DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 约束优化问题是在给定约束条件下对目标函数进行优化的问题 [ 1 ]，在实际应用中经常出现。具有不等式、等式、上界和下界约束的一般约束优化问题定义为： min           f ( x ) s . t .                 g j ( x ) ≤ 0   ，     j = 1 ， 2 ， ⋯ ， q                                     h j ( x ) = 0   ，     j = q + 1 ， ⋯ ， m                                       l i ≤ x i ≤ u i   ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (1) 其中 x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 为n维变量，f(x)为目标函数，g(x)为不等式约束，h(x)为等式约束，j为不等式或等式约束的个数，l i 和u i 分别是x i 的下界和上界。上下界定义了约束优化问题的搜索空间，不等式和等式定义了可行域。可行域或边界上的点称为可行点，否则即为不可行点。 由于约束优化问题的复杂性，传统的进化算法难以求解。同时，进化算法大多是基于无约束优化问题的搜索技术，在应用进化算法求解约束优化问题时，其最优解可能不精确。因此，有必要结合合适的约束处理技术来处理约束优化问题。 本文提出了一种基于约束一致策略的人工蜂群算法(ABCCC)。人工蜂群算法(Artificial bee colony， ABC)是由Karaboga提出的一种最新的启发式算法，其灵感来自于蜜蜂的觅食行为，用于求解数值优化问题 [ 2 ]。相对于差分进化算法(DE)和粒子群算法(PSO)，ABC算法有两个明显的优势：1) ABC在局部优化和全局优化方面都很好。2) ABC灵活、稳健、使用简单，它可以有效地应用于多模态、多变量问题的优化。为了驱动个体向可行域移动，在ABC算法中引入了约束一致策略。CC策略具有以下优点 [ 3 ]：1) CC策略易于实现。2) CC计算量小，计算稳定性好。为了有效地结合ABC算法和CC策略，文中重新设计了对不可行个体的处理。即部分不可行个体采用CC策略进行进化，其余不可行个体和可行个体采用ABC算法进行再生。为了验证ABCCC的特性，采用CEC2017基准函数对其性能进行测试。实验表明，在大多数情况下，ABCCC收敛速度较快，收敛精度较好，并且能较好地考虑种群多样性问题。ABCCC与DECC和PSOCC相比也更具竞争力。然后利用ABCCC算法与其他算法(CALSHADE [ 4 ]、UDE [ 5 ]、CABC [ 6 ] 和GABC [ 7 ] )进行了比较。实验结果表明，ABCCC算法的性能优于其他算法。 本文组织结构如下，引言后，第2节详细阐述了约束一致策略，第3节介绍了人工蜂群算法，新算法的详细信息见第4节，第5节给出了实验结果和分析。最后，第6节对全文做了总结。
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user: 2. 约束一致策略 约束一致策略(Constraint Consensus Strategy， CC)是一种同步分量平均梯度投影算法 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，主要的思想是通过采取某些行动，在当前违反的约束之间产生一个在行动的方向和距离上“一致意见”的结果，根据这个结果改进当前的不可行点以实现可行性。 约束一致策略算法的第一步就是找到在当前点x处违反的每个约束的可行性向量，对于每个约束违反，可行性向量近似从当前的不可行解到最近的可行解的移动。它对于线性约束是精确的，但对于非线性约束只是一个估计。衡量不可行点到可行区域的距离是点与可行区域之间的最小欧几里得距离，称为可行性距离 [ 11 ]。可行性向量的计算公式如下： f v = v   d ∇ c ( x ) / ‖ ∇ c ( x ) ‖ 2 (2) 其中，Ñc(x)是约束的梯度，||Ñc(x)||是它的长度；v是约束违反量，当满足约束条件时v = 0；d是一个方向参数，如果有必要增加c(x)满足约束条件则d + 1，如果有必要减少c(x)来满足约束条件则d − 1。可行性向量的长度表示为||fv||，也即可行性距离。 Table 1 Pseudocode of constraint consensus strateg Inputs: a set of constraints c an initial point x a feasibility distance tolerance a a movement tolerance b 1 NINF = 0， for all j: n j = 0， s j = 0 2 For every constraint c i 3 If c i is violated 4 Calculate feasibility vector fv and the feasibility distance||fv|| 5 If ||fv|| > a 6 NINF = NINF + 1 7 For every variable x j in c i 8 n j ¬ n j + 1， s j ¬ s j + fv ij 9 End for 10 End if 11 End if 12 End for 13 If NINF = 0， then exist successfully 14 For every variable x j 15 t j = s j / n j 16 End for 17 If ||t|| £ b then exit unsuccessfully 18 x ¬ x + t 19 If necessary， reset x to respect any violated variable bounds 20 Go to step1 表1. 约束一致策略 第二步是对所有违反约束的可行性向量进行组合，得到实际用于更新的一致向量。这个过程是以组件方式完成的：只有在c(x)中包含特定变量的违反约束才能对该维度中的移动进行“投票”。通过对各可行性向量的相关分量进行平均得到各维度的运动，产生的一致向量指定了移动的方向和距离，应用一致向量来更新当前点。这两步不断重复直至满足终止条件。约束一致策略的算法步骤如表1所示。NINF是当前违反约束的数量，s j 表示变量x j 的fv ij 对所有违反约束条件的可行性向量的和，n j 代表以变量x j 为组件的违反约束的数量，fv ij 表示第i个约束的可行性向量中变量x j 的分量，t为一致向量。如果这个向量太短，那么迭代将停止，结果是失败的。当每个约束的约束违反量为零或可行性距离小于a，即NINF为零时，算法停止 [ 8 ]。 约束一致策略的方法是简单的，缺点在于，单个可行性向量组合的方法可能会被特殊情况所阻碍，特别是一组向某个方向拉动的可行性向量与另一组向相反方向拉动的可行性向量相平衡时。但是，当约束一致策略与进化算法一起使用时，这样的个体不会产生任何问题。
