DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论 通过研究，本文提出了动车组列车所需安全疏散时间构成项，明确了动车组列车的探测警报时间宜选取为60 s，人员的预动作时间宜选取为60 s，司机的疏散平均速度宜选取为1 m/s，司机逃离司机室侧窗过程的时间宜设置为60 s，理论上司机的移动时间(t move )若小于240 s则表明司机室符合安全疏散要求。 动车组列车司机室安全疏散有2条路径，一条是从司机室侧窗逃离，另一条是从就近的侧门逃离。研究表明，因为动车组列车司机室宽度相对固定，只要侧窗尺寸符合文献 [ 14 ] 要求，高度符合司机攀爬翻越需求，司机的移动时间(t move )通常需要约2 s；理论上就近的侧门距离司机座位的安全疏散路程应小于240 m。从3X动车组司机室逃生仿真分析实例来看，司机从司机室两侧窗之一疏散的时间总和约为62 s，而不考虑旅客安全疏散的情况下从就近的侧门疏散仅需要约11.8 s，在条件允许的前提下，司机理论上应优先选择从最近的侧门疏散。今后的研究是进一步将旅客的安全疏散考虑在内，同时还有必要对司机从侧窗安全疏散时攀爬翻越侧窗的时间进行实验并统计出更加趋于实际的取值。
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user: 摘 要 为了更好地了解下述分数阶方程组 { ( − Δ ) s u = f ( u ， v ) ， x ∈ Ω ， ( − Δ ) s u = g ( u ， v ) ， x ∈ Ω ， u = v = 0 ， ℜ N \ Ω ， 的解的存在性及其性态，其中 0 < s < 1 ， ( − Δ ) s 是分数阶拉普拉斯算子， Ω ⊂ ℜ N ( N ≥ 1 ) 是一个有光滑边界的区域(可以是全空间)且 f ， g 满足某些特定条件，我们在本文中将证明上述方程组的解与某个特定的分数阶方程的解之间的一个对应关系以便于通过特定的分数阶方程组的解的非存在性、存在性以及唯一性来得到上述方程组的解的非存在性、存在性和唯一性。 关键词 :方程组，对应关系 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 在本文中，我们将研究以下分数阶椭圆型方程组 { ( − Δ ) s u = f ( u ， v ) ， x ∈ Ω ， ( − Δ ) s u = g ( u ， v ) ， x ∈ Ω ， u = v = 0 ， ℜ N \ Ω ， (1.1) 其中 0 < s < 1 ， ( − Δ ) s 是分数阶拉普拉斯算子， Ω ∈ ℜ N 是一个边界光滑的区域且 f ， g 满足如下条件： (C 1 ) ∃ x 0 > 0 使得 f ( 1 ， x 0 ) x 0 − g ( 1 ， x 0 ) = 0 且下述分数阶方程 { ( − Δ ) s = f ( u ， x 0 u ) ， x ∈ Ω ， u = 0 ， ℜ N \ Ω ， (1.2) 存在至少一个非零解 u 0 ； (C 2 ) 对于任意的 t ∈ ℜ ，有 F ( t u ， t u ) = t p + 1 F ( u ， v ) ，其中 F ( u ， v ) : = f ( u ， v ) v − g ( u ， v ) u ； (C 3 ) ∃ x 0 > 0 使得 f ( 1 ， x 0 ) x 0 − g ( 1 ， x 0 ) = 0 ，当 x ∈ ( 0 ， x 0 ) 时， f ( 1 ， x ) x − g ( 1 ， x ) < 0 且当 x ∈ ( x 0 ， + ∞ ) ， f ( 1 ， x ) x − g ( 1 ， x ) > 0 。 He和Peng在文献 [ 1 ] 中考虑了下述合作的，可能不具有变分结构的方程组 { − Δ u + λ u = μ 1 | u | 2 p u + β 1 | v | q 1 | u | p 1 − 1 u ， x ∈ Ω ， − Δ v + λ v = μ 2 | v | 2 p v + β 2 | u | q 2 | v | p 2 − 1 u ， x ∈ Ω ， u = v = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， 其中， λ ∈ ℜ ， β i > 0 ， μ i < 0 ， q i > 0 ， 1 < p i + q i = 2 p + 1 ( i = 1 ， 2 ) ， Ω ⊂ ℜ N ( N ≥ 1 ) 既可以是有界区域也可以是无界区域，并得到了其正解与其所对应的单个方程的正解之间的一个关系。最近，何其涵等考虑了下述椭圆方程组 { − Δ u = f ( u ， v ) ， x ∈ Ω ， − Δ v = g ( u ， v ) ， x ∈ Ω ， u = v = 0 ， x ∈ ∂ Ω 并在其非线性项 f ， g 满足(C 1 ) (C 2 ) (C 3 )条件下证明了上述方程组的解与其所对应的单个方程的解之间的一个对应关系以及应用此对应关系和其所对应的单个方程的解的情况来得到方程组的解的非存在性、存在性和唯一性 [ 2 ] 。但是，关于分数阶方程组的类似于 [ 2 ] 的结果仍没有。因此，我们想研究分数阶方程组(1.1)的解与其所对应的单个分数阶方程的解之间的一个对应关系。
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user: 2. 主要结果及其证明 我们可以得出关于解的存在性的结论： 定理1. 若假设(C 1 ) (C 2 )成立，则 ( u 0 ， x 0 u 0 ) 一定是分数阶方程组(1.1)的一个非零解。 证明：假设(C 1 )成立，那么不妨假设问题(1.2)有一个非零解 u 0 。即 u 0 满足方程 { ( − Δ ) s u = f ( u ， x 0 u ) ， x ∈ Ω ， u = 0 ， x ∈ ℜ N \ Ω 又因为(C 2 )成立，所以 F ( u 0 ， x 0 u 0 ) u 0 x 0 = u p ( F ( 1 ， x 0 ) ) u 0 x 0 = 0 从而， ( − Δ ) s u 0 = g ( u 0 ， x 0 u 0 ) x 0 ， x ∈ Ω 。这说明 v 0 = x 0 u 0 是问题 { ( − Δ ) s v = g ( u 0 ， v ) ， x ∈ Ω ， v = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， 的一个非零解。因此， ( u 0 ， v 0 ) : = ( u 0 ， x 0 u 0 ) 是分数阶方程组(1.1)的一个非零解。 定理1告诉我们：若分数阶方程(1.2)存在非零解，则分数阶方程组(1.1)也必定有一个解。