易，提高能源使用的效率也会造成二氧化碳排放量的变化，对于以二氧化碳排放权为交易对象的碳市场交易价格也会受石油市场影响。
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user: 3. 文献综述 魏一鸣 [ 4 ] 关于欧盟碳市场与能源价格的关系进行实证研究。选取欧洲气候交易所的碳市场交易价格和德国欧洲能源交易所提供的石油价格数据进行协整关系检验，结果发现，能源价格与第一阶段碳期货价格之间关系较弱，而与第二阶段碳期货价格之间存在长期均衡关系，能源价格变化是推动第二阶段碳价变化的重要原因。魏瑞娟 [ 5 ] 采用协整检验考察了石油价格对碳排放的直接影响，以及碳价对碳排放的影响，发现在不可再生能源市场中，石油价格对碳排放的影响为负，碳市场在不可再生能源市场减排中具有积极作用。王惠敏 [ 6 ] 调查了1980至2010年中国经济增长、能源消费与碳排放的长期均衡、短期动态和格兰杰因果关系。协整检验结果表明经济增长、能源消费与碳排放之间存在长期的均衡关系。能源的短期波动会收到GDP和碳排放短期波动的影响。钟世和 [ 7 ] 研究了国际碳价、国家原油价格、国内石油价格与消费者价格指数之间的相互影响关系，得出了碳价是国际原油价格波动的原因，也是我国石油价格波动的原因，在《京都议定书》第一承诺期内碳价的波动对我国能源价格波动具有影响的结论。 根据已有的文献综述可以发现，鲜有关于国内碳交易市场价格的定量分析。中国的碳交易市场才刚起步，受政策影响较大，且中国的能源交易市场价格也受国际能源交易市场价格的影响，因此这也许就是对国内碳交易市场讨论较少的原因。因此本文以国内碳交易市场价格为研究对象，尝试对国内的碳市场价格进行定量分析。
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user: 5. 结论分析 本文从已有的研究结论出发，探讨石油价格与碳价的互动关系。碳交易是控制碳排放的手段，而传统的能源市场也会对碳交易产生影响。本文选取代表碳市场交易价格的北京市碳交易成交价格、代表能源市场交易价格的石油价格指数作为变量，建立向量自回归模型。根据VAR模型的建立条件，对石油价格指数作一阶差分，进而研究碳交易价格、石油价格指数变化率的VAR模型。根据信息准则和VAR建模的结果以及平稳性检验，确定VAR模型以滞后一阶的形式为最佳。之后进行脉冲响应函数分析以及方差分解。可得出以下结论。第一，碳交易成交价格受大部分自身影响，而随着时间的推移，石油价格指数变化率对碳交易成交价格的影响逐渐增加。第二，石油价格指数变化率受自身影响较大，而碳交易成交价格的影响存在，维持在7%左右。 通过实证分析的结果可以总结出现实的碳交易市场与石油交易市场的特点如下。首先，国家为了减排，出台了一系列加大科技创新投入、增强可再生能源开发利用的环境政策，因此对能源市场，特别是石油市场是有政策冲击的。但作为传统的能源消耗大国，我国的节能减排正处于初级阶段，以风能、太阳能和生物质能等为主导的可再生能源市场并不具有非常强的代表性，因此传统的能源市场仍然处于主导地位，碳市场是否有效仍然需要进一步观察。碳市场的建立仅仅是节能减排的途径之一，而中国建立的碳市场除了深圳、北京、上海等地的试点时间超过两年，其他的碳交易试点的交易量仍然不是很多，这说明中国国内参与碳交易仍然不是一个常用的交易市场，关于国内碳市场的定价机制也并没有完全公布，国内的碳市场受政策影响较大。因此本文的研究主要出于理论化，实证分析的结果仅仅是一方面参考。 中国的碳交易市场才刚刚起步，碳交易市场的卖方主要是以拥有能吸收二氧化碳能力的自然资源，如森林、草地等的国有企业。而对于买方，由于采取的是自愿市场的交易形式，相当一部分排放超过限额的企业并没有加入到碳交易市场中来，因此对于碳交易市场的价格并不能完全的反映市场价格，因此碳交易市场的价格较平稳。所以可见，对于中国的碳交易市场，需要更积极的政策和规定来刺激更多的企业加入碳交易市场，这是对实行节能减排，缓解环境压力的重要举措之一。
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user: 摘 要 道路交通事故次数是衡量一个国家交通管理水平的一个体现，建立一个良好的道路交通事故预测模型对于交通管理、控制和有关规划设计起着极其重要的作用。本文以我国1990~2012年道路交通道路交通事故数据为基础，建立了道路交通事故ARIMA(1，2，2)预测模型，其预测精度可达99.57%，表明该模型对我国的交通事故次数预测的短期应用是可行有效的。 关键词 :ARIMA模型，道路交通事故次数，预测 Copyright © 2017 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 随着经济社会的不断发展、人口的增长、道路交通工具数量的增长和道路系统的日益复杂化，因此对道路交通事故次数进行有效的预测尤为重要，这对现代道路交通安全管理和有关规划设计等有着重要的意义。 目前，许多学者对道路事故次数预测最常用的方法是时间序列分析，其中大多运用马尔科夫链模型 [ 1 ] 或者灰色模型 [ 2 ] 等方法对道路事故次数的长期预测比较准确，但对短期波动预测结果不够准确。本文通过对1990~2012年国内道路交通次数序列进行平稳性和白噪声过程的分析，对道路交通事故次数建立ARIMA(p，d，q)模型并进行预测，对国家交通管理水平的发展提供一定的参考价值。