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user: 3. 人工蜂群算法 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony， ABC)，是由Karaboga发明的一种基于群体的随机优化方法，它模拟了蜜蜂的智能觅食行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。 Table 2 Pseudocode of ABC algorith 1 Initialize the food sources and evaluate the nectar amount (fitness) of food sources 2 Send the employed bees to the current food source 3 Iteration = 0 4 Do while (the termination conditions are not met) 5 /*Employed Bees’ Phase*/ 6 For (each employed bee) 7 Generate a candidate solution in its neighborhood following Equation (4) 8 Evaluate the candidate solution and apply greedy selection 9 End for 10 Calculate the probability P for each food source according to Equation (5) 11 /*Onlooker Bees’ Phase*/ 12 For (each onlooker bee) 13 Send onlooker bees to food sources by the roulette selection depending on P 14 Generate a candidate solution in its neighborhood following Equation (4) 15 Evaluate the candidate solution and apply greedy selection 16 End for 17 /*Scout Bees’ Phase*/ 18 If (any employed bee becomes scout bee) 19 Send the scout bee to a randomly produced food source 20 End if 21 Memorize the best solution achieved so far 22 Iteration = Iteration + 1 23 End while 24 Output the best solution achieved 表2. ABC的伪代码 在一个自然的蜂群中，通常有三种觅食的蜜蜂，分别是雇佣蜂、旁观蜂和侦查蜂。蜂群的一半是雇佣蜂，另一半是旁观蜂。雇佣蜂负责在自己的蜜源周围搜寻，同时向旁观蜂传递高质量的蜜源信息。旁观蜂根据收到的信息，倾向于选择更好的蜜源进行开采。若某蜜源在规定迭代次数内未更新，则雇佣蜂抛弃该位置转化为侦查蜂，去随机寻找新的蜜源 [ 1 ] [ 12 ]。表2列出了人工蜂群算法的伪代码。 人工蜂群算法中，蜜源的位置表示优化问题的解，每个蜜源的花蜜量表示相应解的适应度值。首先，对蜜源的位置进行初始化，雇佣蜂(或旁观蜂)的数量等于蜜源的数量： x i ， j = x j min + r a n d ( 0 ， 1 ) ( x j max − x j min ) (3) 其中，i = 1， 2， …， SN，j = 1， 2， … D，SN是蜜源的数量。D为决策变量的维度，表示待优化参数的个数。xmax j和xmin j分别是蜜蜂在第j维坐标位置的上界和下界。另外，在此阶段，存储每个蜜蜂试验次数的计数器被设置为0。 初始化阶段结束后，ABC进入雇佣蜂、旁观蜂和侦查蜂阶段的循环，直到满足终止条件。在雇佣蜂阶段，每只雇佣蜂对应一个确定的蜜源并在迭代中对邻近的蜜源进行搜索，根据式(4)产生相邻的蜜源： v i ， j = x i ， j + ϕ ( x i ， j − x k ， j ) (4) k是不同于i的随机蜜源，j是随机选择的维度。f是在[−1， 1]范围内的一个均匀分布的随机数，决定了扰动程度。通过改变x上的一个维度来确定新的蜜源v，如果这个操作产生的这个维度的值超过了预定边界，就把其设置为边界值。 然后评估新蜜源的适应度值，当新蜜源v的适应度优于x时，采用贪婪选择法用新蜜源代替原来的蜜源，否则保留x。如果蜜源发生了变化，试验计数器将重置为零；否则，其值将增加1。所有的雇佣蜂完成该步骤的运算后，飞回信息交流区共享蜜源 [ 13 ]。 在旁观蜂阶段，旁观蜂接收到雇佣蜂共享的蜜源信息，然后他们会根据蜜源的花蜜量的概率，各自选择一种蜜源进行开发。概率的计算公式如(5)所示： P i = f i t n e s s i ∑ j = 1 S N f i t n e s s j (5) 人工蜂群算法中，解的适应度评估根据公式(6)计算，f i 表示解的函数值： f i t i = { 1 / ( 1 + f i )                             f i ≥ 0 1 + a b s ( f i )                     o t h e r w i s e (6) 旁观蜂采用轮盘赌的方法选择蜜源后，每只旁观蜂会像雇佣蜂一样，按照公式(4)在其附近继续寻找新的蜜源。 在侦查蜂阶段，引入一个叫做“limit”的控制参数来决定是否抛弃某一蜜源。如果该蜜源没有在“limit”预定的周期内得到改善，那么该蜜源就会被抛弃，并且对应该蜜源的雇佣蜂转化为侦查蜂。接着使用(3)在搜索空间中随机产生一个新的蜜源，就像初始化阶段一样。 x i t + 1 = { x j min + r a n d ( 0 ， 1 ) ( x j max − x j min )       trial i ≥ lim it x i t                                                                                 trial i < limit (7)
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user: 4. 基于约束一致策略的人工蜂群算法 该章节中，将详细介绍基于约束一致策略的人工蜂群算法的内容。图1是该算法的流程图。根据流程图可以看出，种群在处理的过程中，根据个体是否可行分成了两部分，一部分是少量的不可行个体，另一部分则是可行个体和剩余不可行个体的集合。然后分别采用约束一致策略和人工蜂群算法处理两部分种群个体。 在该算法中，首先随机初始化一个种群P，然后评估种群当前的适应度值和约束违反程度，根据约束违反程度可以找到当前种群状态下的可行个体集合和不可行个体集合。假设初始化后的种群中存在的不可行个体为SP，在SP中选取部分不可行个体，记为SSP(即只选取部分不可行个体，而不是全部的不可行个体SP)，基于章节2介绍的约束一致策略，对SSP个不可行个体进行处理，产生原部分不可行个体的新位置。随后，剩余的不可行个体与可行个体合并，将经典的人工蜂群算法应用于该个体的集合。算法之所以只选取部分不可行个体进行操作的目的是可以节省计算时间，不可行个体越多，约束一致策略运行的时间越长，另外一个目的则是能够保持种群的多样性。 图1. 