但是，下面定理却告诉我们：如果分数阶方程组(1.1)有一个正解，则分数阶方程(1.2)也一定存在一个正解，从而得到它们的正解之间的一个一一对应关系。 定理2. 若(C 2 ) (C 3 )成立，那么分数阶方程组(1.1)的每一个正的经典解 ( u 0 ， v 0 ) 一定满足： v 0 u 0 = x 0 。因 此，在此情况下， u 0 就是单个分数阶方程问题(1.2)的一个正解。 证明：假设 ( u 0 ， v 0 ) 是分数阶方程组(1.1)的一个正的经典向量解。令 ( u ， v ) : = ( u 0 ， 1 x 0 v 0 ) ，其中， x 0 是 方程 f ( 1 ， x ) x − g ( 1 ， x ) = 0 的唯一正根。那么， ( u ， v ) 是以下分数阶方程组 { ( − Δ ) s u = f ( u ， x 0 v ) ， x ∈ Ω ， ( − Δ ) s v = 1 x 0 g ( u ， x 0 v ) ， x ∈ Ω ， u = v = 0 ， x ∈ ℜ N \ Ω ， (2.1) 的一个正的经典解。记 Ω + : = { x ∈ Ω : u ( x ) > v ( x ) } ， Ω − : = { x ∈ Ω : u ( x ) < v ( x ) } ，那么区域 Ω + 和 Ω − 显然是 C 1 光滑的。(2.1)中的一式乘v，二式乘u，在区域 Ω + 上进行积分并相减，可以得到 ∫ Ω + [ ( − Δ ) s u ⋅ v − ( − Δ ) s v ⋅ u ] d x = 1 x 0 ∫ Ω + u p + 1 ( f ( 1 ， x 0 v u ) x 0 v u − g ( 1 ， x 0 v u ) ) d x (2.2) 由 ( − Δ ) s ， Ω + 和 Ω − 的定义有 ∫ Ω + [ ( − Δ ) s u ⋅ v − ( − Δ ) s v ⋅ u ] d x = ∫ Ω + ∫ ℜ N u ( x ) − u ( y ) | x − y | N + 2 s d y ⋅ v ( x ) d x − ∫ Ω + ∫ ℜ N v ( x ) − v ( y ) | x − y | N + 2 s d y ⋅ u ( x ) d x = ∫ Ω + ∫ ℜ N u ( x ) v ( x ) − u ( y ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x − ∫ Ω + ∫ ℜ N v ( x ) u ( x ) − v ( y ) u ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x = ∫ Ω + ∫ ℜ N u ( x ) v ( y ) − u ( y ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x = ∫ Ω + ∫ Ω + ∪ Ω − u ( x ) v ( y ) − u ( y ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x = ∫ Ω + ∫ Ω + ∪ Ω − ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) + ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x = ∫ Ω + ∫ Ω + ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) + ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x         + ∫ Ω + ∫ Ω − ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) + ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x = ∫ Ω + ∫ Ω + ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) | x − y | N + 2 s d y d x + ∫ Ω + ∫ Ω + ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x         + ∫ Ω + ∫ Ω − ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) | x − y | N + 2 s d y d x + ∫ Ω + ∫ Ω − ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x (2.3) 由富比尼定理，我们可以得到 ∫ Ω + ∫ Ω + ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) | x − y | N + 2 s d y d x + ∫ Ω + ∫ Ω + ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x = 0 (2.4) 且有 ∫ Ω + ∫ Ω − ( u ( x ) − v ( x ) ) v ( y ) | x − y | N + 2 s d y d x + ∫ Ω + ∫ Ω − ( v ( y ) − u ( y ) ) v ( x ) | x − y | N + 2 s d y d x > 0 (2.5) 所以由(2.2)~(2.5)得到 1 x 0 ∫ Ω + u p + 1 ( f ( 1 ， x 0 v u ) x 0 v u − g ( 1 ， x 0 v u ) ) d x > 0 (2.6) 由条件(C 3 )， Ω + 的定义以及 u ， v 的正性，我们得到：对于任意的 x ∈ Ω + ，都有 1 x 0 u p + 1 ( f ( 1 ， x 0 v u ) x 0 v u − g ( 1 ， x 0 v u ) ) < 0 因此， 1 x 0 ∫ Ω + u p + 1 ( f ( 1 ， x 0 v u ) x 0 v u − g ( 1 ， x 0 v u ) ) d x < 0 这与(2.6)矛盾。因此，可以推出 Ω + = Φ 。 类似地，在区域 Ω − 上重复上面的过程可以推出 Ω + = Φ 。 因此， u = v 证毕。