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user: 2. ARIMA模型 2.1. ARIMA模型简介 差分自回归移动平均模型(ARIMA)是由Box和Jenkins提出的一种时间序列建模方法 [ 3 ] 。具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均模型，简记为 模型： 式中， ，表示d阶差分； ，为平稳可逆 模型的自回归系数多项式； ，为平稳可逆模型 的移动平滑系数多项式。 为零均值白噪声序列。 2.2. ARIMA建立模型步骤 1) 获得观察值序列； 2) 做出时序图进行初步判断其是否平稳，再通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图来判断时间序列的平稳性。若检验结果为非平稳，进行从低阶差分运算处理开始，直至平稳序列； 3) 通过观察差分平稳后的自相关图和偏自相关图，大致确定ARIMA中 p，q的阶数，并对模型中的p和q两个参数进行多种组合选择，两个AIC和SC函数值达到最小的模型为相对最优的模型； 4) 利用最小二乘法对模型进行参数进行估计，并进行显著性检验，应剔除不显著参数所对应的自变量并重新拟合模拟模型； 5) 进行白噪声检验，若残差序列是非白噪声序列，进行拟合ARIMA模型，直至残差序列为白噪声序； 6) 根据检验的结果，确定模型，并利用该模型进行预测。
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user: 3. 数据预测处理与ARIMA建模 3.1. 数据收集和简单分析 根据中华人民共和国国家统计局《2015中国统计年鉴》 [ 4 ] 数据查询得到相关数据，统计出中国1990~2015年的国内道路交通事故发生的次数。并根据Eviews软件 [ 5 ] [ 6 ] 绘制出(图1)的时间序列图和(图2)的自相关和偏相关图来进行该序列平稳性的判断。 如图1所示我们可以看出1990~2002道路交通事故次数呈上升趋势，并且增幅不同。2002~2012年后道路交通事故次数呈衰减趋势，并且减幅不同。我们可以根据做出该序列的自相关和偏自相关图来判断该序列是否平稳，根据图2可看出一期之后还有很多期的系数不在二倍标准差范围之内，并且自相关图没有明显的拖尾性或截尾性，所以我们判断此序列是非平稳的。 图1. 原数据的时间序列图 图2. 原数据的自相关和偏相关图 先由时间序列图可以看出明显的非平稳趋势，先逐渐递增，在2002年又开始呈递减趋势。从时间序列的自相关和偏自相关图中有多处其自相关系数超出标准差范围，所以对序列进行差分处理提取信息。 3.2. 序列的差分处理 如图3所示，全国交通事故次数二阶差分后的时间序列图，没有明显的非平稳特征。 二阶差分后，根据其自相关和偏自相关图判断其是否平稳： 如图4所示我们可以看出，1期(包括1期)之后的自相关系数和偏自相关系数均在2倍的标准差范围内。我们初步判断二阶差分后的序列是平稳的。当然高阶差分也会满足序列的平稳性，但是过度差分会丢失大量的相关信息，所以并不是差分阶数越高越好，需要合适。在这里我们最终定为二阶差分即可。 3.3. 单位根检验 运用Eviews软件对其差分后的序列和原序列进行单位根检验(ADF检验和PP检验)如表1所示，二阶差分的时间序列在90%的置信区间下通过了ADF和PP单位根检验，可以看做平稳的时间序列。 3.4. 运用AIC准则和SC准则定阶 AIC准则 [ 7 ] (An information)是由日本统计学家赤池弘次(Akaika)在1973年提出的。该准则既考虑拟合模型的数据接近程度，也考虑模型中所含待定参数的个数，适用于ARMA模型检验。 AIC准则的一般形式可表为： 对于ARIMA模型，若自相关函数在延迟p阶拖尾和偏自相关系数在延迟q阶拖尾，模型的阶数分别是p，q。可以初步估计p为1，q为2。检验序列为二阶差分时间序列，因此系数d = 2。进一步得到4个ARIMA(p，2，q)模型的各参数。如表2所示，ARIMA(1，2，2)模型调整后可决系数最大，AIC，SC参数值最小，可得ARIMA(1，2，2)模型为最优模型。 3.5. 模型的拟合优度检验和残差序列检验 建立模型ARIMA(1，2，2)模型并估计，见图5。 如图5所示分析：F-statistic对应的概率值为0.025764，说明建立的ARIMA模型具有较好的线性关系。从残差拟合图(图6)，从图中我们可以看出ARIMA模型的拟合效果较好。如图7所示我们做出了残差的自相关和偏相关图发现其系数均在两倍的标准差范围之内，我们认为建立的ARIMA(1，2，2)模型的残差序列是白噪声序列。可得ARIMA(1，2，2)模型的输出结果得到回归方程为： 3.6. 