DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 数值实验 本节通过3个数值算例来验证两步算术平均牛顿迭代法(2.6)，两步调和平均牛顿迭代法(2.7)和两步中点牛顿迭代法(2.8)的3阶收敛。设定实验初始解的存在区间均为[−10， 10]，给出实验迭代的终止条件为： 1) 迭代次数最大为100次，即迭代次数 n < 100 ； 2) 相邻两次迭代 x n + 1 与 x n 差的2范数小于 1 × 10 − 5 ，即 ‖ x n + 1 − x n ‖ 2 < 1 × 10 − 5 。 若迭代达到最大迭代次数100，且最后一次迭代结果与近似解相差过多，则认为该算法不收敛。 例4.1. 求非线性方程组 { 3 x 1 5 + x 1 7 + x 2 4 + 20 = 0 x 1 3 + 2 x 2 2 + 2 e x 2 − 40 = 0 (4.1) 的近似值。其中近似值[−1.664274278843389， 2.706644847598123] T 看作准确值。 例4.2. 求非线性方程组 { x 1 2 − 10 x 1 + x 2 2 + 8 = 0 x 1 x 2 2 + x 1 − 10 x 2 + 8 = 0 (4.2) 已知其精确解是[1， 1] T 例4.3. 求非线性方程组 { x 2 x 3 + x 2 x 4 + x 3 x 4 = 0 x 1 x 3 + x 1 x 4 + x 3 x 4 = 0 x 1 x 2 + x 1 x 4 + x 2 x 4 = 0 x 1 x 2 + x 1 x 3 + x 2 x 3 − 1 = 0 (4.3) [0.5773502691896， 0.57735026918962， 0.57735026918962， −0.2886751345948] T 认为是该方程组的准确值。 表1和表2是算例4.1，算例4.2，算例4.3的数值结果。表1的第2列 X 0 是通过布谷鸟搜索算法(2.1)~(2.2)求出的初值。第3列AN，HN，MN分别表示两步算术平均牛顿迭代法(2.6)，两步调和平均牛顿迭代法(2.7)和两步中点牛顿迭代法(2.8)。第4列是达到给定误差精度所需要的迭代次数n，以及在给定的迭代终止条件下收敛阶的近似值p，其中NC表示不收敛。第6列 ‖ x n + 1 − x n ‖ 2 表示迭代终止时最后两次迭代结果差的2范数。从表1可以看出，对于例4.1和例4.2，HN方法计算效果不好。 Table 1 Results of numerical experimen f ( x ) X 0 迭代格式 n p ‖ x n + 1 − x n ‖ 2 例4.1 { x 1 = − 1 .374764514987817 x 2 = 1 .769250047763499 AN 4 3 3.4305e−08 HN 100 NC NC MN 4 3 1.2451e−11 例4.2 { x 1 = 1 .313798582060881 x 2 = 0 .981198743169162 AN 3 2.89 1.1113e−11 HN 3 2.64 1.9937e−09 MN 3 2.86 1.4107e−11 例4.3 { x 1 = − 0 .663574277849389 x 2 = − 0 .698320183512346 x 3 = − 0 .906644847598123 x 4 = 0 .598320512621350 AN 5 3.23 4.5429e−06 HN 18 2.92 1.3977e−09 MN 5 3.21 4.5432e−06 表1. 数值实验结果 表2给出了三种迭代格式在相同初值，达到相同迭代终止条件，所需要的计算机运算时间。(注：表1和表2中初值 X 0 不相同)。从表2可以看出，MN方法用时最少，而HN方法用时最多。 Table 2 Computing tim f ( x ) X 0 运算时间(s) AN HN MN 例4.1 { x 1 = − 1 .328277445981319 x 2 = 0 .338159651600667 18.924 33.818 7.214 例4.2 { x 1 = 8 .213028678439134 x 2 = 0 .942126685194302 17.893 33.347 15.955 例4.3 { x 1 = − 0 .902433484223098 x 2 = 7 .363673286664610 x 3 = 1 .146905576262810 x 4 = 0 .201533824178605 20.525 19.528 17.237 表2. 运算时间 通过表1和表2可以看出，由布谷鸟搜索算法提供的值是可以作为牛顿迭代法初始值使用。通过对比这三个方法在求解非线性方程组的数值结果，我们发现两步中点牛顿迭代法(2.8)无论在精度上，还是运算时间上都比另两个方法具有一定的优势。