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user: 摘 要 本研究是量化研究，目的是探讨融合生认知印象之各个维度对中学生接纳态度的影响。以澳门的中学生为研究对象，利用「融合生认知印象量表」、「融合生接纳态度量表」来收集中学生对融合生的认知印象、接纳态度等有关的数据，并通过多元线性回归分析有关资料。研究结果显示：1) 中学生的融合生认知印象各向度对接纳态度各向度具有显著的预测力，其解释变异量在37.7%~47.1%之间；2) 中学生的融合生认知印象各向度对整体接纳态度具有显著的预测力，其解释变异量达53.6%。最后，就本研究结论给出建议，以作为澳门教育部门及学校之参考。 关键词 :中学生，融合教育，融合生，认知印象，接纳态度，多元线性回归 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. 绪论 1.1. 研究背景与动机 近年，澳门被发现有特殊教育需要学生的数目有明显变化。以能力较佳的融合生为例，据统计数据显示，从2009学年至2013学年，有特殊教育需要的融合生从372人递增到692人，特殊教育小班及特教班的总人数，从502人增加到612人，亦即在五个学年间，有特殊教育需要学生的总人数从874人增加到1304人 [ 1 ]。近十多年的数据显示，融合生由2006/2007学年的277人增至2014/2015学年的806人，特殊教育小班及特教班的总人数已递增至624人，接受特殊教育学生总人数已增至为1430人 [ 2 ] [ 3 ]。最近一个学年，官方统计数字显示，融合生数目已达到1134人 [ 4 ]。可见有特殊教育需要学生数到目前为止仍在不停增加当中，其中融合生数目增加是最快的。 融合生数目不停的增加，即说明了澳门未来数年在融合教育上将会有很大的需求，因此，如何推动、落实融合教育，将成为澳门特区政府的一项重要之教育政策。《残疾人权利公约》第八条、第二十四条内容就提及，社会上需要加大对残疾人士的认识，并要为这些障碍人士在普通教育系统中提供必要的支持，学校也需培养对有特殊教育需要学生的接纳，并应该从小就培养所有儿童都有这种接纳障碍孩子的态度 [ 5 ]。所以，融合教育在一个社区的发展，就需要如《残疾人权利公约》所倡导一样，有特殊教育需要的融合生应与普通班同侪一样享有受教育的权利而共同成长、学习，在此就有必要加强普通生同侪对融合生的接纳之态度。然而，需要关注的是：现今澳门的普通学校对融合生的接纳态度是如何？学校中的普通学生对融合生之接纳态度是否会受到其他因素所影响？早前一个研究显示，教师对孩子刻板的认知印象，会对其接纳孩子的态度产生重要影响 [ 6 ] ，那么澳门的学生对融合生之认知印象，是否会因而影响其对融合生的接纳态度呢？融合生的认知态度，对接纳态度是否具有显著的预测力？因此，开展以澳门的中学生就融合生的认知印象对其接纳态度之关系研究，具有重要的意义。 1.2. 研究目的与问题 1.2.1. 研究目的 依据研究动机，本研究之研究目的有两个：1) 了解澳门中学生就融合生的认知印象对其接纳态度的预测力影响；2) 根据研究结果，对澳门特区政府、学校提出相关政策建议。 1.2.2. 研究问题 本研究之研究问题是：1) 澳门中学生的融合生认知印象各向度，对其融合生接纳态度各向度之预测力影响是怎样？2) 澳门中学生的融合生认知印象各向度，对其融合生整体接纳态度之预测力影响是怎样？
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究工具 本研究采用问卷调查法，问卷分别包含「融合生认知印象量表」、「融合生接纳态度量表」等两份量表，以收集澳门的中学生对融合生的认知印象、接纳态度等有关的数据。「融合生认知印象量表」是根据学者郑丽月、赵伟智对身心障碍学生的认知印象、同侪接纳之问卷资料编制而成 [ 7 ] [ 8 ]。问卷共15个题目，包括「学业成就」、「人际关系」、「自我概念」等三个向度，每个向度有5道题。其中「学业成就」是指中学生对融合生于学习时表现的印象；「人际关系」是指中学生对融合生于与同侪互动、相处及沟通时表现的印象；「自我概念」是指中学生与融合生在相处时，所感知由融合生个体表现出的一种模式。有关量表采用李克特式(Likert-type rating scale)的五点量表方式塡答，从「非常同意」、「大致同意」、「普通同意」、「稍微同意」到「不同意」，分别给予5分、4分、3分、2分、1分，将每一位受试者在每向度的分数加起来，该分数代表该名中学生就融合生在该向度的认知印象之看法，三个向度分数相加后所得出的总分，即为整体认知印象的分数，得分越高表示该名中学生对融合生的认知印象越偏向正面，反之相反。 「融合生接纳态度量表」则根据学者林亁福、巫俊贤、陈怡静对身心障碍学生接纳态度之问卷资料编制而成 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。问卷共15个题目，包括「认知层面」、「情感层面」、「行为层面」等三个向度，每个向度有5道题。其中「认知层面」是指中学生对融合生在教育权、障碍特性等接纳；「情感层面」是指中学生对融合生的看法、感觉，及对融合生的协助、互动等意愿；「行为层面」是指中学生对融合生的立即、直接行为反应的接纳。有关量表也是采用李克特式(Likert-type rating scale)的五点量表方式塡答，从「非常同意」、「大致同意」、「普通同意」、「稍微同意」到「不同意」，分别给予5分、4分、3分、2分、1分，将每一位受试者在每向度的分数加起来，该分数代表该名中学生就融合生在该向度的接纳态度之看法，三个向度分数相加后所得出的总分，即为整体接纳态度的分数，得分越高表示该名中学生对融合生的接纳态度越偏向正面，反之相反。 上述两份量表在建立时，为了能提高量表所测量之有效性和可信性，因此研究者在编制时，亦邀请了两位教育学的量化研究之教授审阅量表，并针对量表中的语句、流畅性、清晰度等对量表之语句内容进行修正，以建立有关量表之专家效度。同时亦对有关量表进行了信度分析。内部一致性检验显示：「融合生认知印象量表」的「学业成就」Cronbach α系数为0.701、「人际关系」Cronbach α系数为0.796、「自我概念」Cronbach α系数为0.861、整体认知印象Cronbach α系数为0.901。另外，「融合生接纳态度量表」的「认知层面」Cronbach α系数为0.763、「情意层面」Cronbach α系数为0.792、「行为层面」Cronbach α系数为0.855、整体接纳态度Cronbach α系数为0.917。因此，两份量表具有较合宜的信效度。 2.2. 样本 本研究以澳门的中学生为研究对象，以五所位于全澳门各堂区的学校之七个学部为研究范围。包括初中及高中各个级别的学生，问卷共派出590份，有效回收为551份，有效回收率为93.4%。统计学者吴明隆、涂金堂认为，地区性研究的取样数可以在500个~1000个之间，若是母群体较特殊，则取样数可以更为少一些 [ 12 ]。因此，本研究中的551个之样本数，应能符合量化研究中的取样要求。 2.3. 研究假设 依本研究之研究问题，研究假设包括：1) 澳门中学生的融合生认知印象之分向度对其接纳态度之分向度「认知层面」具有显著的预测力；2) 澳门中学生的融合生认知印象之分向度对其接纳态度之分向度「情感层面」具有显著的预测力；3) 澳门中学生的融合生认知印象之分向度对其接纳态度之分向度「行为层面」具有显著的预测力；4) 澳门中学生的融合生认知印象之分向度对其整体接纳态度具有显著的预测力。 2.4. 数据处理及统计分析 本研究采用SPSS21.0软件对所收集得来的资料进行数据处理，运用多元线性回归(multiple linear regression)的逐步多元回归法 [ 13 ] ，以认知印象的「学业成就」、「人际关系」、「自我概念」等三个分向度作为预测变项(自变项)，以整体接纳态度及其「认知层面」、「情感层面」、「行为层面」等三个分向度作为效标变项(依变项)，进行回归分析。
