DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 我们所处的时代是信息时代，各种科技产品快速更新。近几年在翻译行业也掀起机器翻译的热潮，机器翻译越来越多的优点受到大众的认可。总的来说，机器翻译大致历经五个阶段，到目前约70年的发展历史。时间虽然不久远，但其发展之成效是有目共睹的。谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等翻译工具因其具有的高效性和低成本性的优点越来越受大众偏爱。但自机器翻译入世以来，关于机器翻译能否取代人工翻译的问题一直饱受争议 [ 1 ]。本文针对机器翻译的发展历程及其存在的缺陷进行了探讨，重点对当今机器翻译存在的误译、漏译以及表达生硬三大局限性进行了探讨，通过对各局限性进行举例说明，得出在可预见的未来内，机器翻译不会取代人工翻译的结论。 关键词 :人工翻译，局限性，误译，漏译，生硬表达 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人工智能的迅速发展无疑极大的方便了人们的生活和工作，人工智能已经渗透到我们生活的各个方面，也包括翻译方面。早些年，人们出国的时候必须带一名翻译人员，现在，一个智能翻译产品或者仅是一部智能手机即可。随着笔者对机器翻译了解的加深，尽管被其超高的智能化所触动，但笔者还是认为在近可预见的几年里，机器翻译尚存不足，不会完全取代人工翻译。笔者对机器翻译尚存的不足进行了探究，并举例例证。
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user: 2. 机器翻译的发展 机器翻译即运用机器辅助进行的翻译。这些“机器”可以是计算机、手机、在线翻译的网页(谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等)也可以是一些专门的翻译产品(比如讯飞魔飞)。 总的来看，机器翻译的发展史可以分为五个时期：早期探索时期(1933~1956)，第一次热潮时期(1956~1966)；商用的基于规则时期(1967~2007)；统计机器翻译时期(1993~2016)；神经网络机器翻译时期(2013至今)。 机器翻译的研究历史可以追溯到20世纪三四十年代。20世纪30年代初，法国科学家G. B.阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。1933年，俄罗斯人特洛伊斯基(Peter Petrovich Troyanskii)第一次提出了机器翻译模型。1946年，世界上第一台现代电子数字计算机埃尼阿克(ENIAC)诞生之后，美国科学家Warren Weaver提出了机器翻译的思想，并写了《翻译》一文。1954年，美国Georgetown-IBM实验室成功利用IBM70计算机将60句俄文句子翻译成了英文。机器翻译的研究迅速铺开，并在1956年后开始了持续时间近10年的第一个热潮。 自《翻译》发表之后，整个机器翻译领域就分为两个流派：语言学学派和信息论学派。语言学学派相信机器翻译需要通过对源语言和目标语言的语法分析，解析其意义，再进行翻译。而信息论学派则从信息论角度出发，认为翻译是一个破解密码的过程。1966年，美国的自动语言处理顾问委员会发表了著名的机器翻译研究现状报告，这份报告指出机器翻译进展缓慢，质量糟糕，价格昂贵，而且看不到未来，他们建议专注于词典开发，这样导致的结果是美国科学家几乎有10年没有参与竞争。 基于规则的翻译方法的系统包括双语词典以及每种语言的语言学规则。其中还可根据类别分为直接机器翻译、基于转换的机器翻译、中介语机器翻译、基于例子的机器翻译。1976年，以加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合首次开发出实用性翻译系统为标志，机器翻译步入繁荣阶段。 1993年现代统计机器翻译方法问世，基于词对齐的翻译模型。统计机器翻译崛起，但在2012年之后，统计机器翻译就逐渐进入了平淡期。 2014年，蒙特利尔大学发布了一篇关于在机器翻译中使用神经网络的论文。2016年，谷歌对外发布了一个跨越性进展—神经机器翻译。由于其质量普遍被认为已经跨过许多应用的实用性门槛，也引发了机器翻译的第二股热潮。这也是我们现在正处于的时代，市面上的神经机器翻译系统越来越多，包括国内的阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯飞、搜狗，国外的谷歌、脸书、微软等。目前最优质的机器翻译模型也是谷歌首创的神经网络机器翻译 [ 2 ]。
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user: 3. 机器翻译的优势 从机器翻译的含义和实际工作可以看出，其相对于人工翻译，使用方便，随开随用，多种语言随时切换，支持段落翻译，极其方便，只要有网就能翻译，拥有较高的便捷性和高效性 [ 3 ]。对于一篇待翻译的文稿，放入计算机后，在双语语料库中进行匹配，从而找到合适的翻译。人工翻译需要几个小时才能完成的翻译量，运用机器翻译可能几秒就能完成。 面对一翻译项目，项目经理需要组成团队进行协同翻译，前后耗费时间较长，而且还需要大笔资金。在21世纪，各种运用于翻译的软件和工具层出不穷，大部分是免费的，它们不仅速度快，耗费的时间与精力也只是人工翻译的几百分之一。
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user: 4. 机器翻译的局限性 利用机器翻译处理的文本大多比较简单，而且质量得不到保障。针对专业性文本，机器翻译不免乏力，容易出现误译现象。而且对于内容较多的文本，机器翻译也易出现漏译现象。对于带有感情色彩的语句，机器翻译往往达不到其表达效果，较为生硬。 4.1. 误译与漏译 误译，是指译者在翻译中因错误理解而出现的错误表达 [ 4 ]。特别是文化误译，文化误译对两文化之间的正常交流有很大的影响和障碍 [ 5 ]。误译现象出现的原因，一词多义，同一个词在不同语境下表现出不同意思；文化差异；专业性术语；句式结构复杂等。 ① 刷脸 谷歌翻译：face brush 搜狗翻译：brush face 人工翻译：face swiping 刷脸是近几年兴起的表达，人脸生物特征识别技术的俗称，即通过人脸识别技术进行身份鉴定的过程。很明显，这里“刷脸”中的“刷”并不同于日常生活中“刷牙”的“刷”，而是“刷卡”中的“刷”。因此，不能翻译为“brush”。这是典型的不了解实际意思而进行的逐字字面翻译。 ② 听说你在此次比赛中一举夺魁，恭喜你啊！ 惭愧，惭愧！ [ 6 ] 搜狗翻译：I heard that you won the first prize in this competition， congratulations! Shame， shame! 谷歌翻译：I heard that you won the first prize in this competition， congratulations! Ashamed， ashamed! 人工翻译：I heard that you won the first prize in this competition， congratulations! Thank you very much! 