基于约束一致策略的人工蜂群算法流程 初始种群P采用如下公式生成： x i ， d = L d + r a n d ( 0 ， 1 ) ( U d − L d ) (8) 其中，U d 和L d 是决策变量的上下界，d为变量的维度。rand(0， 1)表示(0， 1)范围内的随机数。x i ，d 即代表初始的种群个体。 接下来，计算初始化种群P内全部个体的适应度值和约束违反量，如果所有约束的违反量均小于等于0，表明当前个体没有违反约束，是可行的个体，这样的个体暂时不采取任何措施，等待后续与剩余不可行个体合并直接采用ABC进化。如果至少有一个约束产生违反，即约束违反量大于0，那么这个个体就是不可行个体，所有不可行个体的集合为SP。 当不可行个体的集合SP不为空时，在SP内随机的选取SPP个不可行个体，利用前面章节介绍的约束一致策略，改变当前SPP个不可行个体的位置。个体的改变依照公式(9)进行。即对每个不可行个体，计算出针对它的一致向量t，将当前的位置与向量的坐标相加得到个体的新位置，新个体记为x’ i ，d 。剩余的不可行个体和原先找到的可行个体形成的合集利用人工蜂群算法进行演化。若SP的集合为空时，说明当前迭代下没有不可行个体，此时，所有的可行个体直接利用人工蜂群算法产生后代，寻找最优解。 x ′ i ， d = x i ， d + x c c ， d (9) 需要注意的是，在人工蜂群算法原来的贪婪选择操作下，做了一点改动，将可行性规则引入对个体进行选拔，即个体的选择需要同时考虑目标函数值和约束违反程度。当个体均可行时，目标函数值越小(极小化问题)，个体的解最优；当可行个体与不可行个体同时存在，可行个体的解总是优于不可行个体的解；当同为不可行个体时，选取约束违反量总和最小的解予以保留。 该算法中，等式约束的处理将转换为公式(10)的不等式，e是一个容差值，实验中取值10 −4 。 | h j ( x ) | − ε ≤ 0 (10) 算法的伪代码如表3所示： Table 3 Pseudocode of ABCC 1 Initialize a population P 2 Evaluate the fitness values and constraint violations 3 If there are infeasible solutions (SP) 4 Select SPP of the infeasible solutions and generate offspring using CC strategy 5 The merged group evolves utilizing ABC algorithm 6 Sort the entire population based on the feasibility rules 7 End if 8 Go to step 2 表3. ABCCC伪代码
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user: 6. 结论 在过去的几十年里，许多进化算法被引入来解决约束优化问题。然而，在进化优化中缺乏有效的约束处理机制。在本研究中，基于约束一致策略的有效性，提出了一种新的人工蜂群算法。为了使计算时间最小化并保持种群内良好的多样性，对每代不可行个体采用基于约束一致方法的更新策略，剩余个体(包括可行个体和不可行个体)采用人工蜂群算法进行演化。 该算法在一组约束问题上进行了测试。实验还比较了ABCCC与DECC和PSOCC的性能。结果表明，在大多数情况下，ABCCC算法比其他两种算法都能获得更好的结果和更快的收敛速度。该算法还与CLSHADE、UDE等算法进行了比较，实验结果表明，ABCCC算法性能良好，能得到最优解。此外，与采用CC策略的ABC的变体相比，我们的ABCCC算法的结果优于其他算法。 在未来的工作中，我们还将分析不同参数值对该算法性能的影响，并尝试进一步改进所提出的算法。
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user: 摘要 逻辑回归模型容易受到不平衡数据的影响，本文主要探究了随机欠采样法、Border Line-Smote (BLS)过采样法、自适应综合过采样法(Synthetic Minority Oversampling Technique)等三种不平衡数据算法对逻辑回归模型的适用情况。利用逻辑回归模型分别对三种方法平衡之后的数据，处理之后发现BLS过采样法得出的各项指标最优，ADASYN过采样法得出的各项指标最差，最终得出BLS过采样法更适用于逻辑回归模型的不平衡数据集的处理。
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user: 1. 引言 将客户进行准确的信用分类对金融的发展极为重要，信贷业务的数据集往往具有不平衡性，而数据集的不平衡会造成信用评级的准确率虚高给金融机构带来损失 [ 1 ]，不利于金融的发展。所谓的不平衡数据集指的是在一个数据集中，某些类型样本数量极多，某些类型样本极少 [ 2 ]，当分类器处理不平衡数据集时虽然会获得较高的准确率，但是容易把类型少的样本错分为类型多的样本。解决不平衡数据集带来的问题是金融机构对客户进行信用风险预测之前必不可少的步骤。 随着各领域学者对不平衡数据集的不断研究，不平衡数据集的处理方法也越来越丰富，如今主要分为三类方法：基于分类算法、基于数据采样法、分类算法–数据采样综合法 [ 3 ]。 顾东晓等提出的重采样法可以分为欠采样和过采样两个大类，是处理不平衡数据集的有效方法之一 [ 4 ]；Chawle等人于2005年提出了SMOTE过采样技术，SMOTE技术可以在很大程度上降低过拟合发生的概率 [ 5 ]；Madireddi Vasu和Vadlamani Ravi于2011年研究表明利用K-反向近邻法和K-均值聚类法相结合可以降低数据集中多数类样本的影响 [ 6 ]；李辉等人在2011年提出了一种新的上采样方法和预测方法来校正不平衡样本 [ 7 ]；G. Ganesh Sundarkumar等人在2015年时提出了利用K-反向近邻法和支持向量机相结合的方法来纠正数据不平衡所产生的问题 [ 8 ]；Jerzy Blaszczyński等人在2015年证明了用一些集成方法处理不平衡数据集比普通方法更有效 [ 9 ]；Jingjun Bi等人2018年创造出了多样化纠错输出码方法可以用来有效解决类不平衡 [ 10 ]；Anahita Namvar等人2018年研究表明随机森林和随机欠采样法相结合可以有效解决不平衡数据集造成的偏差 [ 11 ]；高阳、刘其成和牟春晓三人在《基于蚁群聚类的不平衡数据过采样方法》一文中表明ACC-SMOTE采样算法可以明显提高不平衡数据集的分类精度 [ 12 ]；蒋华和江日晨等人2020年用ADASYN和SMOTE相结合成功处理了不平衡数据集 [ 13 ]。 各领域的学者大部分研究的是处理不平衡数据集的方法 [ 14 ]，但很少关注何种处理数据集的方法适合分类器。逻辑回归模型作为金融机构常用的信用风险预测模型很容易受到不平衡数据集的影响，通过查找文献得知前人并没有研究何种处理不平衡数据的方法更适合逻辑回归模型。随机欠采样法、Border Line-Smote过采样法、自适应综合过采样法(ADASYN)等三种方法是比较典型也是比较热门的对不平衡数据集进行平衡的方法，故此本文以这三种方法为例探究哪种方法更适用于逻辑回归模型。