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user: 4. 分析与讨论 研究预测力等级高低划分的界定，是以增加量(∆R 2 )的大小来区分，增加量(∆R 2 )在0.49至1.0之间者为高度预测力，增加量(∆R 2 )在0.16至0.49 (不含0.49)之间者为中度预测力，增加量(∆R 2 )在0.00至0.16 (不含0.16)之间者为低度预测力 [ 14 ]。经多元线性回归分析的结果，依据表1~表4的数据资料，研究者将认知印象各向度对整体接纳态度及其各向度的预测结果，归纳如表5所示。 依表5可知，本研究结果发现，以中学生对融合生的认知印象之各向度投入逐步多元回归法中，可看出最能有效预测接纳态度的「认知层面」、「行为层面」等两个向度的预测变项为「自我概念」。「自我概念」对「认知层面」、「行为层面」等接纳态度向度之个别解释变异量分别为40.5%、33.4%。增加(∆R 2 )均在0.16~0.49之间，具有中度的预测力，有关回归模式中的预测变项之β值分别为0.500、0.332均为正数，表示认知印象之「自我概念」对接纳态度的「认知层面」、「行为层面」等影响均为正向作用，亦即是「自我概念」程度越高，则「认知层面」、「行为层面」就越高，反之相反；另外，最能有效预测接纳态度分向度「情意层面」的预测变项为「人际关系」，「人际关系」这个预测变项可以有效预测「情意层面」31.7%的变异量。增加量在0.16~0.49之间，具有中度的预测力，其回归模式中的预测变项之β值为0.358，为正数，表示认知印象之「人际关系」对接纳态度的「情意层面」为正向作用，亦即「人际关系」程度越高，「情意层面」也会越高，反之相反；从表5可以发现，有关研究结果显示了认知印象之各向度能够不同程度地影响着接纳态度的各个向度，认知印象是接纳态度各向度的一个重要影响因素。此外，认知印象之「自我概念」亦是最能有效预测整体接纳态度的预测变项，其个别解释变异量为43.4%，增加量(∆R 2 )在0.16~0.49之间，具有中度预测力，其回归模式中的预测变项之β值为0.384，为正数，表示认知印象之「自我概念」对整体接纳态度的影响为正向作用，亦即「自我概念」程度越高， Table 5 Summary table of multiple linear regression analysis of the attitude of acceptanc 认知层面 情意层面 行为层面 整体接纳态度 预测变项、预 自我概念 人际关系 自我概念 自我概念 测力、(β值) 40.5% 31.7% 33.4% 43.4% (0.500) (0.358) (0.332) (0.384) 学业成就 自我概念 学业成就 学业成就 6.6% 4.1% 6.0% 7.0% (0.290) (0.214) (0.243) (0.258) 学业成就 人际关系 人际关系 1.8% 2.4% 3.2% (0.156) (0.205) (0.239) 联合预测力 47.1% 37.7% 41.8% 53.6% 表5. 接纳态度之多元线性回归分析摘要表 则整体接纳态度就越高，反之相反。而表5也显示，认知印象之另外两个分向度「学业成就」、「人际关系」亦能够以不同程度影响着整体接纳态度，因此，综合上述可知，中学生对融合生之认知印象，确实能够显著影响其对融合生的接纳态度。 从“首因效应”的理论观点来看，当人们初次见面时，相互之间很重视首先观察到和感知到的一些特征(比如：对方的表情、外表、服装、年纪及谈吐等)、或按见面前所获得的相关间接性资料，继而在个体间形成第一印象。“首因效应”所形成的第一印象往往会影响对他人的认知，若形成是正向的、良好的印象，则会增进友谊的发展；若形成是负向的、不好的印象，则会拒绝友谊的发展；此外，在理解过程中，“近因效应”亦会对首因效应的印象进行补充，个体获得新讯息后，会将过去的相关印象进行修正 [ 8 ]。因此，澳门的中学生与融合生相处时，中学生对融合生的认知印象之构建，亦必然来自于“首因效应”与“近因效应”的交互作用的影响，假如在过程中，“首因效应”或“近因效应”的交互后仍能给予中学生一种正向的、良好之体验，则必然会使这些中学生对于融合生在学习时的表现、与同侪互动的表现等各种认知印象较佳，也会较易增进中学生主动与融合生建立友谊，令中学生对融合生有较好的接纳态度；相反，“首因效应”与“近因效应”的交互后所给予中学生是一种负向的、不太好之体验，则必然会使这些中学生对融合生在学习时的表现、与同侪互动的表现等各种认知印象较差，也会较难使中学生主动与融合生建立友谊，最终令中学生对融合生有较负向的接纳态度。因此，中学生对融合生的认知印象之构建，应会影响其对融合生的接纳态度。
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user: 5. 建议 5.1. 学校 研究显示，中学生对融合生的认知印象，可以影响其对融合生的接纳态度。说明一所学校若要开办融合教育，除了要有系统为融合生提供各样的学习支持外，也应该要通过一系列的计划、工作等，以使普通学生对融合生有进一步的认识，从而使他们更能有良好的态度去接纳有障碍的同侪。建议学校通过不同类型的宣导活动，这包括与澳门各个非牟利的特殊教育社团、残疾人士社团进行合作，借助这些非牟利社团之资源，对普通学生进行有系统的共融理念之宣导工作，加深普通学生对融合生的认识与了解，以有利于他们对障碍孩子的接纳。如此一来，亦可能会有利于教师为融合生进行各项特教教学调整的工作。 5.2. 政府 政府方面，澳门特区政府需要重新检视现有的特殊教育、融合教育的宣导机制，加大资源、通过各项资助方式，让更多残疾人士社团、特殊教育社团协助特区政府到各所学校推行各项融合教育的宣导工作；建议政府首先对参与融合教育的学校进行有关计划的推动，其次就是让有关社团循序渐进地到其它还没参与融合教育的学校进行宣导。另外，特区政府亦可以借助现时电视媒体、社交媒体的优势，推出更多关于特殊教育、融合教育的宣导影片，同时，也可优化现有澳门的道德与公民教材，使有关课程、教材所涉及的内容能涵盖残疾人士、特殊教育、共融理念等领域，推动各所学校使用有关课程与教材。这样，将会更有效推动融合教育的宣导工作，加大各所学校的普通学生对融合生的认识。