在此例子中，三个机器翻译工具的翻译大同小异，看似符合原文，但了解中华文化的人一眼就能看出端倪，第二句“惭愧，惭愧！”的翻译存在严重问题。既然是在比赛中一举夺魁，怎么又会感到惭愧呢？究其原因，在于，中西文化的差异，在受表扬时中国人习惯以自谦的方式回复“惭愧，惭愧！”但西方人不知道“惭愧，惭愧！”正确的译法为“Thank you very much” [ 6 ]。 ③ As in the First Symphony， there is a slow introduction， again marked Adagio molto; but while that of the First Symphony lasts a mere 12 bars， this one extends to 33 bars. 搜狗翻译：正如在第一交响曲中，有一个缓慢的介绍，再次标志着慢板；但是第一交响乐的持续时间只有12小节，而这一个延伸到33小节。 谷歌翻译：与第一交响乐一样，它的演奏很慢，再次被标记为Adagio molto。但第一交响曲只持续12小节，而这一节扩大到33小节。 人工翻译：它像第一交响曲那样同样有一个缓慢的引子，而且同样标为Adagio molto；但是第一交响曲的引子只有12小节，而第二交响曲的引子却长达33小节。 通过对比发现，机器翻译与人工翻译最大的区别在于对introduction的翻译。introduction最基本的意思为“介绍”，但是在音乐中，introduction则表示“引子”，而机器翻译则处理成了“介绍”，不免让听众心生疑惑。 ④ 睡得像死猪一样 搜狗翻译：sleep like a dead pig 百度翻译：sleep like a dead pig 谷歌翻译：sleep like a dead pig 人工翻译：sleep like a log “睡得像死猪一样”是中文里的一个俗语表达，形容人睡得香，睡得熟。乍一看，会让人觉得“sleep like a dead pig”直译过来就是“睡得像死猪一样”，但这是中国人的思维。在西方文化中，并不会将一个人睡得香与猪联系到一起，而是木头(log)，所以“睡得像死猪一样”应该翻译为：sleep like a log. ⑤ 置身虎穴 搜狗翻译：Be in a tiger’s den 百度翻译：In a tiger’s Den 谷歌翻译：In the tiger’s den 人工翻译：Play oneself in a lion’s mouth 在中国文化里，老虎是万兽之王，所以就用“虎穴”形容十分凶险的地方。而在英文中，狮子才是万兽之王，所以在涉及到此类用“万兽之王”代指某些意思时，要将中文的“老虎”译文“lion” [ 6 ]。 机器翻译中的漏译现象多发生于文本较长的情况。毕竟机器始终是机器，特别是在处理较长文本的时候，很容易出现句子的漏译现象，这也是当下机器翻译存在的一个较大问题。 4.2. 生硬表达 表达欠佳，这是机器翻译的一个通病。一般而言，机器翻译只是达意，情感和色彩是极难达到的。中华文化博大精深，语言文字寓意丰富，特别是对于古诗词的翻译，机器翻译最多只能做到达意。当然，在英译中时也会出现同样的问题。 ① I love three things in this world. Sun， moon and you. Sun for morning， moon for night， and you forever. 搜狗翻译：我爱这个世界上的三样东西。 太阳，月亮和你。 太阳代表早晨，月亮代表夜晚，你代表永远。 百度翻译：我喜欢这里面的三样东西世界。 太阳，月亮和你。 太阳代表早晨，月亮代表夜晚，你永远。 谷歌翻译：我爱这个世界上的三件事。 太阳，月亮和你。 太阳代表早晨，月亮代表夜晚，你永远。 人工翻译：浮世三千，吾爱有三。 日，月与卿。 日为朝，月为暮，卿为朝朝暮暮。 通过对比，不难发现，三种机器翻译都显得太过生硬，表达不出真实情感。相比之下，人工翻译就充满感情，深情款款，让读者能够感受到文字背后所蕴藏的情感。 ② If you do not leave me， we will die together. 搜狗翻译：如果你不离开我，我们将一起死去。 百度翻译：你若不离不弃，我必生死相依。 谷歌翻译：如果您不离开我，我们将死在一起。 人工翻译：问世间情为何物？直教人生死相许。 通读一番不难发现，三种机器翻译中，搜狗翻译和谷歌翻译的译文太过生硬，而且还曲解了原文。百度翻译的较为有感情色彩，这是应当给予肯定的。相比之下，人工翻译运用了中国文化里的经典诗句，感情色彩更为丰富。
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user: 5. 机器翻译的前景展望 人工智能时代，翻译技术是数字人文主义下的翻译人文和技术的融合，是时代和语言服务行业对翻译从业者的技术要求，是翻译生态系统的重要组成 [ 7 ]。机器翻译的发展，方便人们快速理解母语之外的语言的大致内容，在一定程度上不用再依赖于人工翻译 [ 8 ]。 但是在机器翻译取代人工翻译的路上仍然挑战重重，就近几年来看，机器翻译是不可能取代人工翻译的。这主要是因为对于一些翻译质量要求较高的翻译，比如高端的商务活动、专业论文或是文学作品等的翻译，目前机器翻译还无法胜任，只能依靠人工翻译 [ 9 ]。虽说机器翻译仍然存在较多的局限，但其实用性与便利性肯定是不能忽视的。当前，国内翻译产业仍然以人工翻译为主，这是由于中国人口众多、工资水平较低、机器翻译产业的技术水平欠缺等因素的制约，机器翻译产业的成长空间非常巨大 [ 10 ]。当下的译后编辑已经慢慢崭露头角。在机器翻译处理过的基础上进行人工编辑，无疑是将机器翻译的优势与人工翻译的优势结合起来，将机器翻译和人工翻译的缺陷最小化。这样一来，在机器翻译后进行人工处理，能够将机器翻译的漏译，误译问题解决，并且，还可以将生硬表达优化，更加真实地传递原作者情感。也就是说利用机器翻译进行译后编辑不仅高速，而且准确性高，能够更加贴近原文。而且，随着科技的发展，智能化水平的提高，机器翻译的前景也会是一片广阔！
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user: 摘 要 本文基于自建的平行语料库，对《骆驼祥子》的James译本以及Goldblatt译本进行了源语与译语之间的语际对比，同时对两个英译本进行了语内对比，考察《骆驼祥子》两个译本中有关祥子人物描写的翻译规律。本文的观察点为平行语料库“祥子的”后面的人物特征名词以及搭配强度较高的“祥子说”的相关词丛。研究发现，关于祥子的人物形象特征，James译本以及Goldblatt译本都存在意义显化现象，且Goldblatt译本中显化趋势更为显著。 关键词 :《骆驼祥子》，平行语料库，意义显化，人物特征 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《骆驼祥子》是中国现代小说家、人民艺术家，老舍的一部长篇小说。《骆驼祥子》最初于1936年到1937年间连载于当时颇具影响力的文学杂志《宇宙风》，1939年3月又人间书屋发行了首个单行本(吴平，2020：145 [ 1 ])。