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user: 2. 不平衡数据集及其处理方法介绍 不平衡数据集指的是在一个数据集中某些样本数量非常多(简称为多数类样本)，某些样本数量非常少(简称为少数类样本)的现象。不平衡数据导致的问题主要是在分类器进行机器学习时会“偏袒”多数类样本，使得整体分类准确率大幅度提高，降低了少数类样本的识别率，容易把坏的分成好的。 2.1. 随机欠采样法 随机欠采样法是一种随机抽样的方法，步骤如下： 1) 从不平衡数据集中抽取多数类样本。 2) 然后利用随机数打乱多数类样本。 3) 最后随机抽取一定量的多数类样本与少数类样本进行混合形成新的平衡数据集。一般抽取的数量等于少数类样本的数量 [ 15 ]。 2.2. Border Line-Smote过采样法 Border Line-Smote (BLS)是以Smote方法为基础发展起来的一种具有人工合成思想的过采样法。在使用BLS方法时首先观察少数类样本附近的情况，然后在边界上的两个少数类数据之间随机合成一个新的样本数据，反复如此，不断地增加少数样本的数量，直到形成平衡数据集为止。步骤如下： 1) 对不平衡数据集中的少数类样本重新分类并命名为X样本，将X样本周围一半以上的多数类样本视为边界上的样本，样本周围均为多数样本视为噪音； 2) 然后利用欧氏距离确定每个样本点与所有训练样本的距离，再根据欧式距离判断其m近邻，具体公式如下所示： ρ = ( x i − x j ) 2 + ( y i − y j ) 2 (1) 3) 根据m近邻的样本属性划分样本类，当m近邻中有一半以上均为少数类样本划分为安全样本；当m近邻中有一半以上均为多数类样本划分为边界样本；当m近邻中全为多数类样本时划分为噪音。 4) 计算边界样本与少数类样本之间的K近邻，再根据采样倍率R，选择P个K近邻与边界样本进行线性插值，采用人工合成的方法产生新的少数类样本，具体公式如下： N e w ( Y i ) = Y i + d i f i × α (2) 公式中的 N e w ( Y i ) 表示新产生的样本， Y i 表示X样本中的多数类， d i f i 表示原样本 Y i 的K近邻， α 表示[0， 1]之间的随机数。 5)将合成的少数类样本与原来的数据集中的训练样本混合形成一个新的训练样本。 2.3. 自适应综合过采样(ADASYN)法 ADASYN是He等人提出的一种过采样方法 [ 16 ]，ADASYN最大的优点在于能够自己决定合成多少少数类样本的数量，可以防止过拟合问题的发生 [ 17 ]。算法步骤如下： 1) 计算不平衡程度 将少数类样本记为 m s ，多数类样本为 m l ，不平衡程度为 d = m s / m l ，其中 d ∈ ( 0 ， 1 ] 。 2) 计算需要合成的少数类样本的数量 Y = ( m l − m s ) × b ， b ∈ [ 0 ， 1 ] ，当 b = 1 时，Y为多数类样本数量和少数类样本数量的差值。 3) 用欧式距离计算每个少数类样本的K个近邻， Ω 为K个近邻中属于多数类的样本数目，记比例 η 为 η = Ω / k ， η ∈ [ 0 ， 1 ] ，得到每个少数类样本的 η i 。 4) 计算每个少数类样本周围的多数类样本的分布情况，公式如下： η ^ i = η i / ∑ i = 1 m η i (3) 5) 计算每个少数样本需要合成的数目，计算公式为： y i = η ^ i ∗ Y 。 6) 在每个待合成的少数类样本周围K近邻中选择一个少数类样本，进行合成样本，直到满足步骤5计算出的样本数目为止。
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user: 3. 逻辑回归模型介绍 逻辑回归是Berkson提出的一种常用的分类学习方法 [ 18 ]，被广泛应用于预测和寻找影响因变量的因素。在二分类中利用逻辑回归将目标值的取值范围规划到0至1之间，并且为了达到损失函数收敛的目的不断用牛顿法或者梯度下降法进行迭代。逻辑回归函数形式： Y ( v ) = 1 1 + e − v (4) v = θ T Z = θ 0 Z 0 + θ 1 Z 1 + θ 2 Z 2 + ⋯ + θ n Z n = ∑ i = 0 n θ i Z i (5) 构造预测函数为： h θ ( Z ) = g ( θ T Z ) = 1 1 + e − θ T Z (6) 似然函数： L θ = ∏ i = 1 m p ( y i z i ; θ ) = ∏ i = 1 m [ h θ ( Z i ) ] y i [ 1 − h θ ( Z i ) ] 1 − y i (7) 对数似然函数： l ( θ ) = log L ( θ ) = ∑ i = 1 n [ y i log h θ ( Z i ) + ( 1 − y i ) log ( 1 − h ( Z i ) ) ] = ∑ i = 1 n [ y i ( θ ∗ z i ) − log ( 1 + exp ( θ ∗ z i ) ) ] (8) 逻辑回归模型： P ( Y = 1 | Z ) = e θ ¯ Z 1 + e θ ¯ Z ; P ( Y = 0 | Z ) = e θ ¯ Z 1 + e θ ¯ Z (9) 公式中的 θ 为权重向量， θ ∗ Z 是 θ 和Z的内积，对 l ( θ ) 求最大值，得到 θ 的估计值。
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user: 4. 数据处理及实验结果分析 4.1. 数据处理 本实验数据来自于和鲸社区一个已经脱敏的银行客户信用卡数据集，其中有1个目标值，10个特征值，共150，000条数据，经过对缺失值处理之后剩下11万余条数据，数据集的特征如表1所示。 Table 1 Data set feature tabl 目标和特征值名称 含义 均值 标准偏差 变量赋值说明 Serious Dlqin2yrs 是否逾期 无 无 0：未违约 1：违约 Revolving Utilization of Unsecured Lines 信用卡和个人信贷额度的总余额 6.05 260.67 实际值 age 年龄 50.42 13.49 实际值 Number of Time 30~59 Days Past Due Not Worse 过去两年借款人逾期30~59天次数 0.26 0.72 实际值 Debt Ratio 负债率 26.41 386.111 实际值 Monthly Income 月收入 6711.53 11，434.77 实际值 Number of Open Credit Lines and Loans 未偿还贷款量和信贷额度 8.80 5.17 实际值 Number of Times 90 Days Late 借款人逾期90天及以上次数 0.09 0.43 实际值 Number Real Estate Loans or Lines 抵押贷款和房地产贷款数量 1.07 1.15 实际值 Number of Time 60~89 Days Past Due Not Worse 过去两年借款人逾期60~89天次数 0.07 0.33 实际值 Number of Dependents 家属人数 0.87 1.15 实际值 表1. 数据集特征表 由表1可知信用卡和个人信贷额度的总余额、年龄、负债率、月收入的标准偏差过大，说明它们的指标数值相差过大需要进行标准化，我们直接通过SPSS软件中相关的功能进行标准化，标准化之后的均值为0，标准偏差为1。 目标值表现的是客户是否违约，其中有8136名客户违约、108，774名客户未违约，未违约客户和违约客户的比例如图1所示，数据集存在着严重的不平衡性，所以需要对数据集中的数据进行平衡处理。 