模型预测 运用Eviews软件做出了其二阶差分后序列的预测图(见图8)，以及对原序列全国交通事故次数的预测图(见图9)。 如图8所示我们发现：不等系数为0.41，方差的比例也比较小，协方差比例为0.98，由图9所示我们发现：不等系数为0.05，方差的比例也比较小，协方差比例为0.81，表明模型的预测能力效果比较好。 利用模型对2013~2017年数据进行预测，计算得到2013~2017年全国交通事故次数数据以及2013~2017年交通事故次数预测的误差率，结果见下表。 从表3可以看出，ARIAM(1，2，2)模型的平均预测误差是0.85%，平均预测效果高达99.17%，预测效果理想。 图3. 1990~2012年全国交通事故次数二阶差分时序图 图4. 二阶差分后的自相关和偏相关图 Table 1 The result of the unit root test about the time series and differenc 检验方法 置信水平 原序列 一阶差分序列 二阶差分序列 ADF 检验 ADF值 −0.55 −2.54 −3.30 1% level −2.68 −3.81 −4.50 5% level −1.96 −3.02 −3.66 10% level −1.61 −2.65 −3.27 PP 检验 PP值 −0.64 −2.01 −3.35 1% level −2.67 −3.79 −4.49 5% level −1.96 −3.01 −3.66 10% level −1.61 −2.65 −3.27 平稳性 非平稳 非平稳 平稳 表1. 时间序列及其差分的单位根检验结果 Table 2 The parameters table of ARIMA(p，2，q)mode 模型参数 可决系数 调整可决系数 AIC SC (1，2，1) 0.15 0.05 24.91 25.06 (1，2，2) 0.38 0.28 24.50 24.70 (2，2，1) 0.35 0.23 24.76 24.96 (2，2，2) 0.27 0.07 24.99 25.24 表2. ARIMA(p，2，q)模型的参数表 Table 3 The predictive result of the road accident times from 2013 to 2017 according to ARIMA(1，2，2) mode 年份 二阶差分预测值 人数预测值 人数实际值 预测误差率(%) 2013 3774 201354 198394 1.49 2014 5320 197912 196812 0.56 2015 −8260 186969 187781 0.43 2016 5542 184291 2017 −2759 179928 表3. ARIMA(1，2，2)模型预测2013~2017年全国交通事故次数结果 图5. ARIMA(1，2，2)模型的输出结果 图6. ARIMA(1，2，2)模型的残差拟合图 图7. 残差的自相关和偏相关图 图8. 二阶差分序列预测结果输出图 图9. 原序列数据预测结果输出图
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user: 4. 结束语 ARIMA可以通过查分等数据转换方法将非平稳序列转变成零均值的平稳随机序列，ARIMA使残差进入模型，提高了模型的精度，但是ARIMA建模法假定时间序列为未来的发展模式与过去的趋势一致，因此它往往只适用于作短期预测。基于1990~2012年国内道路交通事故次数的时间序列分析，可以得出2013~2015年三年预测值和实际值得误差率平均值为0.85%，根据ARIMA(1，2，2)模型预测出的数据具有一定的科学依据，可以为增强道路交通管理提供重要的理论依据。
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user: 摘 要 本文针对风电功率的预测问题，分别采用时间序列法、人工神经网络、灰色预测法对未来机组输出的电功率建立了三种合理预测模型，并通过对各种模型的误差分析，进一步提出了改进的方案使其预测更加的准确，在最后将模型推广到n台风电机组并给出了合理的模型。我们通过分析知道阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素是因为实测数据本身就存在各种不可避免的误差，得出风电功率的预测精度无法得到无限提高的结论。 关键词 :风电功率，时间序列，人工神经网络，灰色预测，组合预测 Copyright © 2017 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 我国近年风电发展迅猛，截止到2015年，我国风电新增装机容量30.5 GW，同比上升26.61%，连续六年位居全球新增装机容量首位；累计装机容量达到145.1 GW，其中并网容量达到129 GW，占全部发电装机容量8.6%。2015年，风电总发电量1863亿千瓦时，占全部发电量的3.3%。与风资源分布特性及电网负荷布局相匹配，我国的风电发展以并网型为主，呈现典型的集群开发、弱电网接入、长距离外送的特点。风电的波动性、随机性给电网的有功平衡和电压调整带来了压力，增加了电网规划和调度的难度，也成为制约风电进一步发展的瓶颈 [ 1 ] 。掌握风电波动性在不同时间、空间尺度上的内在规律是解决大规模风电并网运行难题的关键基础。现今风力发电主要利用的是近地风能，但近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。因此，我们要实现对风电场发电功率的尽可能准确地预测，这样，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
