DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 水稻是人类重要的粮食作物，也是生物研究的关键模式物种之一，在比较基因组学中有重要地位[ 1 ] 。它的产量受到非生物胁迫和生物胁迫等压力胁迫的影响。 非生物胁迫，如干旱、盐、极端温度、化学有毒物质等，对农业环境产生了严重威胁[ 2 ] ，导致水稻产量减少，生长发育延迟甚至死亡[ 3 ] 。如全球范围内，超过8000万公顷的灌溉地受到盐害影响[ 4 ] ；700万公顷的水稻受到寒冷的胁迫[ 5 ] ；而干旱在水稻萌芽、营养生长、开花等不同的生长阶段影响水稻的发育和粮食产量[ 6 ] ；在水稻的生长发育季节，预计温度每升高1℃，水稻的粮食产量就会减少10% [ 7 ] 。 生物胁迫由病原体(细菌、真菌、病毒和卵菌等)、食草动物和线虫等生物体引起。白叶枯病、纹枯病和稻瘟病是水稻的三大病害，致使水稻产量锐减，植株死亡[ 8 ] 。由于稻瘟病的侵害，水稻产量每年损失10%~30%，损失的这一部分可满足6000万人一年的粮食需求。白叶枯病也称为白叶瘟，是检疫性病害的一种，可引起10%左右的水稻减产，严重时可达50%~60%。虽然水稻纹枯病的发病面积大于稻瘟病和白叶枯病，其发病频率也高于这两者，但危害程度比较轻，水稻纹枯病发生毁灭性灾害的情况较少。 水稻基因信息不断增多，其处理速度远落后于数据增长速度，两者间差距增大[ 9 ] [ 10 ] ，RiceWiki (http://ricewiki.big.ac.cn)为解决这个问题提供了平台。以中国科学院北京基因组研究所章张研究员课题组为主，联合北京理工大学、中国林业科学研究院及华中农业大学合作开发完成了RiceWiki。RiceWiki是基于维基百科开发的水稻基因信息的平台，能够编辑，内容公开，是一个公众的水稻基因注释系统。很多数据库需要专业的审编人员进行维护和更新，这不仅耗时耗力而且速度较慢，RiceWiki依靠的是群体审编而不仅是少数的专业审编[ 11 ] ，因而RiceWiki旨在综合整个水稻科研工作者的智慧，共同完善水稻基因的相关信息，从而构建一部水稻基因的百科全书。 RiceWiki是对Bio-Wikis (Biological Wikis) [ 12 ] 的应用，也是IC4R项目(Information Commons for Rice， http://www.ic4r.org/)的一部分。RiceWiki主要收集了indica 93-11和japonica Nipponbare两个水稻栽培亚种基因的数据。迄今为止，RiceWiki网站上提供了31，527篇与水稻基因相关的文献，列出了86，216个水稻基因，其中1001个基因得到了较全面的审编。 目前大部分的数据库都是通过整合资料和审编得到的，审编是英文单词“Curation”的中文译名。审编通常是指通过对生物学数据进行转化和整合，形成数据库，从而保证这个数据库既是文献的集合又是生物数据的集合。标准化、质量化的审编能够增加生物学数据的相互操作性和一致性[ 13 ] 。其过程主要包括三个步骤，首先对生物学文献和数据进行翻译，然后将生物学相关的信息进行整合，最后将整合后的信息综合成数据库中的信息。审编的主要目标有两个：一是对生物学的知识进行准确而综合的展示，二是方便科研工作者获取相关信息。审编也可以理解为一种转化，将生物学的数据转化成相应的某种格式的数据。生物审编人员处理的数据是多样化的，有核酸序列、相互作用途径和文献等[ 14 ] ，本文在审编过程中处理的数据主要以文献为主。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 水稻抗性的选取 水稻的抗逆性主要体现在对生物胁迫和非生物胁迫的抗性，及形态表型方面的抗性。本文选取了8类对水稻产量影响最大的压力胁迫因素：在水稻面临的生物胁迫中选取三大病害中较为严重的白叶枯病和稻瘟病，在非生物胁迫中选取了盐害、低温、干旱、高温这四类，在水稻的生理形态方面选择了倒伏和植株矮小。 2.2. 水稻抗性基因的查找和审编流程 如图1，从搜集基因到审编的流程分为四部分：1) 水稻抗逆基因的查找；2) 水稻基因名称的转换；3) 相关文献的搜集；4) 对抗逆基因进行审编。 图1. 对水稻基因进行生物审编的流程图 抗逆基因的查找主要有两部分：一，从国家水稻数据中心、PLANTSTRESS等水稻相关网站上查找，通过这种方法得到的基因较少。二，在PubMed等网站上根据水稻抗逆性的关键词进行文献的检索。通过阅读摘要获得基因名称和其抗逆性。本研究对不同抗性的水稻基因分别从这两个方面进行收集和整理，并将其发布在RiceWiki页面上。 目前水稻的命名规则是以水稻遗传协作组织(CGSNL)的相关规则为基础制定的[ 15 ] 。随着水稻全基因组测序的发展，出现了多个水稻测序和注释的版本，目前主要有NCBI、水稻注释计划(RAP) [ 16 ] 、北京基因组研究所(BGI) [ 17 ] 、美国基因组研究所(TIGR) [ 18 ] 等版本，这些版本之间的组装和注释是相互独立的，但彼此有些许差别。因此同一个基因在不同的组装注释版本中有不同的名称[ 19 ] 。而水稻基因在文献中多以基因符号、基因名称、Genbank登录号这三种水稻名称出现。RiceWiki目前以RAP版本为主，需要将基因符号和RAP版本号相对应，将文献中的TIGR版本号或Genbank登录号转化成RAP版本。 从两方面进行文献搜集：一，RiceWiki网站上此抗逆基因的相关文献；二，分别以RAP号、TIGR号和基因符号为关键词在PubMed和Textpresso等网站上检索。 仔细阅读挑选出的高质量的文献，累计超过1000篇，筛选基因相关信息。整理文献中获得的抗逆基因的功能、突变等信息。审编后的基因信息经过Wiki语言的加工(排版、图片、链接等)，发布在RiceWiki上。 2.3. 审编质量评分办法 RiceWiki中的AuthorReward会列出各版本的贡献值、编辑数量和编辑质量等[ 20 ] 。将任意一个版本与最新版本进行比较，所有编辑过这个页面的审编人员，其相应的贡献值都会被详细的列出，随着审编内容的更新，编辑人员的贡献值也会随之变化[ 21 ] ，编辑质量的取值范围区间为(−1， 1)。 AuthorReward的原理为[ 20 ] ：任意页面P，假设此页面有很多编辑版本 ，版本v 0 为空白页(n > 0)。任意一个编辑成功的版本均视为一个新版本，任意相邻版本 和v(1 ≤ i ≤ n)由不同研究人员完成。版本v i 和v j 间的差距用 表示(i < j)，通过LD算法对编辑的相关信息进行统计。版本v i 的贡献值为CS(v i )。 其中c是比例系数， 是版本 和 间的编辑差距， 是版本 和 的差距。版本 的编辑数量(Edit quantity)为 ，编辑质量(Edit quality)为 。 审编人员r在网页p上的贡献值为 ，在整个RiceWiki中的贡献值为 。 RiceWiki会给每个审编人员进行系统性的打分，将贡献值和审编质量等信息放在相应的网页上。