图1. 客户类型扇形图 4.2. 实验结果及分析 首先通过Python分别经过随机欠采样法、Border Line-Smote过采样法、自适应综合过采样法(ADASYN)对数据集进行平衡化处理，然后对平衡后的数据集分别用逻辑回归模型进行分类，70%的数据作为训练集，30%的数据作为预测集，分类之后得出的指标如表2所示。因为是比较三种方法的平衡数据的能力所以不需要设置样本权重参数；类型权重参数选择balanced让类库自行计算类型权重，计算方法如下： w = n s / ( n c ∗ n p ) (10) 其中 n s 代表样本数， n c 代表类别数量， n p 代表输出每个类的样本数。 Table 2 Three sampling methods are used in the logistic regression model for the results of the indicator 平衡方法 accuracy precision recall G-mean f-score 随机欠采样 0.7351 0.6855 0.8687 0.7229 0.7663 BLS 0.8089 0.7709 0.8790 0.8058 0.8214 ADASYN 0.6988 0.6647 0.8032 0.6908 0.7274 表2. 三种采样方法在逻辑回归模型结果的指标 accuracy代表分类器对数据分类的准确率： a c c u r a c y = T P + T N T P + T N + F P + F N (11) precision代表着分类器对多数类样本正确分类的能： p r e c i s i o n = T P T P + F P (12) recall表示分类器对少数类样本正确分类的能力： r e c a l l = T P T P + F N (13) G-mean代表着分类器对多数类和少数类分类的整体能力： G - m e a n = T P T P + F N ∗ T N T N + F P (14) f-score表示了分类器的稳定性： f - s c o r e = 2 × p r e c i s i o n × r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l (15) 以上公式中TP是真正例，表示客户为守信，分类器判断为守信；TN是真反例，表示客户为违约，分类器判断为违约；FP是假正例，表示客户为守信，分类器判断为违约；FN是假反例，表示客户为违约，分类器判断为守信。 accuracy、precision、recall、G-mean、f-score的值越高就代表了分类器对数据处理的性能越强，预测能力越准。明显利用BLS方法平衡过的数据经过逻辑回归模型处理后产生的五项数据均比其它两种方法优异，五项数据中的accuracy、recall、G-mean、f-score均超过了0.8，其中recall更是达到了0.879；accuracy比随机欠采样方法得到的accuracy高出0.0638，更比ADASYN方法得到的accuracy高出0.1；precision比其它两种方法得到的Precision至少高出近0.09；ADASYN方法平衡过的数据经过逻辑回归模型处理之后各项数据最低；随机欠采样方法得出的结果介于BLS和ADASYN之间。 图2~4分别为随机欠采样法、BLS方法、ADASYN方法得出的ROC曲线图，ROC曲线反映了敏感性和特异性连续变量的综合指标，用构图法揭示了敏感性和特异性的相互关系，曲线下面积越大诊断准确性越高，即ROC曲线越靠向左上角说明分类器的分类结果越可靠。我们可以观察到用逻辑回归模型处理BLS方法平衡之后的数据集得到的ROC曲线最靠近左上角，处理随机欠采样方法平衡之后的数据集得到的ROC曲线次之，处理ADASYN方法平衡之后的数据集得到的ROC曲线相比较而言最靠近右边。 图2. 随机欠采样法ROC曲线图 图3. BLS法ROC曲线图 图4. ADASYN法ROC曲线图 综上所述利用BSL方法处理不平衡数据集更适合逻辑回归模型。
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user: 5. 总结与展望 通过第四章实验的结果及分析可知，经过BLS方法平衡数据集之后再利用逻辑回归模型进行分类得出的各项数据均比通过随机过采样法和ADASYN方法平衡数据集之后再利用逻辑回归模型进行分类的各项数据更加优异，与其它两种方法相比BLS方法更适合逻辑回归模型下的不平衡数据集处理。同时我们可以得知用同一种分类器、不同的数据平衡方法得出的各项分类数据是不同的。 金融机构对客户进行准确的信用评级可以提高对风险的把控能力，然而信用数据往往是不平衡的，所以在信用评级之前需要平衡数据集。本文只是研究随机欠采样法、BLS过采样法、ADASYN过采样法等三种方法中何种方法更适合逻辑回归模型下的不平衡数据集处理，最终得出BLS方法更适合逻辑回归模型下的不平衡数据集处理，在以后我们是否可以深度研究不同的分类器适合何种不平衡数据集处理方法，以此使分类器的准确度最大化，这一问题还有待探究。
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user: 摘要 本文为了提升Bi 2 S 3 粉体光催化材料在水体中对Cr(VI)的去除能力，将其与磁性材料Fe 3 S 4 进行复合，采用一步溶剂热法合成了Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 磁性光催化材料。并对合成的样品进行了X射线粉末衍射以及物理吸附仪分析，发现通过改变合成过程中Fe 3+ 与Bi 3+ 的配比可以调控Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 中的Fe 3 S 4 的含量。当合成过程中Fe 3+ 与Bi 3+ 的比例为1:2时，所得到的样品中的Fe 3 S 4 含量最少，但是其具有磁性以及最大的比表面积，同时其对Cr(VI)的光催化还原效果也最佳。此外，Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 在酸性条件下具有最佳的光催化还原Cr(VI)的效果。但是，Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 对Cr(VI)的光催化稳定性还有待提升。