在该长篇小说中，作家老舍以旧北京人力车夫祥子的人生经历为线索展开，运用俏皮生动、漂亮活泼的大众化语言描绘了祥子起起落落的人生经历，展现了旧中国社会底层劳苦大众的悲惨命运，同时也描绘出了旧北京的社会民俗，“宛如一幅20世纪39年代北平市民生活的民俗画卷”(季剑青，2015：145 [ 2 ])。 作为现代文学的经典之作，《骆驼祥子》被翻译成了17中语言，数十个版本，畅销70多年。最早将《骆驼祥子》翻译至海外的是日本翻译家竹中伸，他将生活文化出版社1939年出版的《骆驼祥子》底本翻译成日文，并于1944 年在日本新潮社出版(谢淼，2012：127 [ 3 ])。之后1945年美国出版了Evan King的英译本，该作在美国受到了读者追捧，成为了市场上的畅销书，也广受美国文坛好评。孟庆澍(2010: 8 [ 4 ])指出，“评论家们给予《骆驼祥子》如此赞誉，并不是因为它模仿了西方经典，而恰恰是因为它具有独特的中国气质”。中国经典走出国门，走向世界与翻译密不可分，就对外传播而言，《骆驼祥子》无疑是一个成功案例，因此有必要展开针对《骆驼祥子》译作的研究。本文将采用语料库检索工具，从具体的语言因素入手，重点关注James译本和Goldblatt译本中对祥子人物特征描写的翻译，同时进行语际对比和语内对比，即从源文本和译本之间和两个英译本之间探寻翻译语言意义显化的规律性特征。
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user: 2. 文献回顾 《骆驼祥子》的英译本主要有四个，分别为：1945年，由Evan King翻译，美国纽约Reynal and Hitchcock出版社出版的Rickshaw Boy；1979年，由Jean M. James翻译，美国夏威夷大学出版社出版的Rickshaw：the novel Lo-t'o Hsiang Tzu；1981年，由施筱菁翻译，北京外文出版社和美国印第安纳大学出版社同时出版的Camel Xiangzi以及2010年由Howard Goldblatt翻译，哈珀·柯林斯出版公司出版的Rickshaw Boy。 《骆驼祥子》在中国著作走向海外过程中取得了巨大成功，因此自然成为了翻译界的重点关注对象，此前有众多研究从微观层面对其译本展开分析，例如孔令云(2008 [ 5 ])针对Evan Kin译本由于对旧北京民俗不熟悉而产生的翻译错误进行了探讨修正，祝远忠(2015 [ 6 ])关注了小说中隐喻的表征与翻译，高丹(2016 [ 7 ])基于翻译美学视角探讨了其中口语化景物描写的英译，金洁和吴平(2016 [ 8 ])研究了英译本的序言以及吴平(2020 [ 1 ])对译本封面进行了多模态符际翻译研究。也有学者采用相应翻译理论。在宏观层面针对《骆驼祥子》译本展开研究，例如赵文静和孙静(2012 [ 9 ])基于Toury(1995 [ 10 ])提出的三类翻译规范针对Evan King的译本展开了研究，陈晓莉和徐秋菊(2012 [ 11 ])应用了文化过滤机制，黄燚(2016 [ 12 ])探讨了Goldblatt译本的翻译风格，李志萍(2016 [ 13 ])基于生态翻译学的适应选择论进行了翻译研究。在具体及宏观翻译研究之外，也有众多研究是围绕译本比读展开的，例如黄立波(2011 [ 14 ])针对施译本和James译本的文体特征展开了研究，孙会军(2013 [ 15 ])基于译文完整性、可读性和忠实性三个维度对四个译本进行了比较分析，林嘉新和陈琳(2015 [ 16 ])从主题、情节发展和人物塑造三个层面对King译本和Goldblatt译本展开了对比分析。此外还有更为细致的译本比读分析，如黄立波(2014 [ 17 ])只关注于叙述话语的翻译，对三个译本进行了对比分析。就研究方法而言，黄立波(2011 [ 14 ]， 2014 [ 17 ])的相关研究采用了语料库检索工具，其他研究多为内容分析结合例证。 当前关于翻译显化的研究主要基于Mona Baker (1993 [ 18 ])提出的翻译共性理论，即“通常出现在翻译文本而不是源语文本中的特征，并且不是特定语言系统干扰的结果”(Baker， 1993: 243 [ 19 ])，其中显化主要体现为“译文通常比原文要长”以及“在词汇上，翻译中明确事物的倾向可以通过解释性词汇和连词的使用或过度使用来表达”(Baker， 1996: 181 [ 19 ])。在具体的句法词汇层面之外，也有学者指出，“显化是一种整体趋势，即在翻译中把事情解释清楚，而不是把它们隐含起来”，即意义层面的显化。柯飞(2005: 306 [ 20 ])明确表示，“作为一种翻译现象，显化(以及隐化)不应只是狭义地指语言衔接形式上的变化，还应包括意义上的显化转换，即在译文中增添了有助于译文读者理解的显化表达，或者说将原文隐含的信息显化于译文中，使意思更明确，逻辑更清楚”。本文也将基于此更多关注意义层面的翻译显化，同时采用《骆驼祥子》译本相关研究较少采用的语料库研究工具，针对祥子的人物特征描写展开源语文本与译语文本以及两个译语文本之间的对比分析。
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user: 3. 研究设计 本文的研究语料包括三个，分别为《骆驼祥子》的中文版本以及James的英译本和Goldblatt的英译本，在进行文本清理之后分别建立语料库。其后本文采用定量与质性研究相结合的研究方法，检索语料库的相关数据进行统计分析。首先运用中国科学院计算所软件室研发的ICTCLAS对源语文本进行词汇切分，然后运用英国语料库专家Mike Scott教授设计的Wordsmith Tools 6.0对中文语料进行检索，制作“祥子”的搭配词表。针对两个英语译本，采用由英国学者Laurence Anthony开发的AntConc，就两个英文语料制作搭配词表。其后参照姚琴(2013 [ 21 ])针对《红楼梦》中黛玉人物特征意义显化翻译所作的研究设计，进一步考察可以展现祥子人物特征的“祥子的”以及“祥子说”，通过语料库工具检索相应搭配词的索引行，全面深入展开关于祥子人物特征显化翻译的分析。
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user: 4. 语料采集与分析 4.1. 原著和James译本中“祥子”前10位搭配词 通过运用ICTCLAS对原著文本进行分词处理，并运用AntConc的检索功能，发现“祥子”在原著共出现776次，再由索引观察转到搭配分析(此处仅列举该检索词吸引的前10位搭配词，按搭配词总频数排列，见表1)。而在James译本中，“Hsiang Tzu”共出现738次，对“祥子”的显化翻译趋势并不明显，同James译本一样，“Xiangzi”在Goldblatt译本中共出现741次，频次均小于源语文本。但其出现频次在英译文人名中占有绝对优势，在有所隐化的条件之下观察James译本和Goldblatt译本中所留下的关于祥子的表达，更可看出祥子在翻译文本中突出的人物特征。 