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user: 4. 结论 本文总结了盐害、干旱等8类对水稻产量影响较大的胁迫压力，并对这8类水稻抗性基因进行了搜集，获得了500个抗逆基因。通过生物审编，对水稻抗逆基因的信息进行了整理汇总，审编后的结果发布到RiceWiki网页上。虽然在审编的过程中，将基因的注释信息分为了功能、表达等独立的8部分，但每部分之间是相互关联的。如基因的GO号能体现生物学功能，从突变体与野生型的差别及表达等信息中可推测其功能等。 搜集水稻的抗逆基因以及审编基因信息对水稻的抗逆研究有重要意义。PPI和共表达等分析，有助于系统地了解这些基因之间的联系和共同点。RiceWiki是以群体审编为基础的开放性平台，随着审编的普及和发展，会有更多审编人员的加入，相信RiceWiki会成为一部名副其实的“水稻百科全书”。 此外，在审编过程中发现，很多水稻的抗性基因，如基因OsbZIP71、OsHsfB2b、OsCPK21、OsCPK13等，和激素之间有重要的关系，这些激素在水稻的抗逆性中有可能起到重要作用。水稻植株体内的某些物质，如糖等，有可能影响生物的抗逆性。日后对水稻抗逆机制的研究和推断可以借鉴从RiceWiki中获得的相关信息。
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user: 摘 要 本文对南非Cape Town的400 kv和765 kv的输电网络的无功功率优化进行了可行性研究。由于输电距离长，这个系统中存在着不可忽视的无功功率。适当的无功潮流和无功电源的整体性能管理是电力传输系统的一个组成部分，因为它直接影响到系统的输送容量。本文将为此输电网络提供最佳的SVC电压的具体建议设置点和下垂设置、分接开关的参考值和分流器开关原理。采用的研究方法是将2006年作为案例分析的一个起点，对本系统的无功功率进行了分析，建立一个基准，以便对未来几年电网的无功功率进行对比分析。两个用来分析比对的算例是2009年和2012年该系统的无功功率流动情况。研究的结果解释了此系统无功功率产生的原因和怎样优化无功功率，并根据基准对2009年和2012年系统的稳态状况进行了分析。 关键词 :输电网络，无功功率优化，静止型动态无功补偿，稳态分析
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user: 1. 介绍 Trans-Africa Projects (TAP)公司联合了Power System Dynamics (PSD)，对提供给Cape Regions的400 kv和765 kv输电网络中的无功功率进行调查。通过Mpumalanga省东北部400 kv网络(主要是串联补偿)和765 kv输电线路，Cape Regions的负荷中心地区连接到集中发电池的距离大约是1500公里。本研究的重点是调查Koeberg/Muldersvlei变电站之间的部分系统(南)及Alpha/Zeus变电站(北)。这个系统将被称为Cape Transmission System，按Eskom公司的规划方式，它以跨越西部，东北部和南部(中央部分)网络(参见图1) 为主。由于Cape Transmission System的长距离传输，在忽略其他条件的影响下，仅考虑这个网络的无功因素。因此，适当的无功潮流和无功电源的整体性能管理是Eskom公司电力传输系统的一部分，因为它直接影响到可用的供应能力。Eskom目前专注于扩大Cape Transmission System输电能力。最重要的组成部分是扩展计划，扩展现有765 kv系统到Cape Town (765 kv系统目前终止于Hydra变电站)。计划将于2012年完成765 kv系统的扩展。本文以这一案例研究如何优化无功功率流动。 由于Cape Transmission Network传输距离很长，它有明显的无功功率。通过对并联无功补偿网络有效的控制，可增加兆瓦级电力传输容量，增加的传输容量主要因为I2R损耗的减少 [ 1 ] 。此外，这也会减少电压骤降情况的概率，因为增加了电压的稳定裕度。特别是，可以通过并联电容器注入适当的无功功率，适当的调整电压控制设定点和SVC的斜坡，以及选择765/400 kv变压器正确的分接开关位置来优化无功功率。 本文调查的目的是最大限度的减少不适当的流动来优化Cape Transmission Network的无功功率流，只要功率传输能力和可靠性在技术上有可行性。此外，这项研究的一个重要成果是研究Eskom公司如何达到预期的优化目标。特别的，本文将提供最佳的SVC电压的具体建议设置点和下垂设置、分接开关的参考值和分流器开关原理。 采用的研究方法是将2006年作为案例分析的一个起点，对本系统的无功功率进行了分析，建立一个基准，以便对未来几年电网的无功功率进行对比分析。两个用来分析比对的算例是2009年和2012年该系统的无功功率流动情况。 图1. 2009年网络 注： 1) Eskom公司目前正在升级Perseus，Hydra和Poseidon三处AEG的SVC控制系统。新的控制系统将在2008年底实现。在这个报告结果中考虑到的设定点和外部设备交换理念，将在新的SVC控制器中实施。 2) Cape的765 kv网络的扩展，其中包括Zeus，Mercury，Perseus，Gamma，Kapa和Omega变电站，计划在2012年完成，这些扩展已被列入2012年案例中。这个报告也因此解决了2012年实现765 kv无功功率传输网络扩展的问题。
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user: 2. 无功功率流动系统描述 Cape Transmission System中的400 kv线路主要是串联补偿电容提高传输能力。765 kv系统，连接Alpha和Hydra变电站，距离约720公里，覆盖部分400 kv系统。到2012年，765 kv输电网将扩展到Cape Town全市，那时它将完全覆盖现有400 kv系统。 Cape Transmission System可以被分为主干传输网络，连接Koeberg/Muldersvlei变电站到Perseus/Beta变电站(见图1)。本主干网络基本上处于一个单一的电力走廊。主干网络在Perseus/Beta变电站的北部分为400 kv和765 kv的电力走廊。The Greater Eastern Cape Region由三条线路供电，一条是从主干网络分出的400 kv线路，一个双线从Hydra变电站分出的400 kv线路，一个从Beta变电站分出的400 kv线路(一个最近建成的项目)。The Greater Eastern Cape Region的两个主要负荷中心是Port Elizabeth和East London。