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user: 摘 要 以湖南农业大学教育学院学生为例，调查目前大学生线上学习的现状，分析其在线上学习时在课程选择以及线上学习坚持性的影响因素，并针对这些问题提出相应的建议，为未来的线上学习资源和平台的开发提供基础。 关键词 :大学生，线上学习，现状 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 随着网络开放课程的急速发展，越来越多的优质教育资源在网络平台集聚共享，使学习者免费通过在线教育平台满足各自的学习需求 [ 1 ] 。大学作为教育的重要基地，需要引导教师与大学生与时俱进 [ 2 ] 。网络进入课堂，新的教学方式给学习注入新活力。但在实践中却发现，由于大学生对于网络学习的内涵和本质缺乏全面的思考和认识，以及诸多的客观因素，网络学习追求“形式”而忽视“本质”的现象频频发生。因此，我们更加迫切地感受到了信息技术对于大学生的学习观念和学习方式所发生的影响和挑战。
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user: 2. 研究对象、内容和方法 2.1. 研究对象 本研究的研究对象为湖南农业大学教育学院的学生，并采取随机抽样的形式对全院学生进行调研，收集了206份有效问卷。 2.2. 研究内容 根据确定的目标体系对问卷进行了编写，问卷包含19道题目，其中单选题14道，多选题5道。问卷主要包含3个方面内容：学习者的个人情况、学习者课程选择的影响因素、学习过程中的坚持性。学习者的个人情况包括学习者的基本信息(年级、专业等)；学习者课程选择的影响因素包含了学习动机、学习环境；学习过程中的坚持性包括了学习中的困难和学习过程。 2.3. 研究方法 本研究的研究方法主要为调查问卷与数据分析。在参考已有同类研究后， 对问卷进行设计，从线上学习现状、课程选择影响因素、学习过程及其坚持性情况等进行调查与统计分析。
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user: 3. 调查数据分析 3.1. 学习者基本情况 对有效问卷进行数据分析后，了解到本研究调查问卷的填写人群多为大一和大二学生，而大三和大四学生较少(表1)。 关于使用互联网的目的(多选) (见表2)，大学生主要用互联网进行社交联络，其次就是用于休闲娱乐和相关学习、资料查找，而用于网络线上学习的比例接近半数，这说明学生仅将互联网当作社交娱乐的工具，虽会利用互联网进行学习但利用率却不高，虽然网络学习是一种新型学习趋势，但其潜力尚未得以充分挖掘。 Table 1 Questionnaire completio 大一 大二 大三 大四 人数 143 54 8 1 百分比 69.42% 26.21% 3.88% 0.49 表1. 问卷填写情况 Table 2 The purpose of using the Interne 社交联络 休闲娱乐 学习或学术研究 辅助其课程学习 查找其他资料 参与网络在线学习 其他 人数 131 108 108 95 102 98 36 百分比 63.59% 52.43% 52.53% 46.12% 49.51% 47.57% 17.48% 表2. 使用互联网的目的 3.2. 课程选择影响因素 3.2.1. 目的 调查大学生线上学习的课程选择因素也是本次调查的目的之一，在填答问卷的206名学生中，使用或者有意向使用网络在线课程最主要的目的(见表3)是自己的兴趣，其次就是学习自己本专业内容。在选择网络课程时他们更可能会在空闲时间选择自己感兴趣的内容来充实自己，提升自己，而对于个人成长、职业发展以及增加谈资方面并不是很看重，较少的考虑网络课程对于自身未来的影响。 3.2.2. 渠道 除课程选择的目的之外，课程获得的渠道(多选) (见表4)也对课程选择存在一定的影响。学生们对师长推荐的教育平台更加关注，对于学校和同学之间的推荐也较重视。这表明学生们对于老师非常信赖，学生周围环境对网络课程选择的影响因素比重大。 3.2.3. 形式 网络课程的呈现形式也影响的课程选择，在课程形式中最受欢迎的是视频，而文档、作业、讨论等形式学生则不太感兴趣。说明学生们对于生动形象的直观形式更能集中注意力、维持其兴趣，而文字则被视为枯燥的内容而不愿意选择(表5)。 3.3. 学习过程中学习策略及坚持性 大学生在网络学习中遇到困难时大多会通过网上搜索来解决，在解决问题过程中与他人的互动较少，解决问题的形式单一，甚至也有部分学生会因为遇到难题不去解决而放弃学习。这显示了学生们在进行网络学习时，对网络学习还不够了解，没有将平台资源充分利用，学习热度不够高(表6)。 大学生每周愿意在网络在线课程上投入时间(表7)多在3个小时以内，少数学生能够花3小时以上的时间，有的则学生从不花时间，每周花时间在3小时以内的学生说明能够将线上和线下课程进行合理融合，花3小时以上的时间学习的学生对网络学习处于一种非常积极的状态，可能更具有坚持性，能够将时间较好的规划，几乎不花时间的学生则可能是对网络课程不感兴趣或者时间、条件上的冲突或限制，无法进行网络课程学习。这也暗示着部分学生对于网络线上学习是处于懈怠、消极状态的。 调查中，在利用网络学习时，有54.85%的学生曾弃学习，学生放弃学习的理由(见表8)主要是中途时间太忙、没时间上课、时间冲突，说明学生在时间管理方面能力存在不足，没有耐心听完课程则可能是坚持性不强、不够重视，价格、选课不慎、课程太难也是学生放弃课程的外部因素。 在填写的问卷中，56.8%的学生看过1至2门课程，也有31.55%的学生看过3至5门课程，看过6门以上或者没有看过的学生非常少，这说明大学生基本都学习过网络课程，但是在网络课程上花的心思非常少，当然，本次调查多为大一、大二的学生，该阶段学生不排除存在课程和活动较多的可能因素，在时间和条件都受限(表9)。 Table 3 Factors in choosing an online cours 本专业内容 自己感兴趣的内容 对人生成长或职业发展有帮助 对名校或教师的崇拜 时尚潮流，增加自己的谈资 人数 66 105 30 3 2 百分比 32.04% 50.97% 14.56% 1.46% 0.97% 表3. 选择线上课程的影响因素 Table 4 Understanding the channel of education platfor 师长推荐 学校要求 同学介绍 互联网站 书报杂志 社交软件平台 其他 人数 150 103 89 72 52 48 1 百分比 72.82% 50% 43.2% 34.95% 25.24% 23.3% 0.49% 表4. 了解在线教育平台的渠道 Table 5 The formal tendency of online course 视频 文档 作业 讨论 人数 169 22 9 6 百分比 82.04% 10.68% 4.37% 2.91% 表5. 