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user: 5. 小结 本文首先用布谷鸟搜索算法得到非线性方程组的一个值，该值作为牛顿迭代的初值，然后分别用算术平均牛顿迭代法，几何平均牛顿迭代法，中点牛顿迭代法，进行计算得到非线性方程组三阶精度的近似值。该方法避免了牛顿迭代初值选取的影响。通过3个数值例子对这三个格式，进行了精度和运行效率(电脑计算时间)的比较。对这三个方法更详细的理论分析和数值比较是下一步的工作。
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user: 摘要 本文利用指数函数法构造广义二维变系数KdV方程新精确解，并使用Mathematica软件描绘解的图像，分析解的性态。获取KdV型方程新的精确解，观察各个参数对波的影响，分析各个因素对水波传播状态的影响程度，为浅水背景下水波的传播问题提供一定参考。
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user: 1. 引言 在1834年，英国著名科学家、造船工程师Russell在运河河道中观察到水波运行的奇特现象，这种奇特的现象后来被称为孤立子现象。Russell的发现导致了Korteweg和他的学生G. de Vries在1895年导出著名的KdV方程，KdV方程作为一类重要的浅水波方程，涵盖了浅水波传播问题中的许多重要物理性质。 水波一般可定义为水中质点的往复性运动，是自然界中广泛存在的一种物理现象，波浪作为重要的物理现象和海洋、海岸工程中主要动力因素之一，一直受到广泛关注，对波浪复杂现象的正确描述和呈现也一直是学者研究的重点。 研究发现，常系数非线性方程只能近似地反映实际物质运动变化规律，而变系数非线性方程却能更加准确地描述物质的属性，因此研究变系数非线性方程的精确解显得十分重要，人们可以利用这些解来研究解的稳定性和波的运动规律，而且新的精确解可以帮助人们发现新的非线性现象及其规律，进而推动相关领域的发展。近年来，人们已经发现了一些有效的求解方法，如变分法、截断展开法、分离变量法 [ 1 ]、齐次平衡法 [ 2 ]、Backlund变换法、函数展开法、Jacobi椭圆函数法 [ 3 ] 等。 本文将利用指数函数法构造出广义二维变系数KdV方程 [ 4 ] 的精确解，对于广义二维变系数KdV方程 [ u t + 6 u u x + u x x x ] x + a ( t ) u x + b ( t ) u y y + F x x ( x ， y ， t ) = 0. 本文研究当参数 a ( t ) = 0 ， b ( t ) = 2 ， F x x ( x ， y ， t ) = 0 时的情形，则上述方程变为 [ u t + 6 u u x + u x x x ] x + 2 u y y = 0. (1) 我们得到了方程(1)的精确解，并简单研究了解的演化性态。本文的内容安排如下：第二节简单介绍了指数函数方法的主要思想，然后利用这种方法研究了方程(1)的精确解构造问题，得到了3组精确解，并画出它们的演化图像。最后一节对本文的内容进行了简单的总结。
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user: 2. 方程求解 2.1. 方法概述 以下面的非线性偏微分方程： P ( u t ， u x ， u t x ， u x x ， u x x x ， ⋯ ) = 0. (2) 为例，给出指数函数法的主要方法步骤，具体细节可参考 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]： 1) 假设非线性偏微分方程(2)的解为 u ( x ， t ， y ) = U ( η ) ，其中 η = k x + t + y 将，则偏微分方程(2)转化为非线性常微分方程： Q ( U ′ ， U ″ ， U ‴ ， ⋯ ) = 0 . 2) 假设方程(2)具有以下形式的解 U ( η ) = ∑ n = − d c a n exp ( n η ) ∑ m = − q p b m exp ( m η ) ， 其中c和p，q和d之间的关系可以通过平衡给定待解非线性偏微分方程(2)的最高阶导数项和最高次非线性项来确定。 3) 通过平衡指数函数的幂次得到关于 a n ， b m 超定代数方程 [ 8 ] 来确定，求解代数方程组即可得到(2)精确解。 2.2. 方程(1)的精确解 本节利用上面的指数函数方法构造出方程(1)的几组精确解，并研究了它们的性态。