Table 1 The collocates of “Xiangzi” in three corpor 原著中“祥子”前十位搭配词 James译本“祥子”前十位搭配词 Goldblatt译本“祥子”前十位搭配词 R F F(L) F(R) 搭配词 F F(L) F(R) 搭配词 F F(L) F(R) 搭配词 1 175 55 120 的 222 127 95 the 281 133 148 the 2 158 59 99 了 189 94 95 to 246 103 143 to 3 80 22 58 不 161 54 107 was 170 51 119 was 4 60 22 38 是 154 93 61 and 162 53 109 his 5 53 10 43 没 130 67 63 a 159 69 90 a 6 50 14 36 着 114 48 66 he 146 82 64 and 7 48 15 33 在 106 35 71 s 130 44 86 he 8 46 16 30 看 105 38 67 his 115 27 88 s 9 40 13 27 一 98 39 59 t 110 60 50 of 10 37 17 20 她 90 30 60 had 99 25 74 had 表1. 三个子语料库中“祥子”的搭配词表 注：R表示排序，F表示搭配词总频数，F(L)和F(R)分别表示在“祥子”左、右两边的搭配频数。 4.2. 原著中“祥子的”、James译本中Hsiang Tzu’s和Goldblatt译本Xiangzi’s后面的 人物特征名词 以“祥子”为节点词，运用AntConc的词丛分析，将其右边词丛长度设定为3词，检索显示，“祥子的”在原著中共出现73次，相比表1频数有所降低，这是因为“的”作为“祥子”的右边词距为5以内的搭配词数量必然大于其词距为1的数量，再由词丛分析转到索引观察，逐一检索后，图1列出了“祥子的”索引行示例。 图1. 原著中“祥子的”索引行示例 再以Hsiang Tzu’s为节点词，运用AntConc的词丛分析，将其右边词丛长度设定为3词，检索显示，Hsiang Tzu’s在James译本中出现65次，数量减少原因同上，再由词丛分析转到索引观察，图2列出Hsiang Tzu’s的搭配词。 图2. James译本中“Hsiang Tzu’s”索引行示例 采用同样的检索设置，对Goldblatt译本中“Xiangzi’s”进行词丛分析，见图3，检索发现，“Xiangzi’s”在Goldblatt译本中共出现76次，同样小于表1中“s”的数值，原因同上，但是其频次高于原文(73)也高于James译本(65)，具有表层的显化翻译特征。 图3. Goldblatt译本中“Xiangzi’s”索引行示例 词丛分析的统计结果和索引观察显示，原著和James译本以及Goldblatt译本在“祥子的”搭配形式使用上存在差别，根据意义分析和进一步的观察发现，原著中“祥子的”搭配词类符仅为25，人物特征描述的实词搭配词只有“心”(6次)、“眼”(4次)、“脸”(3次)、“手”(2次)。而James译本中对Hsiang Tzu’s人物特征描述则丰富许多，搭配词类符为40，人物特征描述的实词搭配词有heart (11次)、eyes (7次)、face (5次)、hands (2次)，此外还有feet、body来进一步描述其外貌，mind、thoughts来描述其思维想法，felt描述其感觉，voice描述其声音，vocabulary描述其语言，以及story、livelihood从第三人称视角来描述其生活经历。Goldblatt译本中对Xiangzi人物特征的描述则更为丰富，搭配词类符为50，实词搭配词包括eyes (9次)、heart (8次)、head (4次)、voice (3次)以及hands (1次)，相比原文数量更多，且同James译本也存在差别，例如对“头”的显化翻译。此外，Goldblatt译本中还有back、gaze、wrist、face以及arm进一步描述祥子的外貌，还有rickshaw、wages、rooms、cup以及child进一步丰富祥子的客观世界，还有通过sense、spirits、sad、plan、responsibility、happiness以及attitude来展现祥子的精神世界。由此可见，虽然在前期节点词检索数量方面两个译本的显化翻译趋势并不明显，但是James译本以及Goldblatt译本对祥子的人物特征描述更为细致，对其外貌描写更为细致，在展现祥子客观世界之外，还有进一步展现其人物的内心世界，如其感觉态度等，具有明显的意义显化翻译趋势。 4.3. 与原著中“祥子说”和James译本中Hsiang Tzu said的搭配词 《骆驼祥子》的主旨是通过祥子这个高度典型化的人物，写出北平人力车夫的“劳苦社会”(季剑青，2015 [ 2 ])。老舍笔下的祥子是穷困社会中的一员，老舍笔下的祥子老实坚忍、吃苦耐劳，却逐渐从“高等车夫”堕落为“低等车夫”，变得麻木潦倒，成为了自暴自弃的行尸走肉。为展现祥子憨厚老实、沉默寡言的人物形象，原著中对祥子语言的描写较少，“祥子说”在原著中仅出现了7次，而James译本中said作为Hsiang Tzu的搭配词出现了21次，其中左边9次，右边12次。Goldblatt译本中said作为搭配词同样出现了21次，其中左边4次，右边17次，由此可见两译本具有意义显化翻译趋势。 图4. James译本中“Hsiang Tzu said”索引行示例 图5. Goldblatt译本中“Xiangzi said”索引行示例 通过研读索引行发现，said作为搭配词在左边时说话人均不是祥子，所以需要观察said作为搭配词在右边的索引行，见图4和图5，以此分析英译本中祥子的人物形象特征。从图4可以发现，James译本中表示“祥子说”的表达有10次，said后面的高频共现词为nothing以及not，同时还有起修饰作用的intensely (紧张地)。Goldblatt译本中表示“祥子说”的表达有14次，其中包含一次转述，高频共现词同样为nothing，相比原文，进一步凸显了祥子的弱表达能力，更为强化了祥子沉默寡言的人物形象。此外，Goldblatt译本中对祥字说话状态的描述更为细致，大都在其后做了补充说明，进一步丰富了祥子的人物形象，也使得显化翻译趋势更为明显。
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user: 5. 结语 本文基于两个平行语料库，针对《骆驼祥子》James译本以及Goldblatt译本中有关祥子人物特征的翻译进行了对比分析，研究发现：两个译本中祥子的人物形象均存在显著的显化翻译倾向，在描述祥子的人物特征时，两个译本除了基本的外貌描写之外，还有进一步丰富外貌细节，同时也进一步展现了祥子的内心世界，其中Goldblatt译本更为充实；在描述祥子说话时，两个译本高频使用nothing之类的否定意义词，进一步凸显了祥子沉默寡言，前期憨厚老实后期麻木被动的人物形象，相比James译本，Goldblatt译本通过增译进一步补充了祥子说话时的外貌神态以及内心活动，进一步丰富了祥子的人物形象，具有更为显著的显化翻译趋势。 本研究主要使用了语料库工具AntConc以及WordSmith Tools，针对《骆驼祥子》的两个英译本展开了显化翻译分析，结合源语文本进行了语际对比以及针对两个英译本进行了语内对比，进一步丰富了中国文学著作对外翻译相关的研究，以期探寻中国著作走出国门，走向世界良好范本的翻译规律，同时进一步服务于相关文学翻译，进一步推动中国文化的对外传播。