设想的将要建在Port Elizabeth的Coega工业负荷，也将由三线400 kv系统供电。Hydra变电站有一分叉点，使连接Hydra变电站和Muldersvlei变电站的骨干400 kv系统向南运营，连接Hydra变电站和Koeberg发电站的北部400 kv环网，通过Aries变电站向北运行。所有Perseus和Beta以南的400 kv输电线路都是串联补偿。总共有6个大型SVC系统安装在Cape Transmission System中。其中的5个SVC位于Hydra，Perseus和Poseidon变电站的中间，每个都有−250/250兆乏的调节能力。第五个SVC，负载补偿SVC的范围−150/200兆乏，位于Muldersvlei变电站，接近Western Cape省负载中心。400 kv网络提高传输能力，进行电压调节都需要这些SVC。 出于对2009年和2010年运行状况的考虑，为分析数据做如下准备： 1) 2009年的调查文件模拟现有Cape Transmission Network对400kv网络一些微小的改动。有问题的示意图网络如图1所示。 2) 2012年的调查文件模拟了2009年的网络条件，添加第一个765 kv线路到Cape Town。在系统规划中拟议了765 kv的解决方案。Coega工业负荷和SVC有关项目还包括2012年的研究文件。图2显示了2012年Cape Transmission Network的示意图，和765 kv扩建计划项目。 注： 以下修正了来自Escom公司2012年的案例文件： 1) 总线6024年和2900年通过零阻抗线连接到一块，并且他们都连接有可投切电容器组。为了避免电压控制冲突的问题，将他们连到一个总线上，并在两个控制总线间连一个零阻抗线； 2) 发电机将控制发电机变压器高压侧母线电压。这扰乱了网络中的无功功率。控制模式发生了很大变化，所有的发电机控制发电机变压器低压侧母线电压； 3) Hydra和Perseus的SVC作为发电机(TCR部分的蓝本)，并将可投切电容器组与下垂式变压器的低压侧相连(见3.5节)。在“下垂”变压器背后，SVC模型通过适当的MVAr限制变成一个无功电源。 4) 765/400 kV变压器都是固定比例抽头。 在2006年6月2006年12月负荷试验被用作最大值和最低基数的情况下。
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user: 3. 研究方法、技术标准及处理假设 3.1. 无功功率(VAr)流动问题 网络中无功不匹配这种情况的产生主要是由于以下两种机制：1) 传输线路的并联阻抗和负载，这主 图2. 2012年网络 要是涉及到系统电压分布[ 2 ] 。2) 传输线路的串联阻抗和变压器，这涉及到网络中功率流。在这两种情况下，无功功率的失配应该放在局部解决。应该独立地应用于不同的电压水平。如果无功功率传输是通过电力网络或从一个电压等级到另一个等级，它增加了功率损失和增加了关键部件不必要的负载；也会增加网络电压发生不稳定扰动事件的可能性。 3.2. 基本解决方案 系统上使用的无功补偿设备大部分都是固定设备。这意味着可以使用并联和串联设备，补偿线路和负荷的无功功率，从而在数值和运行单元上控制电力网络的电压分布；线路电抗器应用于线路补偿(主要是为了限制开关过电压)，而不是为了电压调节。同样的道理也适用于母线电抗器，在正常工作条件下，应该用于电压调节的目的，而不是线路补偿。此外，当无功功率在网络中不同点间流动(同一电压等级或不同电压等级)，网络电压不容易稳定；例如，突然失去变压器时，高电压系统会向低电压系统注入大量的无功功率，导致系统电压不稳定。保护方案应该是，当线跳闸时，尽可能的使补偿装置同时从系统断开，以适应改变的潮流要求。 网络不同部分的无功功率的管理，理想情况下，应该考虑特定部分的典型需求，使能在本地得到解决。稳态无功可以用静态分流设备解决，而动态无功应由像SVC，AVrs等动态设备来解决。 通过765/400 kV耦合变压器施限制无功功率；无功功率的量应该低于400 MVAr。让400 kvSVC的参考电压跟随765 kv电压是一个可行的解决方案。 3.3. 系统操作 Cape Transmission System的操作是基于考虑发生在Hydra变电站南北的情况。Hydra变电站是Cape Transmission System中的一个关键节点，因为通向西部、南部和Namaqualand地区的所有线路都连接到这个变电站；因此，所有流入这些地区的电力必须通过这一个变电站。Hydra Substation也是一个向the Greater Eastern Cape Region供电的关键连接点。当在Koeberg的其他发电厂被迫中断时，Cape Transmission System将在为消费者提供电力中发挥重要作用。 表1显示了每个研究案例数据来源。 3.4. SVC模型 作为包含在Eskom公司PSS/E案例文件的Hydra和Perseus的SVC模型，它会影响外部连接设备的开关。如下(图3)所示，Eskom模型采用变压器来代表SVC的下垂。该并联电容器被清楚的建模且并联到发电机上(TCR部分)，来模拟在SVC的整个范围内，电容器组上二次电压变化的影响。以这种方式对SVC建模的问题是SVC2%的下垂。实际的降压变压器通常是12%，这种方式则少得多。因此，并联电容器上电压的影响没有完全考虑进SVC的设计中，由并联电容器组上电压的影响而造成的任何情况，制造商都要考虑到，以确保设计参数满足高压母线的要求。 图4和图5显示了SVC的初级和次级电压0%和5%的下垂。它还表明SVC的输出会根据不同的内部设备而切换。很明显，二次电压的变化不是由下垂决定的，而是由SVC降压变压器的阻抗[ 3 ] 。因此提出了模拟SVC，把它作为在仅有的变压器后的一个无功发生器，变压器阻抗代表了SVC下垂。发电机由于SVC的作用可以有兆乏的变化范围，SVC中的分流开关将被正确地模拟。 在实际中，TCR的输出决定外部设备的开关点。在PSSE中不易实现。然而在这个案例中对于SVC中的下垂，外部设备的开关可以配合高压母线的电压变化。例如，从图5中，可以看到，如果外部设备的设定点设定在0.99 pu和1.01 pu的输出电压，SVC的输出会有±0.2的波动。 Table 1 Generation patter Koeberg Ankerlig Palmiet Mosselbay Tutuka Grootvlei Kriel Camden 2009年轻载情况 1 3 0 3 1 3 0 3 2009年高负载情况 2 6 2 6 2 6 2 6 2012年轻载情况 1 3 0 3 1 3 0 3 2012年轻载情况 2 6 2 6 2 6 2 6 表1. 产生案例 图3. SVC模型 图4. SVC 0%下垂时的VI特性曲线 图5. SVC 5%下垂时的VI特性曲线