具体的实施步骤如下： 第一步：假设非线性偏微分方程(1)的解为 u ( x ， t ， y ) = U ( η ) ，其中 η = k x + t + y ，将偏微分方程转化为常微分方程： 6 ( k U ′ ) 2 + ( k + 2 ) U ″ + 6 k 2 U U ″ + k 4 U ( 4 ) = 0. (3) 其中 U ′ ， U ″ ， U ( 4 ) 分别表示 U ( η ) 的一阶导数、二阶导和四阶导数。 第二步：假设方程(1)具有以下形式的解 U ( η ) = ∑ n = − d c a n exp ( n η ) ∑ m = − q p b m exp ( m η ) . (4) 为了确定c和p，q和d之间的关系，联立方程(3)和(4)，之后平衡 U U ″ 和 U ( 4 ) 的最高次数： 2 c η + 3 d η = c η + 4 d η 。 解得 c = p ； 同理，平衡 U U ″ 和 U ( 4 ) 的最低次数： − 3 p η − 2 q η = − 4 p η − q η 解得 d = q 。 令 c = p = 1 ， d = q = 1 ，代入方程(4)得到方程： U ( η ) = a − 1 + e η ( a 0 + e η a 1 ) b − 1 + e η ( b 0 + e η b 1 ) . (5) 第三步：将方程(5)代入常微分方程(3)中，之后令分子中所含 e η 项的系数等于零，得到关于待定系数 a i ， b i ( i = − 1 ， 0 ， 1 ) 的代数方程组，得出精确解。 2.3. 图像分析 本节我们利用上面的方法使用Mathematica软件 [ 9 ] 得到如下三组精确解，并描绘了它们的图像： 1) 得到精确解： U 1 = − k 4 + k + 2 6 k 2 + 4 k 2 b − 1 b 0 e k x + t + y ( 2 b − 1 + b 0 e k x + t + y ) 2 ， 特别地，取 k = 2 ， b 0 = 2 ， b − 1 = 3 时，将精确解简化为： U 1 = − 5 6 + 96 e 2 x + t + y ( 6 + 2 e 2 x + t + y ) 2 . 当 x ∈ ( − 10 ， 10 ) ， y ∈ ( − 10 ， 10 ) ，画出以下图像。 由图1~3的演化过程可以看出波峰随着时间 t 取值的不同而产生位移。 图1. t = 0 图2. t = 10 图3. t = 20 2) 将方程(5)中的待定系数 a 1 = 1 ，得到精确解 U 2 = − ( k 4 + k + 2 ) ( 144 k 4 e 2 k x + 2 t + 2 y + 24 k 2 ( 5 k 4 − k − 2 ) b 0 e k x + t + y + ( k 4 + k + 2 ) 2 b 0 2 ) 6 ( − 12 k 3 e k x + t + y + k ( k 4 + k + 2 ) b 0 ) 2 ， 特别地，取 k = 2 ， b 0 = 1 时，将精确解简化为： U 2 = − 10 ( 400 + 7296 e t + 2 x + y + 2304 e 2 ( t + 2 x + y ) ) 3 ( 40 − 96 e t + 2 x + y ) 2 . 当 x ∈ ( − 10 ， 10 ) ， y ∈ ( − 50 ， 50 ) 时，画出图像。 由图4~6的演化过程可以看出在此精确解的形状随时间t的取值不同而产生位移。 图4. t = 5 图5. t = 40 图6. t = 60 3) 将方程(5)中的待定系数 a − 1 = 1 ，得到精确解 U 3 = − ( k 4 + k + 2 ) ( 144 k 4 + b 0 e k x + t + y ( 24 k 2 ( 5 k 4 − k − 2 ) + e k x + t + y ( k 4 + k + 2 ) 2 b 0 ) ) 6 ( − 12 k 3 + k ( k 4 + k + 2 ) b 0 e k x + t + y ) 2 ， 取 k = 2 ， b 0 = 1 ，则精确解简化为： U 3 = − 10 ( 2304 + e t + 2 x + y ( 7296 + 400 e t + 2 x + y ) ) 3 ( − 96 + 40e t + 2 x + y ) 2 . 当 x ∈ ( − 10 ， 10 ) ， y ∈ ( − 50 ， 50 ) 时，画出图像： 由图7~9的演化过程可以看出在此精确解的形状随时间t的取值不同而产生位移。同时，由图像可以看出此精确解存在奇异点，以 t = 1 为例，通过分析简化的精确解 U 3 可以看出当 − 96 + 40e 1 + 2 x + y = 0 时存 在奇异点，解得 y = − 2 x + ln 12 5 − 1 ，即 x ， y 满足关系式 y ≠ − 2 x + ln 12 5 − 1 的区域上 U 3 是连续的。特别地，当 x ∈ ( 1 ， 20 ) ， y ∈ ( 0 ， 1 ) 时，解的图像如图10所示。 图7. t = 1 图8. t = 10 图9. t = 20 图10. t = 1