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user: 1. 引言 随着社会的发展以及工业的进步，重金属资源被应用于生产与生活的方方面面，在这其中重金属铬的使用最为常见。在电镀、印染、木质材料防腐、保健医药以及皮革鞣制等行业均有含重金属铬的应用 [ 1 ]。在这些行业当中使用的铬主要为三价铬(Cr(III))以及六价铬(Cr(VI))。其中，Cr(III)的毒性和氧化性较低，其在碱性条件下会形成沉淀，因此较为容易从水体中去除。而Cr(VI)则具有比Cr(III)强100倍的生物毒性，同时也具有极强的氧化性，其在水体中能一直以离子形式存在，不容易从水体中去除，因此对环境危害性十分大 [ 2 ]。在工业中，主要通过化学还原的方式去除水体中的Cr(VI) [ 3 ]。除此之外，离子交换法、膜分离法、电解法和微生物还原法也是目前工业中应用较多的几种Cr(VI)处理方法 [ 4 ]。但是这几种方法都或多或少具有处理效率低、处理费用高以及会产生难以回收利用的副产物等等不足 [ 5 ]。因此，开发较为绿色、高效的Cr(VI)处理方法十分必要。 光催化技术是近些年来备受瞩目的一种技术，其处理Cr(VI)的原理是：光催化剂吸收光子，光生电子发生跃迁，形成电子–空穴对，其中电子与光催化剂表面吸附的Cr(VI)离子结合，Cr(VI)得到电子被还原为Cr(III) [ 6 ]。这种处理Cr(VI)的方法具有副产物少、绿色和高效等优点。目前能处理Cr(VI)的光催化材料较多，例如TiO 2 [ 7 ]、CdS [ 8 ]、g-C 3 N 4 [ 9 ]、聚吡咯 [ 10 ]、Bi 2 MoO 6 [ 11 ]、BiVO 4 [ 12 ]、Bi 2 O 3 [ 13 ]、Bi 2 WO 6 [ 14 ] 和Bi 2 S 3 [ 15 ] 等。在这些光催化剂当中Bi 2 S 3 具有较大的光响应范围与较高的导带还原电势，其在关于Cr(VI)的处理方面的报道较多。由于以上被报道光催化剂都是粉体材料，这些粉体光催化剂在实际使用时会发生一定程度的聚集，这一定程度上影响了其光催化性能 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。 将光催化剂与磁性材料复合是提升其对Cr(VI)的光催化还原效果的一种常见的方法，同时还能赋予光催化剂磁性。Fe、Fe 3 O 4 和Fe 3 ZnO 4 等 [ 19 ] 磁性材料吸附Cr(VI)的性能较差，而Fe 3 S 4 却对Cr(VI)具有较高的吸附性能 [ 20 ]。Fe 3 S 4 在自然界中主要存在于硫复铁矿当中，其物理性质与Fe 3 O 4 类似，具有顺磁性 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。同时，在Fe 3 S 4 中存在一个呈正三价的铁原子(Fe(III))两个正二价的铁原子(Fe(II))，以及四个负二价的硫原子(S 2− )，Fe(II)与S 2− 之间的电子跃迁十分活跃 [ 24 ] [ 25 ]，这使得Fe3S4可以提供大量的电子来进行氧化还原反应。除此之外，Fe3S4具有一些其他磁性材料不具有的性质。例如当使用Fe 3 S 4 用于去除Cr(VI)时，Fe 3 S 4 表面Fe(II)会优先与Cr(VI)发生氧化还原反应，使得Cr(VI)还原为Cr(III)，而Fe(II)则被氧化为Fe(III)，但是这些生成的Fe(III)会被S 2− 还原为Fe(II)，这样便维持了Fe 3 S 4 的磁性，这是Fe 3 O 4 所不具备的 [ 26 ]。而当Fe 3 S 4 在被接受光照之后，Fe 3 S 4 具有较窄的禁带宽度(0.94 eV)，其表面能产生超氧自由基与电子等具有还原性的物质，这些物质能将Fe(III)还原为Fe(II)，而S 2− 则作为了空穴牺牲剂被氧化为S 0 [ 27 ]，这使得Fe 3 S 4 在进行氧化还原反应后依然能保持着磁性。目前，将光催化剂与磁性材料结合的相关报道中使用较多的磁性材料为Fe 3 O 4 。例如，Luo等以Fe 3 O 4 为核心，通过煅烧的方式在其表面生成Bi 2 S 3 ，从而得到了Fe 3 O 4 @Bi 2 S 3 磁性材料。同样，Zhu等以Fe 3 O 4 为核心，通过低温水热的方式在其表面生成了Bi 2 S 3 ，相对于单独的Bi 2 S 3 和Fe 3 O 4 ，该磁性材料对RhB具有较强的降解能力。由于Fe 3 O 4 在处理Cr(VI)时，Fe 2+ 会和Cr(VI)反应从而被氧化为Fe 3+ ，使得Fe 3 O 4 失去磁性。而Fe 3 S 4 则不同，其在处理完Cr(VI)后依然可以保持磁性。 因此本文通过一步溶剂热法构建了磁性材料Fe 3 S 4 与光催化剂Bi 2 S 3 结合的Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 磁性材料，利用Fe 3 S 4 来提升Bi 2 S 3 对Cr(VI)的光催化还原性能，并通过调控Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 中Fe 3 S 4 的含量来调控其对Cr(VI)的光催化还原能力。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 主要试剂 五水硝酸铋(Bi(NO 3 ) 3 ·5H 2 O)、硫代乙酰胺(TAA)和重铬酸钾(K 2 Cr 2 O 7 )购自上海阿拉丁试剂有限公司(Aladdin)，乙二醇(EG)、氯化铁(FeCl 3 )、氢氧化钠(NaOH)和硝酸(HNO 3 )购自上海国药集团化学试剂有限公司，以上所有试剂均为分析纯，且在使用前均不需要进一步处理。 2.2. 样品的制备 精确称取1.21 g的Bi(NO 3 ) 3 ·5H 2 O固体溶于20 mL的乙二醇中，精确称取0.2028 g的FeCl 3 固体溶于20 mL的乙二醇中，将上述两种溶液混合后室温下搅拌30分钟，然后加入10 mL含有0.4507 g的TAA固体的乙二醇溶液中继续搅拌30分钟。将其移入100 mL的反应釜中后，再移入烘箱中160℃高温下反应12小时。反应结束后将反应釜冷却至室温，将反应釜内的样品用去离水子与无水乙醇多次洗涤，然后放入60℃的真空干燥箱中干燥10小时，即可得到Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 磁性材料样品FBS3。纯的Fe 3 S 4 与Bi 2 S 3 ，以及不同比例的Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 样品，相关配比见表1。 Table 1 Experimental condition for the synthesis of Fe3S4， Bi2S3 and Fe3S4/Bi2S Sample Component The rate of Fe 3+ to Bi 3+ FS Fe 3 S 4 1:0 FBS1 Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 9:2 FBS2 Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 3:2 FBS3 Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 1:2 BS Bi 2 S 3 0:1 表1. Fe 3 S 4 、Bi 2 S 3 以及Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 的合成反应条件 2.3. 样品的表征 所有样品的晶型与晶相通过X射线粉末衍射仪(Brukeraxs D8)测定。其中X射线的辐射源为铜靶，扫描速度为2˚/分钟，扫描范围为10˚~90˚。所有样品的BET比表面积与粒径通过物理吸附仪(Micromeritics ASAP 2020)测定。所有样品都要在零下150℃超低温下脱气4小时，用氮气作为吸附质。通过X射线光电子能谱(Thermo Fisher Nexsa)测定样品表面Cr的价态。通过紫外–可见分光光度计(AOE A560)测定溶液中的Cr(VI)浓度。 2.4. 光催化实验 光催化实验中使用500 W的长弧氙灯(中教金源)提供可见光。光催化实验步骤为：精确称取0.02 g样品加到40 mL的40 mg/L的Cr(VI)溶液中，暗处搅拌30分钟使得样品对Cr(VI)的吸附达到饱和。然后将其置于可见光下，每间隔30分钟取3 mL溶液离心保留上清液，然后通过紫外–可见分光光度计测定上清液中的Cr(VI)浓度。 2.5. pH值影响实验 pH值对Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 光催化还原Cr(VI)的影响实验步骤为：精确称取0.01 g加入到20 mL的40 mg/L的pH值为2~11的Cr(VI)溶液中，其余过程与光催化实验中均一致。其中pH值的调配使用1 mol/L的HNO 3 和1 mol/L的NaOH。 2.6. 光催化循环实验 样品光催化还原Cr(VI)的循环实验步骤为：精确称取0.0050 g的样品分散于pH值为5的40 mg/L的Cr(VI)溶液中，暗吸附30分钟后再用可见光照射120分钟。然后将其离心后保留沉淀，将沉淀依次用1 mol/L的NaOH溶液和0.1 mol/L的抗坏血酸溶液洗涤。将洗涤后的沉淀重新干燥再进行下一次光催化还原Cr(VI)实验。