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user: 2. 问题提出 实时预测是风电功率预测的一种，它要求滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点(每15分钟一个时点)的风电功率数值。根据国家能源局颁布的《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的要求，实时预测的误差不能大于15% [ 2 ] 。 实验风电场由58台风电机组构成，每台机组的额定输出功率为850 kW。实验中统计出了2016年5月10日至2016年6月6日时间段内该风电场中指定的四台风电机组(A、B、C、D)输出功率数据(分别记为P A ，P B ，P C ，P D ；另设该四台机组总输出功率为P 4 )及全场58台机组总输出功率数据(记为P 58 )。 根据风电功率预测精度要求现提出以下三个问题： 问题一：风电功率实时预测方法及误差分析。 问题二：研究风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。 问题三：提高风电功率实时预测精度的探索。 通过解决上述三个问题，找出阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素。研究风电功率预测精度是否能无限提高。
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user: 3. 问题分析 1) 问题一：风电功率实时预测方法及误差分析。 该问题是电功率的实时预测及误差分析，其主要研究目的是建立一定的数学模型来尽可能准确地做出风电功率的实时预测，并使的预测结果的误差在满足国家相关规定的基础上尽可能小，以便提供给电力调度部门，方便其优化调度安排。 该问题属于预测类的数学问题，且是直接利用历史数据，使用一定的数学模型进行预测。常见的方法有人工神经网络法、时间序列法(AMAR)、遗传算法、灰色分析预测法、卡尔曼滤波法、及其它算法。 问题一要求至少用三种预测方法对P A P B P C P D P 4 P 58 这六个量在未来16个时点的风电功率数值进行预测，并对结果进行误差分析，确定实时预测的相对误差不能大于15%。由于实验中所要求的16个预测结果是滚动预测所得，一般来说，风电功率的预测值与实测值之间存在相对较大的误差，这就需要我们对结果进行误差分析后再根据分析结果对模型进行进一步优化。 基于以上考虑，我们可以分别用时间序列法建立数学模型一，用灰色分析预测法建立数学模型二，用人工神经网络法建立数学模型三，对结果进行预测，并将预测结果进行比较，同时分别对各模型所的预测结果进行分析。 2) 问题二：研究风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。 本问题要求分析风电机组的汇聚对与预测数据误差的影响。在我国主要采用集中开发的方式开发风电，各风电机组功率汇聚通过风电场或风电场群(多个风电场汇聚而成)接入电网。众多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而可能影响预测的误差。故而对风电机组的汇聚和其相应的预测数据误差进行分析，得出二者之间的关系，将对我们分析预测大规模的风电场群的风电功率提供参考 [ 3 ] 。 即问题二实质上是研究风电机组的台数与对应的风电功率预测值的相对误差之间的关系。 因此，我们可以用问题一中预测结果的相对误差，比较单台风电机组功率(P A ， P B ， P C ， P D )预测的相对误差与多机总功率(P 4 ， P 58 )预测的相对误差，再用时序分析法建立模型四来拟合确定台数的风电功率预测值的相对误差与对应风电机组的台数之间的函数关系，进而对风电机组汇聚给风电功率预测误差带来的影响做预期。 3) 问题三：提高风电功率实时预测精度的探索。 从问题一和问题二的结果我们可以看出模型一、模型二、模型三所得出的预测结果都存在一定程度的误差，而提高风电功率实时预测的准确程度对改善风电联网运行性能有重要意义。因而在模型一、模型二、模型三的基础上，构建有更高预测精度的实时预测方法是非常必要的。 通过对问题一的求解，我们可以分别得到模型一、模型二、模型三的拟合优度，再利用三个拟合优度的比值来确定三个模型所得预测值的权重，进而用组合预测的方法得出模型五，使得预测精度进一步提高。