喜欢的网络课程的呈现形式 Table 6 Measures taken after a problem is encountere 放着不管 求助教师 与同学讨论 网上搜索解决 人数 16 32 37 121 百分比 7.77% 15.53% 17.96% 58.74% 表6. 遇到难题后的措施 Table 7 Weekly investment in online course 几乎不花时间 1小时以内 1小时至3小时 3小时以上 人数 16 74 90 26 百分比 7.77% 35.92% 43.69% 12.62% 表7. 每周在网络课程上的投入时间 Table 8 Reasons for abandoning online course 中途事太忙，没时间继续上课 个人时间冲突 课程时间太难没有耐心听完 选课不慎太难 价格太贵 人数 91 45 27 17 9 百分比 44.17% 21.84% 13.115% 8.25% 4.37% 表8. 放弃线上课程学习的原因 Table 9 Total number of courses complete 无 1至2门 3至5门 6至10门 10门以上 人数 16 117 65 3 5 百分比 7.77% 56.8% 31.55% 1.46% 2.43% 表9. 完整看过课程门数
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user: 4. 结论与建议 以教育学院学生为研究对象，通过问卷调查和数据分析发现，大学生线上学习现状如下： 1) 在线上学习的动机方面：学习动机是学习活动得以发动维持、进行直至完成的内在动力，能够驱使大学生的学习活动朝着一定的目标前进。本次调查中大学生使用互联网的动机以社交联络为主，其次才是线上学习，由此可以推断出学生线上学习动机不强，其可能原因为没有明确的学习目的、缺乏兴趣、更偏爱于传统学习方式、线上学习资源的不完整等。 2) 在课程选择的影响因素方面：从学习目的方面看，影响学生对课程选择的因素有以下两点：其一是与兴趣的匹配度，学习者对于自己兴趣的学科门类抱优先选择态度；其二是与专业的相关性，能获得较多的知识，在课余时间学生会选择通过网络课程学习充实自己，完善自己 [ 3 ] 。而从课程获得渠道来看，学生周围环境对学生课程选择也有一定的影响。学生对于师长推荐的网络课程更加关注，其次是同学间的相互推荐。从课程的呈现方式来看，学生对生动直观的课堂呈现方式更愿意接受，注意力也能更持久。 3) 在学生学习坚持性方面：学习的坚持性是指在较长的时间内克服内部和外部的各种困难坚决完成 学习任务的品质，它是意志品质中重要的组成部分。本次调查中，多数学生在线上学习的过程中不能合理安排自己的时间，缺乏自主性、自制力、坚持性，对网络课程学习不抱有积极主动的态度，网络学习过程中投入精力有限，遇到问题时更愿意自主在网上寻求答案而非与老师或同伴讨论，困难解决方式单一，缺乏交流。 另外，值得一提的是，我院除了心理学专业为普高招生，其余大部分学生都是通过职高的对口高考的招生而来，职高对口的学生常具有自卑、理论学习能力差、知识底蕴不深的特点，因此网络学习方面相较于其他学院也有一定的差异，如学习动机较普高生低、学习坚持性较差、探索和学习新事物的能力不强等，这些特点也是网络课程未得以充分运用的原因。 怎样让线上学习成为学与教的完美结合，更好地发挥教育功能的作用，这还值得我们进一步思考 [ 4 ] 。现提出以下建议： 1) 线上学习方式目前最为流行的是慕课，慕课以共享优质教育资源，学生自主选择学习时间和学习内容，教学过程在线交流互动，学习效果及时评价等特点成为很多学生选择的学习形式 [ 5 ] 。但我院学生使用互联网多用于社交联络、休闲娱乐和专业课程学习或学术研究，进行自主线上学习的同学并不是很多，应增进学生对线上学习优势的认识，例如打破了传统教育的时空局限、促进资源共享以及实现个性化服务等优势特点。 2) 为学生多提供可选择的网络资源，建设网络学习资源共享平台。学校及学院多提供网络学习平台，扩大网络学习资源容量，尽可能让学生可根据自己的兴趣以及需要选择课程。 3) 在学习过程中进行自控和他控，双向监视。由于线上学习是一种自发的学习方式，没有时间地点等的限制，学生需要有极强的自我控制能力。而我院学生的学习自制力、坚持性较弱，教师可以适当施加控制，使学生的自控和教师的他控来实现双向控制，进行双边监视，达到好的学习效果。
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user: 摘 要 湖南某斜拉桥索塔基础采用长短桩群基础，区内岩溶发育，工程地质条件极其复杂，为确保施工安全需对其进行沉降观测及沉降预测以指导施工。本文基于前期测量数据采用一般GM(1，1)、残差模型、新陈代谢模型对群桩沉降进行预测，结果证明新陈代谢模型具有较好的预测精度，可作为设计和施工较可靠的参考依据 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 关键词 :长短桩，斜拉桥，灰色预测，GM(1，1)，残差模型，新陈代谢模型 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 为确保施工安全及施工质量，施工期沉降观变得越来越重要。其一方面可验证设计成果，确保施工沉降在允许范围内，另一方面又可指导施工，为优化设计提供参考。特大桥梁桩基沉降是影响工程安全的关键因素，国内外学者已进行了大量研究。林智勇等(2009)建立了与实际工程中相近的低承台群桩模型，用数值模拟手段揭示了在上部荷载作用下群桩的荷载-沉降特性，并对群桩基础荷载-沉降曲线的影响因素分别进行了分析与探讨。陈茜等(2010)提出了在非线性土体中群桩中桩和桩之间的相互影响因子，及预测群桩整体沉降、桩顶刚度的计算方法。邹力等(2010)分析了注浆与未注浆群桩基础的长期沉降监测数据，探讨了后注浆对群桩沉降及其发展规律的影响机制。占川等(2013)提出有效桩长计算方法并对超长桩的受力机理及群桩效应问题进行了探讨，对当前群桩沉降计算方法进行了评价，为超长桩群桩的沉降计算提供一些参考。张乾青等(2013)采用双折线硬化模型模拟桩端位移与单位端阻间的关系，提出单桩受力性状的迭代算法，结合等代墩法建立群桩沉降的简化算法。茅燕兵等(2013)建立了单桩桩顶位移与等效弹性模量的函数关系，并引入一个修正弹性理论误差的经验公式来计算群桩的沉降。陈洪运等(2014)以某一软土地基高速铁路桥梁墩台为监测对象，采用液位-单点联合自动监测法对天津某特大桥沉降进行了长期观测。秋仁东(2015)对长群桩基础的沉降性状进行了较为系统的研究，结果表明：工作荷载条件下，群桩基础中基桩的桩身压缩比例要小于单桩基础。杨军等(2017)针对群桩解析算法用于大型群桩非线性分析时计算量过大的问题，建立一种分层地基中的群桩沉降简化计算模型，避免对大规模群桩满秩矩阵进行求逆运算，有效提高了算法的计算效率 [ 4 ] - [ 14 ] 。 本文在前人研究的基础上，以灰岩区特大桥梁桩基沉降为例，分析了由于岩溶发育，极有可能产生不均匀沉降或沉降过大等问题，主要探讨了灰岩地区长短桩群众的沉降计算及基于实测数据的沉降预测方法。