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user: 摘 要 10 kV中压线变关系指的是变压器(台区)和10 kV配电线路的连接关系，10 kV中压线变关系的实时性、准确性是实现10 kV线路线损精准计算的前提，是10 kV线路运行控制的依据。本文提出的一种10 kV中压线变关系在线识别系统，通过中压线变关系识别终端、中压线变关系分析机和线变关系识别主站，可以在线实时精确判别10 kV中压线变关系，为10 kV线路线损精准计算、运行控制提供可靠依据。 关键词 :线变关系，线损，识别终端，分析机，主站 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国供配电技术的不断发展，新的变压器不断接入，大大增加了10 kV配电网络的复杂性。另外我国地形复杂、线路多样，电网维护过程中经常进行线路改造、负荷切改等操作，原本清楚的10 kV线变关系不断发生变化。10 kV中压线变关系的准确、实时识别一直是电力公司的一大难题，当然通过线路停电可以解决线变关系排查的问题，但面对当前优质服务及供电可靠性的压力，全面停电排查的方法变得不再成为可能 [ 1 ]。 10 kV线路线损率是电力公司的一项重要经济指标，提高线损正确可算率是降损增效的根本途径 [ 2 ]。10 kV中压线变关系的准确性、实时性是10 kV线路线损精准计算的前提，也是10 kV线路运行控制的依据。本文提出的一种10 kV中压线变关系在线识别系统设计，通过中压线变关系识别终端、中压线变关系分析机和线变关系识别主站，可以在线实时精确判别10 kV中压线变关系，为10 kV线路线损精准计算、运行控制提供可靠依据。另外该系统可在10 kV线路不停电的情况下部署实施，避免了电力公司10 kV停电施工的复杂流程和潜在的经济损失风险。
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user: 2. 系统组成 2.1. 中压线变关系识别终端 中压线变关系识别终端主要实现低频载波信号的发送，通过电源接口并接在变压器低压侧A、B、C任意两相之间。中压线变关系识别终端主要由电源模块、485通信模块、4G通信模块、低频载波信号发生模块和芯片组构成，原理框图如图1所示。 2.2. 中压线变关系分析机 中压线变关系分析机主要实现低频载波信号的提取，低压侧取电，CT互感线圈卡接在10 kV电流互感器二次侧电流线上。中压线变关系分析机主要由电源模块、485通信模块、4G通信模块、低频载波信号提取模块、CT互感器和芯片组构成，原理框图如图2所示。 图1. 中压线变关系识别终端原理框图 图2. 中压线变关系分析机原理框图 2.3. 线变关系识别主站 线变关系识别主站主要实现： A. 线路、变压器建档，并关联中压线变关系分析机、中压线变关系识别终端； B. 控制中压线变关系识别终端发送； C. 接收中压线变关系分析机上报结果并分析线变关系； D. 生成线变关系变更记录。 线变关系识别主站可以外网部署，也可以内网部署，技术架构如图3所示： 图3. 线变关系识别主站技术架构图
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user: 3. 系统核心 随着供电可靠性要求的不断提高，10 kV线路停电作业施工加装设备越来越困难，要想实现该线变关系识别系统批量工程化应用，必须实现10 kV不停电施工安装部署，关键核心为： 载波信号如何实现低压侧发送可直接穿透工频变压器在10 kV线路沿A、B、C三相主线远距离传输； 载波信号如何实现10 kV线路电流互感器二次侧非接触式小信号提取。 3.1. 理论计算与仿真 根据传输线理论，载波信号沿配电线路持续振荡衰减，载波信号频率越低则传输距离越远 [ 3 ]。 以工频变压器低压侧A、B两相间发送载波信号为例，假设变压器为Dyn11连接方式，变压器变比 n = 25 ，低压侧A、B、C三相载波电流信号分别为： I A 2 = A sin w t (1) I B 2 = A sin ( w t + π ) (2) I C 2 = 0 (3) 根据Dyn11连接方式的变压器两边电流换算，低压侧转换至中压侧各相电流分别为： I A 1 = I A 2 − I C 2 3 n = A 3 n sin w t (4) I B 1 = I B 2 − I A 2 3 n = − 2 A 3 n sin w t (5) I C 1 = I 22 − I B 2 3 n = A 3 n sin w t (6) 根据(4)、(5)、(6)可以看出，在工频变压器低压侧A、B两相间发送相同强度载波电流信号时，中压 侧B相载波电流信号强度约为低压侧的 2 25 3 ，中压侧A、C两相的载波电流信号强度为中压侧B相载波电流信号强度的 1 2 。 同理，在A、C两相间或B、C两相间或变压器为Ynd11连接时，中压侧载波电流信号强度与低压侧的比例关系与上述一致。 仿真模型如图4所示，同样以Dyn11型变压器为例，低压侧A、B两相间注入强度为I的载波电流信号，频率分别为 f 1 、 f 2 、 f 3 、 f 4 、 f 5 、 f 6 、 f 7 、 f 8 、 f 9 、 f 10 、；通过线路阻性R、容性C、感性L负载，模拟线路衰减环境 [ 4 ]，经FFT分析得到中压侧近端、远端接收的强度 I 1 、 I 2 数据如表1所示： 图4. 仿真模型图 Table 1 Simulation data shee 载波频率 相序 近端接收强度I 1 远端接收强度I 2 f 1 A 0.016I 0.009I 1 B 0.023I 0.012I 1 C 0.017I 0.008I 1 f 2 A 0.009I 0.005I 1 B 0.02I 0.011I 1 C 0.01I 0.004I 1 f 3 B 0.021I 0.11I 1 f 4 B 0.022I 0.006I 1 f 5 B 0.02I 0.004I 1 f 6 B 0.019I 0.0019I 1 f 7 B 0.007I 0 f 8 B 0.001I 0 f 9 B 0 0 f 10 B 0 0 表1. 仿真数据表 从表1可以看出在一定频率范围内，中压侧载波电流信号强度与低压侧的比例关系仿真数据与理论计算一致，超过一定频率，载波信号无法穿透工频变压器长距离传输，该频率在2 KHz左右。 在仿真测试中，远端接收模拟非接触小信号提取，加入两级CT变比，接收端信号缩小10000倍，采用FFT分析仍能接收到固定频率的载波电流信号。 3.2. 实际测试 在青岛10 kV银海线上远端选取1台变压器，低压侧注入低频载波电流信号，该变压器距离接收端10 km，接收端仍可可正常接收。载波发送、接收端波形图如图5、图6所示： 图5. 载波发送端波形图 图6. 载波接收端波形图 3.3. 结论 经过理论计算、仿真测试、实际测试得到如下结论： a. 载波信号频率超过2 KHz，无法穿透工频变压器远距离传输； b. 无背景噪声情况下，频率越高，同等长度的传输线，载波信号衰减越大； c. 极限情况，特定频率的载波信号仍有一半可以到达接收端； d. 基于特定算法，载波小信号非接触提取可实现。 综上所述，中压线变关系识别终端主用发送频率选833 Hz，备用发送频率选625 Hz，中压线变关系分析机可以在实现非接触小信号提取，整套系统可以实现在10 kV线路不停电的情况下施工部署。