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user: 4. 结论 1) 在合成过程中通过改变铁源与铋源的添加比例得到了不同Fe 3 S 4 :Bi 2 S 3 比例的Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 。 2) 当Fe 3+ :Bi 3+ 的比例为1:2时，Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 的比表面积大于其他比例的FBS材料以及纯的Bi 2 S 3 ，同时其平均粒径也更小，对Cr(VI)也具有更强的光催化还原效果。 3) Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 对酸性条件下的Cr(VI)具有更大的光催化还原效果，同时pH值越高，其对Cr(VI)的光催化还原效果越差。 4) Fe 3 S 4 /Bi 2 S 3 在光催化还原Cr(VI)后依然保持着磁性，但是其对Cr(VI)的光催化循环稳定性还有待提升。
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user: 摘要 为了适应建筑节能减排和住宅产业化的发展和要求，预制剪力墙结构的研究和应用已成为结构工程中的一个热点问题。本文从国内外预制剪力墙结构的发展入手，阐述了预制剪力墙结构的发展历程，概括了近年来国内外学者对预制剪力墙结构的研究成果，并从预制剪力墙结构的抗剪性能和抗震性能两方面进行了简要的分析和探讨，最后提出了装配式剪力墙结构发展的方向和对未来的展望。
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user: 1. 引言 预制装配式建筑的发展是我国建筑业“十三五”期间重要战略之一 [ 1 ]。2016年《国务院办公厅关于大力发展装配式建筑的指导意见》发布实施后，装配式将成为今后建筑行业的重要营造方式之一。近年来，预制水平构件在预制方法中得到了广泛的应用，但采用预制方法的构件应用较少，施工经验相对缺乏。预制剪力墙结构相对于预制框架结构有很大的优势，其主要表现是剪力墙结构具有大量的水平缝、垂直缝和节点，以及这些接缝和节点的存在，这些节点、接缝共同受力、协同工作，使得整个剪力墙成为了一个整体，这种连接方式极大地提高了建筑物的耐久性、抗冲击性和抗震性，因而接缝和节点的受力性能是整个剪力墙结构的关键，它决定着剪力墙的质量 [ 2 ]。 预制装配式剪力墙结构是以装配式或半装配式墙板为主体构件，现场组装，局部浇筑而成的混凝土结构。预制构件结构是一种现代建筑结构模型，与传统的混凝土结构不同，它采用组装方式，耗水量和能耗相对较少，不会产生大量固体废弃物和污水 [ 3 ]。此外，这种施工方法对住宅产业化和建筑节能都有一定的参考价值。建筑采用预制式防渗墙结构，主体结构主要由厂家规划现场组装完成，在施工条件较差的地区具有较好的适应性。近年来，可持续发展理念对新时代我国住宅产业化发展也提出了新的要求 [ 4 ]，同时建筑行业对预制混凝土建筑的研究越来越多，关于预制装配式剪力墙结构性能的研究也逐渐地成为建筑研究领域的一个热点，为我国推广这一技术提供了良好的基础。本文首先对预制剪力墙结构的发展历程进行了概括，其次从对预制剪力墙结构抗剪性能和抗震性能两方面进行分析，总结出提升抗剪和抗震性能的因素，并对其进行可行性分析，提出了今后对预制剪力墙结构发展的建议。
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user: 2. 国内外预制装配式剪力墙结构发展历程 在国外，预制装配式剪力墙结构常被用于低层、多层和高层建筑，例如一些欧洲国家的预制结构可达16~26层，而日本由于自身地域特点，它的预制剪力墙结构一般在10层以内，并且在地震结构中表现出良好的抗震性能，如墨西哥智利大地震和日本阪神大地震很多的预制混凝土剪力墙结构损害较少，或者修复设备连接后可立即使用 [ 5 ]，这些都说明了预制剪力墙结构具有良好的抗震性能和稳定性。预制装配式剪力墙结构是实现住宅产业化的有效途径之一。19世纪末，欧洲首次提出预制混凝土墙板结构，并已在一些项目中应用。但早期预制墙板结构主要用于非结构构件 [ 6 ]。日本的预制装配式大板结构始于20世纪60年代，其中3~5层的中层建筑占主导地位，而高层建筑采用高强度钢或钢筋混凝土框架组合结构 [ 7 ]。目前，美国、日本、新西兰等国家已颁布相关的预制装配式混凝土结构技术法规。其中，很多国家的预制装配式混凝土结构在建筑物中占很大比例，瑞典新建住宅的通用组件占80%，美国约占35%，欧洲约占35%~40%，日本则超过50%。 我国预制结构的发展起步较晚，这种结构最早出现在工业建筑、办公楼等生产建筑中。在20世纪80年代中后期，其发展速度逐年递减，直到进入21世纪后，装配式结构才再次被人们重视，人们逐渐意识到预制剪力墙结构住宅产业化的优势及其降低能耗，减少资源消耗的作用。目前，对预制装配式结构的研究越来越多，这种结构在实际应用中也逐渐增多。预制剪力墙结构在实际中应用的越多，就越要保证结构自身的安全性，正因如此，对预制剪力墙结构的性能分析显得尤为重要。
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user: 3. 国内外预制装配式剪力墙结构性能与理论研究 3.1. 抗剪性能研究 装配式结构的横向节点主要承受水平剪力，传递纵向荷载 [ 8 ] [ 9 ]。现阶段，连接结构水平节点纵向钢筋的方法有很多，包括套筒浆锚固连接和竖向钢筋箍连接。采用合理有效的竖向钢筋连接方法，提高结构措施水平，可大大提高水平节点的受力性能。在组合剪力墙结构中，相邻墙板之间的竖向连接负责传递两墙板之间的剪力，在墙受地震等荷载作用时具有一定的延性和变形能力。受冲击时，接缝处会产生相对的竖向和横向变形。这些变形不仅会严重影响结构的内力分布，而且会对结构能耗产生显著影响，因此，对结构进行抗剪性能分析研究是必不可少的环节 [ 10 ] [ 11 ]。 Foerster等人 [ 12 ] 增加了竖向受力钢筋与水平接缝处分布钢筋的连接，改善了竖向受力钢筋与水平接缝处分布钢筋的连接形式，并对新的水平接缝施加单调剪切荷载。结果表明，水平接缝轴向压力和砂浆的开裂荷载是水平接缝开裂的重要因素，不同类型水平接缝的开裂荷载取决于这两个因素。