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user: 2. GM(1，1)模型 灰色简单模型GM(1，1)表示一阶的，一个变量的微分预测模型，用于时间序列预测的是其离散形式的模型 [ 15 ] 。 设原始系列为 X ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) (n) ) 其1-AGO系列X(1)为： X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) (n) ) 对一阶生成数列x(1)，建立GM(1，1)模型 d x ( 1 ) d t + a x ( 1 ) = u (1) 由导数的定义有 d x d t = lim Δ t → 0 x ( t + Δ t ) − x ( t ) Δ t ，因为一般预测的系列都在时间上是离散的，所以我们以离散的形式表示，则有： ∇ x ∇ t = x ( 1 ) ( k + 1 ) − x ( 1 ) ( k ) k + 1 − k = x ( 1 ) ( k + 1 ) − x ( 1 ) ( k ) = x ( 0 ) ( k + 1 ) 又由于离散的关系，我们取 x ( 1 ) ( k ) 为 x ( 1 ) ( k ) 和 x ( 1 ) ( k − 1 ) 的均值。于是我们可以把公式(1)的微分方程表示为如下的离散方程： x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = u (2) 其中： z ( 1 ) ( k ) = [ x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k − 1 ) ] / 2 ; ( k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) 。称(2)式为GM(1，1)模型，而把公式(1)的方程称为(2)的白化方程。这样可以得到如下的方程组： { x ( 0 ) ( 2 ) + a z ( 1 ) ( 2 ) = u x ( 0 ) ( 3 ) + a z ( 1 ) ( 3 ) = u                       ⋮ x ( 0 ) ( n ) + a z ( 1 ) ( n ) = u (3)
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user: 3. 模型参数求解 式(3)中，a、u为待估参数，－a为发展灰数，反映了 X ^ ( 1 ) 及 X ^ ( 0 ) 的发展态势；u为灰色作用量是从背景值挖掘出来的数据，它反映数据变化的关系，其确切内涵是灰的。灰色作用量是内涵外延化的具体体现，它的存在世区别灰色建模与一般输入输出建模的分水岭 [ 16 ] 。将两个待估参数表示为向量形式： a ^ = [ a ， u ] T 。 对于(1)的方程组，用最小二乘法求解，和一元线性回归的参数估计方法相同，可得： a ^ = ( B T B ) − 1 B T Y (4) 式中： Y = [ x ( 0 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) ⋮ x ( 0 ) ( n ) ] ， B = [ − z ( 1 ) ( 2 ) 1 − z ( 1 ) ( 3 ) 1 ⋮ ⋮ − z ( 1 ) ( n ) 1 ]
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user: 4. GM(1，1)预测 式(1)即GM(1，1)的白化方程的解为： x ( 1 ) ( t ) = [ x ( 1 ) ( 0 ) − u a ] e − a t + u a (5) 它的离散形式 x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = [ x ( 1 ) ( 0 ) − u a ] e − a k + u a ; ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (6) 即为GM(1，1)方程的时间响应系列。一般有 x ( 1 ) ( 0 ) = x ( 0 ) ( 1 ) ，则： x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = [ x ( 0 ) ( 1 ) − u a ] e − a k + u a ; ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (7) 还原得： x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = ( 1 − e a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − u a ] e − a k ; ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (8) 这就是灰色简单模型的预测公式。
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user: 5. 残差GM(1，1)模型 GM(1，1)模型只能精心粗略的模拟，精度不高，平均相对误差可达30%，相对精度不足70%可靠度相对较低。当GM(1，1)模型精度不符合要求时，可使用残差序列建立GM(1，1)模型，对原来模型进行修正，以提高精度 [ 17 ] 。 按GM(1，1)模型求解得到 X ^ ( 1 ) ，即 X ( 1 ) 的预测值，计算 X ( 1 ) 的残差序列： ε ( 0 ) ( k ) = x ( 1 ) ( k ) − x ^ ( 1 ) ( k ) 判断可建模残差尾段： 若存在 k 0 ， ∀ k ≥ k 0 ， ε ( 0 ) ( k ) 的符号一致， n − k 0 ≥ 4 ，则称： ( | ε ( 0 ) ( k 0 ) | ， | ε ( 0 ) ( k 0 + 1 ) | ， ⋯ ， | ε ( 0 ) ( n ) | ) 为可建模残差尾段。 通过计算可建模残差尾段的一次累加序列，按GM(1，1)模型计算可建模残差尾段的时间响应式。