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user: 4. 系统流程 线变关系识别系统工作由线变关系识别主站调度，中压线变关系识别终端、中压线变关系分析机配合，共同实现线变关系在线识别功能，具体工作流程如图7所示： 图7. 线变关系识别系统流程框图
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user: 5. 实际应用 在江西鹰潭以10 kV中兆星河汇开闭所为试点，此试点涉及10 kV中兆线、10 kV星河线2条进线下56台变压器，共安装2台中压线变关系分析机和56台中压线变关系识别终端。线变关系识别主站部署在国网江西鹰潭供电公司内网服务器上。 设备安装完成第一次识别完成后结果跟现场停电识别结果一致，表明该套线变关系识别系统识别准确率100%，单台变压器识别时间2分钟以内。 现场进行切改负荷试验，将10 kV星汇线供电台区切换到10 kV中兆线。试验完成后，线变关系识别主站开启巡探模式，图8为线变关系识别主站巡探完成后根据识别结果生成的部分线变关系变更记录： 负荷切改试验后，识别结果完全正确，证明该套线变识别系统可以在线实时精准判别线变关系。 由于10 kV中兆线、10 kV星汇线经常进行负荷运转调整，原月平均线损统计为−20%、32%，运行该10 kV中压线变关系在线识别系统以来，根据提供的线变关系变更记录及时调整对应线路下所有变压器的电量统计，月平均线损统计降为6%、6%并一直维持在该水平。另外线变关系在线识别系统生成的线变关系变更记录为配网运检、调度进行负荷调整时提供了正确的原始数据参考，有效避免某条线路超负荷运转造成的经济损失。 图8. 部分线变关系变更记录图
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user: 6. 结束语 经过理论计算、仿真测试、实际测试和实际应用，证明上述10 kV中压线变关系在线识别系统，达到了预期效果，识别准确率100%，单台变压器识别时间不超过2分钟，可为10 kV线路线损精准计算、运行控制提供可靠依据。另外该系统可以在10 kV线路不停电的情况下部署实施，避免了电力公司10 kV停电施工的复杂流程和潜在的经济损失风险 [ 5 ]，满足电力公司应用需求。 另外基于低频载波发送、接收的研究，对10 kV架空线路、地缆线路、混合线路实现在线测距 [ 6 ] 有重要参考价值。
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user: 摘 要 短时交通流量是一种具有较强的随机性数据，不仅受到上下游历史数据的影响，而且还与天气等因素有关。为了提高短时交通流量预测的精度，采用遗传算法与BP神经网络组合的方法进行研究。同时针对BP神经网络存在网络初始权值随机的缺陷以及传统遗传算法易陷入局部最优和过早收敛等问题，给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络短时交通流量预测模型，该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化，从而对短时交通流量进行预测分析。并结合实验数据验证了该模型的可靠性，该模型可以优化出行体验以及为交通管理部门制定缓解交通拥堵措施。 关键词 :短时交通流，BP神经网络，遗传算法，自适应遗传算法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在如今交通系统中，交通流是判断道路交通状况非常关键的因素，而短时交通流预测也是智能交通领域 [ 1 ] 中研究的热点。短时交通流预测依托数据采集设备采集的实时交通流数据，来预测未来15分钟内的交通路网状态，为出行者提供更佳的行驶路径，优化出行体验。 随着各国相继提出“交通强国”发展战略，国内外学者提出了多种交通流预测模型。交通流预测的方法大致可以分为2种：第一种是有参数的方法，第二种是无参数的方法。其中，有参数的方法主要包括：卡尔曼滤波方法 [ 2 ]，历史平均模型 [ 3 ] 等。Cook和Ahmaed率先建立了时间序列中的Box-Jenkins模型用来预测城际高速公路的机动车流量问题 [ 4 ]。但是这些有参数的方法不仅要要求较多的历史数据，而且对使用者的数学知识水平以及建模能力和技巧都要求很高。无参数的方法包括人工神经网络以及机器学习等方法。人工神经网络作为一种新的学习领域，已经被成功的应用在多分类任务，目标图像识别等众多领域中。因此越来越多的学者开始尝试并应用神经网络进的方法进行短时交通流预测。朱中 [ 5 ] (1998)建立单层的BP神经网络模型用以来预测某路段交通流量，其预测结果与传统的线性回归相比，精确度提高较为明显。 交通流是一种典型的时间和空间都相关的数据，BP神经网络具有强大的非线性映射能力而广泛的应用在交通流预测中。BP神经网络存在网络的权值和阈值随机的缺点，非常消耗训练资源，导致降低预测精度。为了克服以上缺陷，本文提出了一种基于改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络的交通流量预测模型。由于改进的自适应的遗传算法具有很强的局部搜索能力 [ 6 ]，能过改进传统遗传算法在搜索过程中陷入局部最优解和过早收敛等问题。通过改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络的权值和阈值，然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。
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user: 2. 交通流量时空特性分析 短时交通流量预测的核心，是提取海量历史交通流数据的特征。短时交通流量呈现很强的时间和空间特性，从空间维度来看，某个路段的交通流量不仅会受到其上游路段交通流量数据影响而且还与其下游路段的交通流量有关，从时间维度来看，交通流量是一个随着时间序列变化的数据，与其先前时刻和后一个时刻都有关。目前很多短时交通流量预测模型都是侧重时间维度，而忽略了空间维度特性。鉴于此，本论文重点研究交通流量数据的时空特性的提取以及选择合适的训练数据的大小，来提高预测模型的精度。 某路口的短时交通流量会受到相邻的上下游路口交通流量数据影响，为了确定上下游每个路口交通流量对待预测路口的影响程度，引入了皮尔逊相关系数相关系数 ρ x y 作为评价相关强度标准。一般 ρ x y > 0.68 时，数据呈现出很强的关联性，可以根据相关系数的大小来衡量上下游不同路口数据进行排名，选择合适输入数据的大小。 ρ x y = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 (1) 其中， x i 和 y i 代表两个交通流量序列，若 ρ x y 的值越大，表明这两个时间序列的交通流数据相关性越强。 为了在训练数据体现交通流的时间和空间特性，结合计算不同时间序列数据的相关系数，构建时间–空间相关系数矩阵，其具体的表示式如下： X w = [ W 1 ， t − ( Q − 1 ) W 1 ， t − ( Q − 2 ) ⋯ W 1 ， t W 2 ， t − ( Q − 2 ) W 2 ， t − ( Q − 2 ) ⋯ W 2 ， t ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ W p ， t − ( Q − 1 ) W p ， t − ( Q − 2 ) ⋯ W p ， t ] (2) 在时间–空间相关系数矩阵，Q代表的输入交通流量时间序列数据的长度，P代表预测观测点相邻点的位置。构成 X w 矩阵包含了时间和空间信息，最大程度上贴近实际应用场景，提高预测精度。