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user: 5. 结论 从得到的潮流结果来看，很明显，与并行的400 kv系统相比，765 kv系统的无功功率占主导地位。此外，接近Perseus和Beta变电站的网络，对无功功率的变化最敏感。敏感性分析的结果表明，控制765 kv和400 kv网络间无功功率的流动，通过调整400/765 kV变压器分接开关位置比通过调整Perseus SVC电压设定值更加有效。这归因于400 kv和765 kv网络之间共享SVC无功功率。另一方面，调整分接开关的方法会断开400 kv和765 kv网络，使得400 kv和765 kv网络的无功功率在管理上更加自主和独立。
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user: 摘 要 人口死亡率变化对社会保障系统有一定影响，它是时变的动态随机变量。基本养老保险的给付须遵从人口动态死亡率变化规律。本文利用Lee-Carter [ 1 ] 模型对未来人口死亡率变动趋势进行预测。对未来时间因子κ t 的预测时，用广义差分模型预测。并与ARIMA模型比较，结果广义差分模型预测效果较好。 关键词 :死亡率预测，Lee-Carter模型，ARIMA模型，广义差分模型
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user: 1. 引言 在人口统计学以及精算科学中，人口死亡率预测模型一直以来都是热点问题。随时间的延续，死亡率改善导致的人口预期寿命的增加已经成为全球性趋势。死亡率预测作为养老金计划财务规划的基础，对政府养老金制度、雇主企业年金、保险公司的团体和个人养老金业务等都有重要的影响，关系到各类养老计划的财务安全和可持续发展。根据是否考虑未来死亡率变动的不确定性，把死亡率预测模型分为确定型死亡率模型(静态死亡率模型)和随机型死亡率模型(动态死亡率模型)两大类。其中，确定型死亡率模型包括Gompertz模型、Makeham模型、Weibull模型、Kannisto模型和T.N.Thile模型等，但是这些模型没有考虑死亡率的随机变动，因而不适用于死亡率的预测，只适合做模型的拟合；而随机型死亡率模型包括Lee-Carter模型、多因素年龄-时期模型、Renshaw-Haberman队列效应模型和Cairns-Blake-Dowd模型等。在随机型死亡率模型中，被公认为是随机预测方法中最典型的一个即美国人口学家Lee Ronald D和Carter Lawrence R。于1992年提出的一种预测美国未来人口死亡率变化的概率模型，该模型的优点在于人口统计模型与统计时间序列方法相结合，不需要引入能对死亡率产生影响的医疗、环境以及社会等因素，从而有效地减少了主观判断因素对于预测结果的影响，且只有时间因子一个参数需要预测，并在时间因子趋势上没有其他假设。Lee-Carter模型假设未来各个年龄组的死亡率将依据历史数据的变动情况，预测其未来趋势。此方法属于外推模型，对数表达形式和ARMA构成了Lee-Carter方法的主要特征。 在Lee-Carter模型中，对未来时间因子的预测时，用ARIMA模型，但是ARIMA模型只适合做短期预测，做中长期预测会导致误差很大，所以为了降低预测误差，可以用其它的模型来预测，本文选用广义差分模型，发现其预测误差更小。
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user: 2. 数据说明 本文采用芬兰1971~2012年男性死亡率数据。其中死亡率数据分为22组，0~5岁的分为两组0~1，1~4，其他5岁为一个组别，末组为100~104。数据来源于人口死亡率数据库(The “Human Mortality Database” at www.mortality.org)。
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user: 3. Lee-Carter模型 Lee-Carter模型的主要思路是将死亡率的变化分解为时间因子t和年龄因子x。如果用 表示x岁的人群在第t年的中心死亡率，那么 满足以下函数关系式。 (1) 其中， 反应x岁年龄组别的对数中心死亡率的平均水平， 为人口死亡率随时间变化的速度， 为年龄因子对 的敏感度，即x岁年龄组别的死亡率随着时间变化的大小， 为随机误差项，假设其服从正态分布 。为了得到唯一确定的参数估计值，加入约束条件 以及 。 是为了保证参数 的平均值的含义，即 。 3.1. 模型的求解 Lee-Carter模型参数的估计方法主要包括矩阵奇异值分解法(SVD)、最小二乘(OLS)和加权最小二乘法(WLS)；奇异值分解法和最小二乘法对不同年龄人群的死亡率赋予了相同的权重，但Koissi [ 2 ] 证明了，在现实情况下，不同年龄人群对应的人口数和死亡人口数都存在较大的差异，因此这两种方法在死亡率很低的条件下使用效果较差。为此，本文采用加权最小二乘法来估计Lee-Carter模型。 加权最小二乘法通过以下两个步骤求得 ， 第一步，将式(1)两边对年龄x 求和，得到 。 第二步，Wilmoth [ 3 ] 证明 的方差近似等于死亡人数 的倒数，因此可以将 作为残差平方和的权重。最小化经加权处理后的残差平方和 ，即 得到 [ 4 ] 。 3.2. 拟合的结果 用加权最小二乘法拟合数据，估计参数的结果如下(表1，图1)。 Table 1 Estimation results of corresponding parameters of 年龄组x 年龄组x 0~1 −5.19622 0.083816 50~54 −4.78424 0.045025 1~4 −8.08868 0.079879 55~59 −4.35742 0.047078 5~9 −8.45755 0.092181 60~64 −3.92364 0.049946 10~14 −8.436 0.071453 65~59 −3.49202 0.051193 15~19 −7.12615 0.041819 70~74 −3.039 0.048626 20~24 −6.71815 0.026724 75~79 −2.56664 0.043405 25~29 −6.61755 0.030425 80~84 −2.08531 0.03624 30~34 −6.40915 0.033821 85~89 −1.61177 0.027287 35~39 −6.07316 0.038381 90~94 −1.12668 0.0176 40~44 −5.6565 0.042175 95~99 −0.6368 0.014908 45~49 −5.21892 0.044414 100~104 −0.1517 0.012784 表1. 相应的 ， 参数的估计结果 图1. 的估计值随时间的变化 从表1中 的估计值可以看出0~1岁年龄组至70~74岁年龄组， 的估计值相对较高，75岁以上年龄组 的估计值相对较低。 表1 的估计值显示，低龄组人口(0~1岁至10~14岁)的 的估计值较高，这主要是由于新生人口具有较高的死亡率，对死亡率趋势的变化也最为敏感，高年龄组(90~94岁及以上年龄组)的估计值较低，并趋近于0，其原因在于高龄人口的死亡率特征随时间的变化较小，实际死亡率对死亡率指数不敏感。 图1给出了 的估计值随时间变化的图像，从中可以看出 的估计值随着时间的变化呈近似线性下降的趋势，表明死亡率随时间推移而减小的速度较为稳定，与历史死亡率总体趋于下降的特征一致。