计算残差尾段 ε ( 0 ) 的模拟序列： ε ^ ( 0 ) = ( ε ^ ( 0 ) ( k 0 ) ， ε ^ ( 0 ) ( k 0 + 1 ) ， ⋯ ， ε ( 0 ) ( n ) ) ，这里， ε ( 0 ) ( k + 1 ) 为导数还原值 即： ε ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = ( − a ε ) [ ε ( 0 ) ( k 0 ) − b ε a ε ] exp [ − a ε ( k − k 0 ) ] ，     k ≥ k 0 用 ε ^ ( 0 ) 修正 X ^ ( 1 ) (用一次累加序列的残差修正一次累加序列预测值)，称修正后的时间响应式： x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = { [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a b + b a k < k 0 [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a b + b a ± a ε [ ε ( 0 ) ( k 0 ) − b ε a ε ] e − a ε ( k − k 0 ) k ≥ k 0 (9) 其中残差修正值 ε ^ ( 0 ) ( k + 1 ) 的符号应与残差尾段 ε ( 0 ) 的符号保持一致。 用 ε ^ ( 0 ) 修正 x ^ ( 0 ) (用原始序列的残差修正原始序列预测值)，根据由 x ^ ( 1 ) 到 的不同还原方式，得到不同的残差修正时间响应式。 若 x ^ ( 0 ) ( k ) = x ^ ( 1 ) ( k ) − x ^ ( 1 ) ( k − 1 ) = ( 1 − e a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a ( k − 1 ) 则相应的残差修正时间响应式为： x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = { ( 1 − e a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a k k < k 0 ( 1 − e a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a k ± a ε [ ε ( 0 ) ( k 0 ) − b ε a ε ] e − a ε ( k − k 0 ) k ≥ k 0 (10) 若 x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = ( − a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a k ，则相应的残差修正时间响应式为： x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = { ( − a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a k k < k 0 ( − a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a k ± a ε [ ε ( 0 ) ( k 0 ) − b ε a ε ] e − a ε ( k − k 0 ) k ≥ k 0 (11) 对从式(9)到式(11)中的 ε ( 0 ) ( k 0 ) 还原，也可以采用累减还原式，即： ε ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = ( 1 − e a ε ) [ ε ( 0 ) ( k 0 ) − b ε a ε ] e − a ε ( k − k 0 ) ，     k ≥ k 0 (12)
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user: 6. 新陈代谢GM(1，1)模型 在用等时距GM(1，1)模型对桥梁群桩基础沉降情况进行预测时，随着施工的进行，预测时间逐步推移，原有的预测模型会老化，预测的精度会越来越差，这主要是因为GM(1，1)模型是以灰色模块为基础，其灰平面呈喇叭型展开，未来时刻越远，预测的灰区间越大，因此需要在此基础上做出了改进 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 。 由原始序列 X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) ) 建立GM(1，1)模型求得预测值，将最新信息 X ( 1 ) ( n + 1 ) 加入序列，并去掉老信息 X ( 1 ) = ( 1 ) ，用 X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) ) ， X ( 1 ) ( n + 1 ) 建立的模型称为新陈代谢GM(1，1)模型。新陈代谢模型在不断补充新信息的同时，及时去掉老化信息，建模序列更能反映系统目前的特征，能更好的揭示系统的发展趋势。 由于施工沉降量测是定期进行的，会不断有新的实测资料可以充实时间序列数据，这种补充了新数据后建立的模型称为新陈代谢模型。新陈代谢GM(1，1)模型是根据已有序列建立GM(1，1)模型预测下一个值，然后把这个预测值补充到已知序列之后，同时去掉第一个数据，保持数列等维，接着再建立GM(1，1)模型预测下一个值，如此逐步预测。考虑到现场条件的不断变化，虽然前期量测的数据对研究后面的沉降特性有一定的作用，但与新得到的量测数据相比，显然后者对预测模型更能反映沉降的最新趋势和变化规律。因此，为了不增加数据序列的长度，可以在增加新数据的同时去掉其第一个已知数据，从而保持数据序列等维。通过大量的建模预测证明，等维新陈代谢模型的预测精度比全数列模型的预测精度高。
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user: 7. 某斜拉桥计算实例 该斜拉桥位于湖南宜章县赤石乡境内，桥位跨青头江河道。桥位区内基岩为下石炭统灰岩、炭质灰岩，两者呈互层关系接触。区内岩溶发育，工程地质条件极其复杂。主桥为165 + 3 × 380 + 165 m。四塔预应力混凝土斜拉桥，主塔塔高286 m。主塔7#墩为钻孔灌注桩群桩承台基础，每墩30根大直径钻孔灌注嵌岩桩(30根Ф2.8 m)。最长桩长达到96 m，成孔深度达到102 m。桩基相关参数如表1所示，各承台桩基平面布置如图1所示。 相应的测量(图2)及数据见表2。 预测结果见表3和图3，表3中加粗的数据为依据前期的测量数据的预测值。对比结果发现新陈代谢模型误差较小，预测效果较好。