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user: 3. 遗传算法优化的BP神经神经网络 3.1. BP神经网络 BP神经网络是一种经典的前馈神经网络 [ 7 ]，该网络的核心是工作信号的反向传播机制。当训练数据从输入层输入到网络后，经过一层或者多层隐含层的逐层处理后，直至抵达网络的输出层。其中每一层中的神经元状态有两种：激活或者抑制。且每层中的神经元状态只会影响相邻的下一层神经元的状态。在训练过程中，若BP神经的实际输出和理想的期望偏差较大时，此时则转入反向传播机制，在工作信号反向传播过程中会动态调节每层网络的阈值和权值，从而不断的缩小BP神经网络实际输出与期望之间的误差。典型的三层神经网络的拓扑结构如下图1所示： 图1. BP神经网络基本结构 现有学习样本m个， X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X m ，BP神经网络的实际输出为 y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y m ，与其对应设定期望输出为 t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m ，其中BP神经网络中间隐含层的神经元的个数为S个。BP神经网络算法核心是计算理想期望值与网络实际输出的均方差来动态修正每层神经网络连接的权值和阈值 [ 8 ]，使得网络实际的输出值不断的逼近期望值。 隐含层第i个节点的输入量为： n e t i = ∑ j = 1 M w i j x j + θ i (3) 其中 W i j 为隐含层第i个节点与神经网络输入层第j个节点之间的连接权值， θ i 为隐含层第i个节点的阈值。 则BP神经网络中间隐含层的第i个节点的输出量为： y i = ϕ ( n e t i ) = ϕ ( ∑ j = 1 S w i j x j + θ i ) (4) 其中 ϕ ( x ) 表示为BP神经网络中间隐含层的激活函数。 输出层的第k个节点的输入量为： y i = n e t k = ∑ i = 1 q ω k i y i + α k = ∑ i = 1 q ω k i ϕ ( ∑ j = 1 M ω i j x j + θ i ) + α k (5) 输出层的第k个节点的输出量为： o k = φ ( n e t k ) = φ ( ∑ i = 1 q ω k i y i + α k ) (6) 则可以计算神经网络的第k个节点的输出量 o k 与实际数据 Z k 之间的均方差E： E = 1 2 ( Z K − o K ) 2 (7) 如果均方误差E小于训练设定的误差值，则神经网络会进入反向传播机制，不断的修正不同层的权值和阈值，直至均方误差小于设定的误差。 3.2. 遗传算法 遗传算法 [ 9 ] (Genetic Algorithm， GA)的核心思想来源于达尔文的生物进化论，通过模仿生物进化过程中的“物竞天择”机制而发展起来的随机全局搜索和优化方法。根据达尔文的生物进化理论，在大自然不断变化的环境中，对环境适应能力强的个体存活下来的几率大，而不能适应环境的个体逐渐被淘汰。适应性好的个体通过遗传机制将好的基因传给其后代，并且在适应环境的过程中发生一些不定的变异，变异的结果使之向有利于适应环境的方向发展，所以说生物进化过程是一个不断优化和选择的过程，遗传算法正是通过编程语言对遗传进化过程中环境不断选择过程的重构。借鉴生物进化机制，遗传算法模拟生物的进化的过程寻找对象的最优解。它将问题可行性通过编码机制编成基因串，即染色体，通过特定的适应函数的筛选以及类似自然界的选择，交叉，变异等操作产生新的种群，这样一代又一代周而复始的进化使群体中个体的适应度逐渐提高，直到满足一定条件，最终得到最优解。典型的遗传算法如下图2所示。 在遗传算法中，有三大核心操作：选择，交叉和变异。具体的算法流程如下 [ 10 ]： 1) 选择。选择操作是根据一定算法规则从目前种群去选择部分个体作为下一代种群的个体。常用的选择算子包括：赌轮盘选择方法，排序选择方法与最优保存策略等。 2) 交叉。交叉算子模拟遗传机制中的重组过程，以便将当前的最佳基因遗传给下一个群体中，并获得新的最佳个体。交叉算子的具体步骤如下： 步骤一：在当前种群中任意选择一对个体； 步骤二：计算个体的基因长度，随机选择一个整数或多个整数作为交叉位置。 步骤三：利用交叉概率 P c ( 0 < P c < 1 ) 运行交叉算子，在交叉算子位置改变基因，这样获得了新的个体。在GA中，交叉算子包括：一点相交，两点相交，多点相交或均匀相交。 3) 变异。变异算子模拟了在自然进化中个体的某些个体朝着特定方向变异的现象。这样根据变异概率 P m 获得新的个体，个体的多样性是靠变异操做来实现的。 图2. 遗传算法流程图 3.3. 遗传算法优化的BP神经网络 通过遗传算法来优化BP神经网络，其核心就是求解BP神经网络每层权值和阈值的最优解，可以最大程度的降低训练成本来提高模型的预测精度。本文采用的是实数编码，需要对神经网络的输入层，隐含层以及输出层每个节点的权值进行编码，该神经网络的输入节点个数为m，中间最大隐含层最大节点数为L，经过编码之后的长度为 [ 11 ]： 编 码 长 度 = m ∗ L + L + n ∗ L + n + 1 (8) 在遗传算法优化BP神经网络初始权值时，遗传算法根据适应函数的大小来改变个体选择的速率，因此需要设置一个适应的适应函数来确定个体被选择的概率。由于遗传算法在最优值搜索过程中，其适应度值不断地增大，因此，可以将适应度函数设置为如下表达式 [ 12 ]： fitness = 1 ∑ i = 1 N | y i − x i | + ς (9) 在公式(9)中， y i 表示遗传算法优化的BP神经网络的预测得到的车流量数据， x i 表示的真实的车流量数据，N为训练样本的数量。同时为了避免遗传算法适应函数的分母为0，引入一个不为零的变量 ς 。 但是，传统的遗传算法也存在一定的缺陷，当优化的目标函数过于复杂时，其优化之后的结果不是特别的理想，不仅算法优化非常耗时，而且得到的优化结果与实际值不太相符。为解决此问题，同时为了提高遗传算法的全局搜索最优解的能力和防止陷入局部最优解，给出了一种自适应遗传算法优化的BP神经网络模型来获得最优的BP神经网络初始权值。