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user: 4. 模型的预测 对于未来时间因子 的预测，本文用ARIMA模型和广义差分模型。并将两者比较，选出较优的模型。 4.1. ARIMA模型 ARIMA模型是Box和Jenkins，1970年 [ 5 ] 提出的以随机理论为基础的时间序列分析方法，又称为“Box-Jenkins模型”，这一模型在经济领域的预测分析中得到广泛的应用。时间序列是依赖时间t的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但对整个时间序列来说，它的变化却具有一定的规律性，可以用相应的数学模型来近似描述。一个ARIMA(p， d， q)模型，由三个过程组成：自回归模型(AR(p))，移动平均模型MA(q)，单整(I(d))。 1) 一般的p阶自回归过程AR(p)是 (2) 2) 一般的q阶的移动平均过程MA(q)可以表示为 (3) 将纯AR(p)与纯MA(q)结合得到一个一般的自回归平均过程ARMA(p， q) (4) 3) 单整自回归移动平均过程ARIMA(p， d， q) 假设一个随机过程含有d个单位根，其经过d次差分之后，可以变换为一个平稳的自回归移动平均过程。则该随机过程称为单整自回归移动平均过程，记为ARIMA(p， d， q)。 因为 是随着时间变化，所以可以用ARIMA模型来预测未来的时间因子 ，通过比较后发现ARIMA(0， 1， 1)较合适，其预测模型为 (5) 4.2. 广义差分模型 在经济计量研究中，随机误差项自相关是一种十分普遍的现象。在这种情况下，仍应用普通最小二乘法(即OLS方法)建立的预测模型，尽管所得的结果为无偏的，但估计量不具有最小方差性，t、F检验失效，并且会使得预测置信区间增大，降低了预测精度。当然也就失去了预测的意义。如果在模型 中作广义差分变换 [ 6 ] ，得到广义差分模型即可消除自相关性从而提高预测的精度。 设线性回归模型 存在一阶自相关性： ，其中 为满足古典回归模型基本假定的随机误差项。将模型滞后一期，得 在方程两边同乘以 ，并与原模型相减得 (6) 定义变量变换 (7) 称式(7)为广义差分变换，模型(6)可以表示成如下形式 (8) 其中， 。式(8)是经过广义差分变换得到的模型，称为广义差分模型。 4.2.1. 建立线性回归方程 从图1可以看出 与时间t近似成线性关系。所以设方程为 ，为了计算简便，把1971年作为第一年t = 1，其他的年份以此类推。用EVIEWS软件求出 ， 。相应的p值都小于0.05，说明 与t的线性关系显著。 4.2.2. 检验自相关系 用EVIEWS将模型的残差进行拉格朗日LM乘数检验。选择滞后期为一阶。显示 ，对应的P = 0.0005小于0.05，说明随机误差项存在一阶自相关。 4.2.3. 自相关修正 对线性回归模型进行广义差分变换，得出 ， ， ，再进行LM检验， ，相应的P值为0.2312，说明随机误差项不存在自相关性。最后预测模型为 (9)
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user: 5. ARIMA模型与广义差分模型比较 通过计算模型拟合的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差、Theil不等系数、偏差比率、方差比率和协方差比率(表2)，可以明显看出，广义差分模型的拟合精度优于ARIMA模型。所以对于 的预测，选择广义差分模型。
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user: 6. 模型的预测结果检验 为评价模型的有效性，运用Lee-Carter模型预测未来3年2013，2014，2015，各年年龄段的死亡率，再求出2011~2015年5年的平均死亡率与联合国世界人口组织分布2011~2015年的死亡率作比较，如下图2。 结果显示0~60岁误差较小，60~80岁误差相对较大，而且略大于联合国世界人口组织公布的死亡率，这是因为Lee-Carter模型是用以前的数据来预测未来的，不能够准确估算出未来随着时间，医学的进步和公共卫生新技术的应用以及文化教育水平提高对死亡率的影响大小。其次高年龄组误差较大，主要是因为高年龄组死亡率不确定性较大。这些都是避免不了的。 总的来说该模型在预测未来死亡率上还是可行的。
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user: 7. 死亡率降低对养老保险金的影响 随着死亡率的降低，人口寿命的延长，越来越多的国家将会面临人口老龄化所带来的压力，芬兰也不例外。用以上Lee-Carter模型，预测2013~2022年芬兰男性婴儿的预期寿命如下图3所示。 Table 2 Comprehensive evaluation inde 广义差分模型 ARIMA(0， 1， 1)模型 均方根误差(RMSE) 平均绝对误差(MAE) 平均相对误差(MPE) Theil不等系数(U) 偏差比率 方差比率 协方差比率 0.975089 0.727842 62.72091 0.084163 0.000355 0.002758 0.996887 1.077868 0.772532 61.00301 0.090164 0.003708 0.088758 0.907534 表2. 综合评价指标 图2. 2011~2015年五年死亡率平均预测值与实际值的比较 图3. 男性婴儿预期寿命随着时间的变化 从图3中可以看出随着时间的变化，芬兰男性人口预期寿命不断地增加，到了2022年预期寿命达到了78.5岁，这就意味着，领取养老金的人会越来越多，这将会对芬兰的财政带来严峻的挑战。 不过，面对不断加剧的老龄化态势，芬兰采取多轮延迟退休，如上世纪70年代以前，芬兰人的退休年龄是60岁，1978年降至58岁，1980年降到55岁，1987年上调至60岁。2005年芬兰将退休年龄由60岁提高到63岁，身体健康且愿意继续工作的可延长至68岁。以此来缓解财政压力，并取得了一定效果。这对我国有一定的启示的作用。 因为我国同样面临预期寿命的延长带来的财政的压力，建国初的时候，我国人均预期寿命只有40岁左右，现在人均的预期寿命，“第六次全国人口普查”的数据是74.8岁。也就是说，建国60多年来，我国经济社会发展、人口数量、人口结构、人口预期寿命，都发生了巨大的变化。在建国初期制定的退休年龄政策，即1953年《劳动保险条例》规定的：女工人退休年龄是50岁，女干部55岁，男职工60岁，很显然和当前经济社会的发展不相适应，所以我国有必要像芬兰一样对退休年龄作出调整。