研究还发现角钢与分布筋的连接以及纵向受力筋的连接对提高水平接缝的抗剪性能也有重要影响。 Lanhui Guo [ 13 ] 等对两种钢板剪力墙进行了试验研究，研究了加劲肋对这种构件滞回性能的影响。试验结果表明，该试件具有良好的延性和耗能能力。加筋试件的耗能能力大于无加筋试件。同时，应用有限元分析模型对钢板剪力墙的受力性能进行了分析，并与相应的试验结果进行了比较，验证了分析结果的正确性。分析结果表明，自由边具有明显的离面变形，应用加强筋约束以满足设计要求。对于高厚比较小、跨高比较大的钢板剪力墙，其耗能能力较好。最后提出了钢板剪力墙的骨架曲线，用于计算钢板剪力墙的弹性刚度和承载力。 Andrzej Cholewicki [ 14 ] 提出了计算两种非对角裂缝破坏和对角裂缝损伤接缝抗剪承载力的两种计算公式。在试验的基础上，研究了剪切粘结面积、形状和配筋率对剪切性能的影响。同时，与相关规范进行对比分析，验证公式的合理性。Sami H. Rizkalla等人 [ 15 ] 研究了剪切粘结对水平接缝剪切承载力的影响，分析了剪切粘结的数量、角度和深度，提出了剪切粘结在剪切过程中的合理受力模型，总结出了剪切承载力计算公式。 2017年，张锡治和马健 [ 16 ] 在1:2的尺度试件上进行了单调剪切试验，试件上有8个剪跨比为0.54的剪刀式剪力墙。结果表明，轴压比对裂缝的发展模式有较大的影响。轴向压力较小的试件，主要以齿槽接合面裂缝的展开为主；而轴向压力较大的试件则出现了对角线裂缝。提高轴压比和设置暗柱可以提高齿形连接的抗剪承载力，而齿槽长度对抗剪承载力的影响较小。 综上，国内外大量相关的试验研究已颇有成果，理论研究也有不少的成果，研究人员通过各种改进方法与试验验证了剪力墙结构的抗剪性能，但是由于装配式结构其连接节点的材料、工艺、构造的复杂性通常导致很多结论不能完全一致，加之相关标准尚不完善，因此，今后在如何改善预制剪力墙结构并使得其结构的抗剪性能最好是我们要继续努力的一个方向。 3.2. 抗震性能研究 Arthi S [ 17 ] 等对预制剪力墙–地下连续墙节点与整体节点在地震荷载作用下的受力性能进行了比较。整体连接采用u形钢筋连接剪力墙与楼板，预制连接采用传力杆分两步进行。首先将预制剪力墙下板与预制楼板的u形销杆通过纵向钢筋连接，在预制楼板上方进行找平混凝土浇筑。其次，剪力墙上板采用从剪力墙下板伸出的传力杆连接，在传力杆和管道之间的空隙填充了非收缩灌浆，试件在板端进行反复循环加载。分析结果表明，预制构件的抗剪承载力主要来源于预制板的横隔板作用，而预制构件的刚度主要来源于预制板的横隔板作用。剪力墙与楼板之间的预制销钉连接具有良好的延性、强度、刚度和耗能性能 [ 18 ]。 Harry G. Harris [ 19 ] 等人对全尺寸组合剪力墙结构墙体节点的轴压承载力进行了试验研究。结果表明，接缝后水泥砂浆的强度对接缝强度有显著影响；墙体的加固可以防止墙体端部出现裂缝，提高节点的承载力。曹正刚 [ 20 ] 等编制了装配式钢板剪力墙组合框架的拟动力试验程序研究其抗震性能。试件是一个三层的单间隔框架，由Hsection钢柱和组合梁组成，由螺栓高度可调节的钢梁柱连接(BHA连接)组装而成，选用单梁连接的SPSWs作为抗侧力构件，试件受到四次逐渐增加强度的地面运动。结果表明构件在地震作用下具有更好的延性。 Sung Gook Cho [ 21 ] 等本文主要研究钢板混凝土剪力墙在侧向力作用下的受力性能。本文介绍了一种有效模拟SC剪力墙构件非线性行为的解析方法。首先回顾了以往研究中剪力墙试件的试验结果 [ 22 ]。然后，通过有限元模拟和结构分析，对复合墙体模型的侧向荷载响应进行了预测，并与试验结果进行了比较。更具体地说，进行了非线性静力分析，以评估剪力墙的抗震能力。通过分析得到了复合墙体的破坏模式、强度和刚度特性。有限元模型的初始刚度和位移结果与实验结果相吻合，整体性能相似。在有限元模拟剪力墙时，分析结果主要取决于界面接触(即混凝土与螺栓、钢筋与焊接螺栓之间的边界条件)。 孙建 [ 23 ] [ 24 ] 等为了研究新型预制剪力墙竖向节点抗震性能和荷载传递机理，先后对两个试验墙进行了试验研究和理论分析。试验结果证实了新型节点的可行性以及墙体良好的抗震性能，尽管需要采取一定的优化措施来提高延性。在此基础上，从理论上研究了该结构的荷载传递机理在实验研究中。理论计算结果表明，新型节点的荷载传递路径简洁明确。 Brian J. Smith等 [ 25 ] [ 26 ] 通过无粘结预应力筋的竖向连接，研究了预制混凝土剪力墙。试件中部采用预应力筋连接，边缘设置钢筋。通过分析这种连接方法的受力特点，提出了计算模型，并计算出这种连接方法的受力和变形计算公式。通过试验研究了水平极限位移、耗能能力、剪切变形等指标。结果表明，该连接方法具有良好的抗震性能。Brian J. Smith等 [ 27 ] [ 28 ] 也研究了这种连接方式连接的裸眼剪力墙的抗震性能，并取得了类似的结果。 2017年，钱家儒、韩文龙 [ 29 ] 对套筒灌浆钢筋预制剪力墙结构的地震行为进行了研究，并在3层全尺寸模型上对不同强度地震作用下的子结构进行了拟动力试验。研究表明，试件的破坏集中在窗下壁面和地震方向的连接梁上。窗下壁为剪切破坏，节点梁主要由弯曲破坏引起。第一层墙体有轻微弯曲损伤；在梁的连续纵向配筋试验过程中，先后产生了墙体竖向配筋和节点梁箍筋，实现了“强墙缝弱梁”和连续梁“强剪弱弯”的设计目标 [ 30 ]；不同强度的地震在作用下，刚度降低到不同程度。若以层间位移角作为评价参数，则结构破坏程度为完好、轻度破坏、中度破坏和倒塌；双向叠合楼板的完整性与平面的“无配筋预制板”与“预制板配筋”的内部刚度较好，且均能起到水平刚性挡板的作用；采用两根u形钢筋代替普通箍筋的封闭箍的施工方案是可行的。 综上，结构的抗震性能的好坏是判定结构稳定性的一个关键性因素 [ 31 ] [ 32 ]。尤其是对于预制结构来说，每一部分构件的安装组合成为一个整体，这种特性就决定了它的整体性不如现浇混凝土，所以对结构抗震性能的研究显得格外重要。 从国内外装配式剪力墙的研究成果来看，装配式剪力墙面板节点与整体性能的关系越来越受到重视。合理的接缝设计和施工是预制剪力墙结构应用和推广的关键。考虑到新型装配式结构体系的出现和装配式结构抗震性能的不确定性，装配式剪力墙结构的抗震性能仍是结构工程研究的热点问题。
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user: 4. 预制装配式剪力墙结构的可行性分析 4.1. 抗剪性能的可行性分析 如前一节所述，众多国内外学者已经进行了许多研究。从对竖向受力钢筋与水平接缝的连接分析了水平接缝开裂的主要原因，通过运用角钢及纵向受力筋提高了水平接缝的抗剪性能，对钢板剪力墙进行试验研究，验证了高厚比较小、跨高比较大的钢板剪力墙具有优良的性能，研究了剪切粘结、剪切粘结面积、形状和配筋率对剪切性能的影响，通过试验验证了轴压比与设置暗柱可提高抗剪承载力等一系列研究结果，都验证了可通过外加钢筋或修改结构参数可提高结构的抗剪性能。 4.2. 抗震性能的可行性分析 从目前国内外研究现状分析来看，大多数学者主要集中在预制剪力墙结构的节点和构件的抗震主要性能研究上，从在预制剪力墙节点的轴承载力进行试验研究，钢板剪力墙组合框架的试验，套筒灌浆钢筋预制剪力墙结构进行了研究，验证了在预制装配式结构方面节点处抗震性能的优越性，而整体结构的抗震性能相对较少。近年来，我国地震灾害的范围和严重程度都比较大。对于建筑，特别是住宅建筑，有必要对预制剪力墙的施工进行深入研究，充分发挥其结构在抗震中的作用。