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user: 4. 基于改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络 遗传算法是拥有较强的全局最优值搜索方法 [ 13 ]，但是传统的遗传算法本身还存在着一定的缺陷。传统遗传算法中的交叉概率与变异概率通常是设定成常数，导致在训练过程中，群体的选择操作在局部终止，算法易陷入局部最优解。此时，群体的多样性呈现的比较差，可以通过增大交叉与变异概率来摆脱算法陷入局部最优。而在群体的多样性呈现比较强时，可以通过减小交叉与变异概率以加快收敛速度。因此，根据自适应函数调节交叉与变异概率的自适应算法应运而生。 4.1. 改进的自适应遗传算法 在传统的遗传算法中，交叉概率与变异概率的值通常是设定成一个定值 [ 14 ]，这种忽略了不同个体的特征的方法一定程度上阻碍了算法的收敛速度。在遗传算法中，算法的收敛度和搜索结果很大情况下会受到交叉概率 P c 和变异概率 的影响。如果交叉概率 P c 的值设定的很大，则新个体的产生速率很快，但适应度较高的个体可能会被破坏，若 P c 值取的较小，则会导致群体的整体进化进度；如果变异概率 P m 的取值太大，则可能导致算法最终不收敛，若变异概率 P m 取的值太小，则新个体产生的速率过慢，导致整个种群的多样性差。因此，为了解决以上问题，自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm， AGA) [ 15 ] 应运而生，使得交叉与变异d1概率可以随适应度值的变化而动态的进行调节，使得算法收敛速度提升的同时确保最优解的输出。 P c = { k 1 ( f max − f 1 ) f max − f avg f 1 ≥ f avg k 2 f 1 < f avg (10) P m = { k 3 ( f max − f 2 ) f max − f avg f 2 ≥ f avg k 4 f 2 < f avg (11) 式中： 0 < k 1 ， k 2 ， k 3 ， k 4 < 1 ， f avg 和 f max 分别为种群中的平均适应度值和最大适应度值， f 1 和 f 2 分别为交叉个体中较大的适应度值和变异个体的适应度值。 从公式分析可以看出，当 f 1 和 f 2 与 f avg 相接近时，算法的交叉与变异概率会变得很小。这种调节方式不利于进化初值时种群中较优个体的变化，容易导致进化出现早熟收敛现象。所以按式(12)和式(13)进行修改，使种群中最小的适应度的个体的交叉变异概率不为0，分别提高到了 P c 2 和 P m 2 [ 16 ]，提高了种群中较优个体的交叉概率和变异概率，加快了进化的进程。 P c = { P c 1 − ( P c 1 − P c 2 ) ( f avg − f ′ ) f avg − f min f ′ ≤ f avg P c 1 f ′ > f avg (12) P m = { P m 1 − ( P m 1 − P m 2 ) ( f avg − f ) f avg − f min f ≤ f avg P m 1 f > f avg (13) 式中： f min 、 f avg 、 f ′ 、f分别为最小适应度值、平均适应度值、交叉操作中小的适应度值以及变异个体的适应度值，由于在种群选择中采用了模拟退火 [ 17 ] 法的选择操作和改进后的精英保留策略，所以这里的交叉、变异概率可以取较大的值。 4.2. 改进的自适应遗传算法优化BP神经网络 由于BP神经网络在训练时，其输入层与隐含层和输出层和隐含层之间的阈值和权值是随机生成的，导致训练的次数过多，而且遗传算法在全局搜索时容易陷入局部最优的局面。因此给出了基于改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型，对BP神经网络的权值和阈值的最优解进行搜索，其算法流程如图3所示： 图3. 改进的遗传算法优化的BP神经网络
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user: 5. 算法仿真及实验结果分析 本节通过历史交通流数据，对BP神经网络，基于遗传算法的BP神经网络以及基于改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络进行交通流预测的精度仿真对比分析。 5.1. 数据源的来源 在模型训练过程中使用的数据来自美国加州交通运输部PeMS [ 18 ] 系统(performace meausuremnet system)，该系统中数据在交通流的预测中使用的最广泛，其数据包含多个路段的数据，数据的采集时间间隔为5分钟。本节选取同一段的数据进行训练和预测。其中路段的采取时间为2016年3月1日至2016年9月1日，将数据按照4:1的比例进行划分训练集与测试集，训练集用来训练模型，测试集用来预测的数据进行比对，来判定预测的精度。在测试之前，数据需要经过一定的预处理以及去噪，数据预处理方法本文就不详细介绍。其目标路段一天的交通流量如图4所示： 图4. 目标路段一天的车流量 5.2. 算法的仿真测试设置 BP神经网络和基于改进的遗传算法的具体参数如表1所示。 其中，BP神经网络输入个数为288个，因为交通流的采样间隔为5分钟。神经网络的输出层表示预测未来的一天的交通流预测。 Table 1 Parameter setting 序号 参数名称 参数值 1 神经网络输入的个数 288 2 神经网络的隐含层个数 5 3 神经网络输出层个数 1 4 神经网络训练次数 100 5 神经网络学习概率 0.2 6 遗传算法迭代次数 100 7 遗传算法初始种群大小 100 8 交叉概率初始值 0.70 9 变异概率初始大小 0.15 表1. 参数设置 5.3. 交通流预测仿真分析 本小节分别对比了BP神经网络，基于遗传算法改进的BP神经网络，以及基于改进的遗传算法优化的BP神经网络，预测交通流的精度。 图5展示了不同的模型预测输出，从图5可以得出：基于改进的遗传算法优化的BP神经网络的预测输出值最接近实际真实值。 图5. 不同算法预测交通流结果对比 这里，我们对比了不同算法的平均误差，平方差，均方差，其对比结果如表2所示。 Table 2 Comparison of algorithm error 算法 平均误差 平方差 均方差 BP 0.03230 0.00181 0.002001 遗传优化BP 0.01527 0.00032 0.000609 改进的遗传算法优化的BP 0.00545 0.00020 0.000205 表2. 算法误差对比 结合图4交通流预测数据和表2的误差对比数据来看，可以得出基于改进的遗传算法优化的BP神经网络模型预测的误差最小，优与单个BP神经网络预测模型以及基于传统的遗传算法优化的BP神经网络预测欧模型。 通过研究和实测数据可以得知，BP神经网络存在一定的缺陷，应用于交通流预测存在较大的误差。通过遗传算法优化的BP神经网络，可以在一定程度上提升预测精度，但是传统的遗传算法在搜寻最优解的过程中会出现局部最优解的情况。针对以上存在的问题，给出了一种基于改进的自适应的遗传算法优化的BP神经网络交通流预测模型，不仅设置的自适应函数收敛速度快，而且预测的误差较传统方法大大降低。