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user: 8. 总结 本文是用Lee-Carter模型的对芬兰男性人口死亡率进行预测。对于未来时间 的预测，本文应用了广义差分模型。较于已有方法ARIMA模型，广义差分模型预测误差更小。最后分析了死亡率降低，对芬兰国家的财政影响，以及对我国的一些启示。
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user: 摘 要 文章针对局部Moran’s I值的计算公式，通过选取不同的尺度d，采用三种不同的标准化处理方法构造出不同的空间距离权重矩阵，求得相应的局部Moran’s I值。最后基于尺度的变化，对局部Moran’s I值进行显著性检验，检验结果表明尺度变化对局部Moran’s I值的变化的影响是显著的，证明了局部Moran’s I的值对尺度具有依赖性。 关键词 :局部Moran’s I，空间距离权重矩阵，标准化方法，尺度依赖性
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user: 1. 引言 随着应用的深入，空间自相关性分析逐渐成为人们关注的重点，因而产生了许多用来度量空间自相关性的参数，而在这些参数中，Moran’s I是出现最早、应用最广的一个度量参数。Moran’s I指数是由Moran于1950年首先提出的，经过广大学者的努力，特别是Anselin [ 1 ] 提出空间局部自相关分析方法，包括局部Moran’s I指数和Moran散点图。Tobler (1970)曾提出地理学第一定律：“任何事物与其它事物都是有联系的，并且距离越近联系就越密切”。空间自相关是空间统计学的重要研究领域，也是研究空间地理单元之间分布关联性的核心理论方法之一[ 2 ] [ 3 ] 。 空间自相关是指同一个变量在不同空间位置上的相关性。空间现象具有自相关性，空间位置上越靠近的现象就越相似。空间自相关的度量方法可以分为全局空间自相关和局部空间自相关。局部Moran’s I的高值表示具有相似变量值的面积单元的空间聚集(可以是高或低)，而局部Moran’s I的低值说明不相似值的空间单元的空间聚集[ 4 ] [ 5 ] 。 由于研究区域的面积单元是可变的或可修改的，即研究区域的面积单元的尺度是可以变化的，因而随着尺度的变化所得到的统计结果也是有差异的[ 6 ] 。所以使用不同的尺度对数据进行模拟分析，可以得到从微观到宏观不同详细程度的信息 [ 7 ] [ 8 ] 。所以需要通过计算不同尺度下的局部Moran’s I值及它们的显著性水平来选择合适的尺度。最优的区域方案往往是以数据的可得性和统计区域的划分为前提的，在综合显示数据的空间变化时，需慎重考虑区域的尺度选择。
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user: 2. 空间距离权重矩阵标准化的定义及其影响 空间距离权重矩阵的定义 [ 9 ] 如下： 空间距离权重矩阵为： 对P进行标准化的三种定义 [ 10 ] 如下： 定义1 (The row-sum standardized W-coding scheme): 定义2 (The globally standardized C-coding scheme): 定义3 (The variance stabilizing S-coding scheme) 则对应的局部Moran’s I的值如下： 本文选用13*13的网格，并把它分成了9块小的区域(见图1)，它们的顺序依次为(按从左往右)为区域a：4*7服从N(0， 1)，区域b：4*3服从N(2， 1)，区域c：4*3服从N(0， 1)，区域d：5*5服从N(3， 1)，区域e：5*6服从N(0.5， 1)，区域f：5*2服从N(1， 1)，区域g：4*6服从N(2， 1)，区域h：4*3服从N(0， 1)，区域i：4*4服从N(3， 1)。然后在同一尺度下采用上述三种标准化方法进行模拟。通过模拟结果可以发现：在这169个点中的任何一点的Moran’s I值中，三种标准化方法对应的Moran’s I值的正负都是相同的。 图1. 区域分布图 这说明了不论采取哪一种标准化方法，若该区域的Moran’s I为高值则在上述三种标准化处理之下同为高值，表示都具有相似变量值的面积单元的聚集(可以是高或低)，若该区域的Moran’s I为低值则同为低值，表示都具有相不似变量值的面积单元的聚集。但是这三种定义对应的局部Moran’s I值也有一些小的差异，在每一个点处， 是最大的， 是最小的， 处于二者之间。因此标准化方法S-coding是标准化方法W-coding与标准化方法C-coding的一个综合，所以在对空间矩阵进行标准化时应该首先考虑选S-coding进行处理。
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user: 3. 对模拟结果进行显著性检验 定义(局部Moran’s I的期望和方差) 期望： 方差： 其中： 则对其进行正态标准化有： 同理可得另外两种： 经化简后可得： ，即在同一尺度下它们的P值是相同的，我们取a = 0.05，d从2到32以步长6递增，显著性如下图2~7。 从模拟结果可以发现从d = 2到d = 8的变化过程中显著性是逐渐增强的，从d = 8到d = 32的变化过程中显著性逐渐减弱，所以我们选择合适的d应该在8左右。从上述结果可以看出，在用局部Moran’s I进行空间相关性分析时，由于尺度选取的不同会对结果产生比较显著的差异，如果尺度选取过大就会丢失一些重要的细节，如果尺度选取过小就无法完全对来自不同空间单元的数据进行比较。
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user: 4. 结论 局部Moran’s I值主要反应了空间单元面积与其邻近单元面积之间的相似程度，并且它与尺度的选取有着密切的关系。模拟结果显示标准化方法S-coding是标准化方法W-coding与C-coding的一个综合， 图2. 距离d为两个单位长度时的局部Moran’s I显著性 图3. 距离d为八个单位长度时的局部Moran’s I显著性 图4. 距离d为十四个单位长度时的局部Moran’s I显著性 图5. 距离d为二十个单位长度时的局部Moran’s I显著性 图6. 距离d为二十六个单位长度时的局部Moran’s I显著性 图7. 距离d为三十二个单位长度时的局部Moran’s I显著性 所以在对空间矩阵进行标准化时应该首先考虑S-coding。检验结果表明选取不同的尺度所得到的结果有明显的差异。因此在用局部Moran’s I值进行空间自相关性检验时，需慎重考虑区域尺度的选择。
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user: 摘 要 本文利用Copula函数刻画寿险中衰减因间以及个体之间的相依性，比较个体间独立情形与相依情形的联合生存分布。考虑相依多生命的一般对称状态在相依衰减因下的生存分布，并解释个体间相依性对一般对称状态的生存分布的影响。 关键词 :衰减因，多生命，生存分布，Copula函数
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user: 1. 引言 在一个由多个个体组成的多生命生存模型中，每个个体的生存时间往往会受到相同的经济环境或者自然环境的影响(例如地震、疾病等)，而这样就使得个体间的生存时间不再是相互独立的，例如夫妻双方的寿命是正相依的[ 1 ] 。另一方面，在多元衰减模型中，各衰减因可能是完全相依的，从而导致各衰减时间完全相依，譬如：伤残与死亡之间的相依关系。因此，在生存分析中，研究各个衰减因之间的关系以及每个个体之间的关系时，经常会碰到类似上述的双重相依关系。对此，学者们多用相依竞争风险理论或多元衰减模型分别研究。 1994年，Carriere基于相依竞争风险分析提出了相依衰减理论 [ 2 ] ，在该文中，用Copula函数刻画了单生命个体受相依的多元衰减因影响的生存模型，利用粗生存分布函数与净生存分布函数的非线性微分方程组，通过粗生存分布得到了净生存分布的一个非参数估计。2007年，Kaishev等用Copula函数模拟了竞争风险生存时间的联合分布函数，分别用不同的Copula函数刻画了各风险之间的相依关系，并且在计算技术上作了很大的改进 [ 3 ] 。除了用Copula方法模拟竞争风险之间的相依性，还有许多文献试图解释个体在竞争风险下的生存时间的潜在机制 [ 4 ] [ 5 ] 。 在经典的多元衰减模型中，为了计算方便，往往假定各衰减因的衰减时间是独立的 [ 6 ] 。然而，在实际情况中，个体与个体之间以及各衰减因之间往往存在相依的情形。基于此，本文将运用Copula方法探讨相依个体与相依衰减的多生命多减因衰减模型。
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user: 2. 基本概念 对于单生命的相依多元衰减模型，Carriere [ 2 ] 和Kaishev等 [ 3 ] 在文中都有深刻的讨论。假设个体的寿命 的终止受制于 种原因中的任一个，即个体的潜在寿命是 ， ， 。显然，实际衰减时间是所有潜在时间 当中的最小者，即 ，其可观测，但每一 却不可观测。正如前所述，实际情形中，作用于个体的衰减因往往相依，从而考虑随机变量 相依。而又如Carriere [ 2 ] 文中所提，虽然生物统计学家和精算学家常会考虑随机变量 删失，但这个假设会导致一些棘手的理论问题，基于这样的事实，假设 非删失，即 。再设 的联合分布 绝对连续，则对应的生存联合分布 也是绝对连续。一个年龄为 的个体的总体生存分布函数定义为 粗生存分布函数定义为 净生存分布函数定义为 其为单独考虑衰减因 作用于 个体在 时刻之前仍未衰减的概率，用精算符号表示为 ，为了说明方便，暂用精算符号表示净生存概率，对 有关系式 (1) 注意，净生存分布不可直接观测，而所能观测的是 ，因此，粗生存分布是可观测的。 由以上定义可知， 为总体生存分布函数 的边缘分布函数，亦称为边缘生存分布函数。 2.1. Copula函数 众所周知，联合分布函数包含了随机变量间的相依信息。而Copula函数将这种复杂的相依关系用边际变量的信息完整表现出来。 定义2.1.1 Copula是一个的函数，且满足 1) ， ； 2) ， ，其中 表示的是一阶差分，即 3) ， . 引理2.1.1 (Sklar定理(Nelsen) [ 6 ] )设 是n维向量的联合分布函数，其边缘分布函数分别为 ， ，则必存在一个Copula函数C，使得对所有的 都有 若边缘分布函数 都是连续的，那么C是唯一确定的，否则C在 上是不唯一确定的。反之，若C是一个Copula函数， 是分布函数，则由上式所定义的 是一个联合分布函数，其边缘分布分别是 。 由此可知，Copula函数包含了随机变量的所有相依信息，使得处理随机变量信息更加容易，至少在确定Copula函数后可知各随机变量之间的相依结构。另一方面，对于不同类型的边缘分布函数，可以有相同的Copula函数，使得处理随机变量相依结构更加灵活。 Copula函数包括很多分布族，其中椭球分布族(例如多元的正态Copula， t-Copula等)和Archimedean分布族(例如Clayton Copula， Frank Copula等) [ 6 ] 是常见的两个分布族，本文将针对Archimedean分布族中的两类Copula函数进行讨论。 2.2. 生存Copula 对于生存Copula ，它是连接联合生存分布函数和边缘生存分布函数的Copula函数。与之对应的，有类似于Sklar定理的表述。因为对 有 其中， ， ， 。因此，有如下的结论： 引理2.2.1 (Carriere [ 2 ] ，Kaishev等 [ 3 ] )设 为联合生存分布函数， 为其边缘分布函数且连续，则存在唯一的生存Copula 使得 (2) 引理2.2.2 (Carriere [ 2 ] )粗生存分布函数与联合生存分布函数之间有关系式： (3) 其中 。 由引理2.2.1与引理2.2.2可得下列由非线性微分方程组表达的粗生存分布函数与净生存分布函数之间的关系式 [ 3 ] ： (4) 其中 。
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user: 3. 一类相依衰减因下的多生命一般对称状态 本节考察相依多生命的一般对称状态在相依衰减因下的生存分布，并用生存Copula函数模拟个体间及衰减因间的相依性。 对于由 个独立个体组成的群体，可通过剩余未衰减时间 来定义状态 ，记 为在0时刻状态 已存在，且在时刻 状态 仍存在的条件概率。设 表示一般对称状态 [ 7 ] ，即至少还有 个个体没有退出，也就是第 个个体退出时状态 方不存在。因此，如果衰减因是死亡，那么 代表联合生存状态， 代表最后生存者状态。一般对称状态的未衰减概率 可以利用由一般概率加法公式推得的Schuette-Nesbitt公式 [ 7 ] (5) 计算，其中 表示 个个体中任意 个个体活过 的联合概率。文献 [ 7 ] 仅考虑个体之间独立的情况，而现实中个体间可能是相依的，同时衰减因间也可能是相依的，故本文考虑 个相依个体暴露在 个相依衰减因的情形。为此，需计算 个衰减时间变量 的一般对称状态的未衰减概率 ，这里 。记事件 为 ， ，设 其中， ， 表示由 的子集 所构成的类， 中含有 个元素， 。 表示 个个体中任意 个相依个体活过t的联合概率，由Sklar定理知，存在某一生存Copula函数 ，使得 ，于是 综上可得 (6) 其中 为 岁个体在m个相依衰减因下未衰减概率分布， 是 岁个体实际观测的衰减时间，从而 在 时刻的未衰减概率亦是 岁个体的粗生存分布在 时刻的值。由于假定 个个体的终止皆受制于 种相依衰减因，此 种衰减因的相依性用生存Copula函数 刻画，则对于 岁个体有 其中 为 岁个体在第 个衰减因下的净生存分布，其可通过式(4)可得。
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user: 4. 实证分析 考虑5个相依个体在三个相依衰减因下的一般对称状态的生存分布。Frank copula (Fc)， Clayton copula (GCc)以及Independence copula (Ic)函数如下： 1) Fc: ; 2) GCc: ; 3) Ic: ， 其中，参数 。 以文献 [ 7 ] 中的多元衰减表为基础，建立暴露在工作期间死亡 ，工作期间退职 ，工作期间伤残 的30岁群体在整数年龄的粗生存分布函数值，该模型中的个体在60岁时退休，则工作期间退职以及工作期间伤残在60岁以后(包括60岁)将退出该模型，因此60岁及之后的情形就不作讨论。假设各衰减因之间的相依结构用Clayton Copula 刻画，分别用过 的直线拟合工作期间死亡和伤残的粗生存分布，样条函数拟合工作期间退职的粗生存分布，由式(4)，利用MATLAB，得图1所示的净生存分 图1. Clayton Copula下的各衰减因d， w， i的净生存分布 Table 1 The values of the net survival function under the decrement causes d， w， i and for five individual 0.9968 0.9941 0.9875 0.9849 0.9787 0.8947 0.9994 0.9349 0.9244 0.9672 0.9994 0.9990 0.9976 0.9968 0.9937 0.8920 0.9925 0.9228 0.9100 0.9425 表1. 五个个体的衰减因d， w， i净生存分布值及 Table 2 Comparisons of probabilities under three copula Fc 0.99994529 0.99853343 0.98868401 0.94109543 0.73154184 GCc 0.99990305 0.99757521 0.98355358 0.92915634 0.74961182 Ic 0.99999968 0.99994174 0.99768231 0.96148662 0.70068966 表2. 三种Copula函数下 的比较 布函数。考虑该群体中分别活过32岁，35岁，40岁，45岁以及56岁的五生命群体，他们各衰减因在 未来一年未衰减的概率值由式(1)可得，其值及 的值见表1。 基于表1的结果，分别用Frank copula， Clayton copula以及Independence Copula模拟个体间的相依性，参数 。由式(5)得表2的结果。 由表2可见，除了 的生存分布值，其它在Fc， GCc相依假设下的生存分布值皆比独立假设的小，说明通常的个体间独立假设容易低估组合风险。同时表明若五个个体同时暴露在相同的生存环境且正相依，则只要其中一个个体衰减，其它个体暴露在风险的可能性就会增加，从而其相应状态下的生存概率就会减少。进一步，GCc相依比Fc相依的生存分布值小。对 ，可见其情况与 相反，因为 相当于五个个体的联合生存状态，只要有一个个体衰减，则五个个体都暴露在衰减风险中。在此联合生存状态下Fc， GCc相依的生存概率大于独立情形的生存概率，说明上述相依结构相对于独立结构更加稳固，加强了联合状态对衰减的抵御能力。
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user: 5. 结论 由以上的讨论可知，对于上述一类的多个衰减因共同作用下的多生命衰减模型，联合状态下的独立性假设高估了风险，而对于除了联合状态的一般的对称状态，其独立性假设又会低估风险，而且不同的相依结构其生命状态的分布也不同。因此，设计上述一类团体保险保单时应充分考虑个体之间的相依关系。建议在不同险种的定价中，以独立性假设为基础，然后做相应的调整。
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user: 摘 要 采用文献资料法，个案研究法，逻辑分析法对胡凯这一个典型的案例进行剖析，以对我国如何推进当下竞技人才的“体教结合”提出合理的意见以及建议。通过对胡凯的案例的深入分析，可以总结为以下几个方面：启示一，关于转变竞技体育人才的思想观念，从要我练到我要练的转变。启示二，“体教结合”里面的“教”对于优秀竞技体育人才的培养起到积极推进作用。 关键词 :体教结合，竞技人才培养，心理教育
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user: 1. 胡凯现象概述 胡凯，中国田径男子短跑运动员，1982年8月4日生于山东省青岛市，18岁的时候进正式开始短跑的练习，仅用了短短3个月的时间就取得了10秒7的优异成绩。8个月以后，以手记时10秒3的成绩达到了健将级水平。胡凯参加高考并得到了582分的好成绩，在体育生享有2001年高考降20分的有利政策下顺利的考上了清华大学。08年顺利的成为清华大学硕士生，是中国 100 米 短跑的佼佼者，也曾经在很多国际大赛中获得很多荣誉，有“眼镜侠”、“眼镜飞人”等美誉。他在 2005 年 8 月 16 日 的世界大学生运动会中以优异的成绩拿到了第一名。这一成绩震惊了国内外，曾获得“安踏2005CCTV体坛风云人物十大风云人物奖”2006年4月获得“中国十佳劳伦斯冠军奖最佳男新人奖”。 在国内众多的运动员当中，胡凯是一个比较全面和系统的运动员的代表，在训练过程中他擅长思考并对自己的心理状态进行自我调节也勤于动脑思考问题所在。当然胡凯在学业上也丝毫不敢怠慢。胡凯表示：由于运动训练的强度和难度，使机体的生理和心理承受了巨大的负担[ 1 ] 。这样就有可能是自己的学习时间有所下降，但是总体考虑学习毕竟是一个长时间的过程，只要你合理的安排好时间和精力两者之间就不会存在矛盾。而且会对个人的全面发展以及运动成绩的提高起着相互促进相互提高的作用。 曹杰是一位比较有名的留美博士，在《美国肯塔基州大中小学运动员文化教育和运动训练结合的研究》中提到：美国的较高水平竞技体育的运动训练是教育的重要构成部分，只有良好的训练强度和时间规定才有利于运动员获得优异的成绩，这样也能防止运动员由于训练过度而导致的伤病，同时这样还为运动员的学习提供了时间和精力。运动员只有在达到学校对学生的要求之下，才能进行运动训练并参加比赛 [ 2 ] 。