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user: 3. 结论 本文利用指数函数方法深入系统地分析了一类(2 + 1)维KdV型方程的精确解，并利用Mathematica软件描绘解的图像，精确地刻画了解的性态，由此分析不同因素对方程的影响程度，从而促进该方程在物理学等领域中的应用。
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user: 摘要 本文通过灰色预测模型，收集2002~2019年武汉市住宅商品房平均价格作为基础数据，构建了武汉市住宅商品房平均价格变化趋势预测模型，本文运用了GM(1，1)模型、GM(2，1)模型和邓聚龙参数估计模型对武汉市住宅商品房平均价格进行预测，通过对三种预测方式的检验指标和预测值与实际值的比较，发现直接利用Python求解参数的GM(1，1)模型最终的预测结果对现场的参考意义更大；最终运用GM(1，1)模型计算和预测2020~2030年武汉市住宅商品房平均价格走势，从预测的结果来看，武汉市商品房的价格在未来会保持上涨的趋势。
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user: 1. 引言 自2019年新冠肺炎冲击以来，我国经济均受到不同程度的冲击，尤其是武汉市，在疫情初期，由于新冠肺炎病毒具有高传染性和高发病率，武汉市需要通过阻止市民接触以进行疫情防控，这对武汉市经济是一次致命的打击。而房地产行业作为第三产业中的中流砥柱，更是受到极大冲击，几乎陷入停滞。疫情发生以来，党和国家积行动，动员一切力量支持武汉疫后经济重建，给武汉市发展注入新的动力。而房价作为一个城市衡量经济发展的重要风向标，对房价进行研究具有重要意义。本文引入灰色预测模型对武汉市的商品房价格进行预测，并根据预测的结果展开分析 [ 1 ]。购房对于大多数中国人而言意义重大，本文的预测及其结果，对于有意向在武汉购房的消费者有一定的参考价值。
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user: 2. 湖北省房价发展状况 湖北省属于我国中部的经济大省，其经济发展水平较高，房价的关注度不低。从总体上看相较于东部省份湖北的房价并不算太高。在湖北十五市中，除了武汉市平均超过了1.60万元每平方米，其他城市都在1万以内。武汉各市房价差距并不显著，其房价上涨趋势也较为相似。 武汉市经济发展程度位于省内首位，基础设施完善，城市规划日趋完善，生活便利性高。除此之外武汉高校很多，科教实力能排进全国前五，知名大学例如武汉大学和华中科技大学，更好的教育条件也因此吸引了更多人前来定居。 房价在省内位于第二、第三名的城市分别是襄阳和宜昌。襄阳是三国文化的重要发源地之一，吸引着各种古文化爱好者。襄阳自古以来就是兵家必争之地，具有优越的地理位置，也侧面说明了襄阳自古以来，就是重要的交通枢纽，是经济发展的中心。进入新世纪以来，襄阳也在不断提高自身发展质量，积极推进供给侧结构性改革，打造高质量GDP。2019年，襄阳市住宅商品房平均价格在一万元左右。宜昌是湖北省的第三大城市，拥有三峡大坝等知名国家重点设施，十里清江画廊、神农溪等景区也吸引着省内外游客，带动了宜昌旅游业的发展，成为附近区域的安居就业首选地。2019年，宜昌市住宅商品房的平均价格为9000元每平方米。 总体而言，湖北主要城市房价和其经济发展较为相符，并没有过分畸高。分析其原因，主要有三点。一是湖北的整体经济水平虽然在中部首屈一指，即使在全国范围也处于前十名的水平，但是武汉作为劳务输出大省，人口大量外流，导致购房群体偏少；二是湖北省的经济发展水平不均衡，武汉作为省会经济发展水平远远超过了其他城市，武汉的房价也远高于平均水平，其他城市的房价相对较低；三是武汉市的房地产市场供应较多，武汉市常年商品房供应量位居全国全列，过多的供给量导致武汉市房价长期处于一个较为合理的状态，购房者也相对理性。
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user: 3. 指标选取及研究方法 3.1. 指标选取 住宅商品房价格反映了一个地区的人口流动、经济水平、购买力水平等诸多重要因素，时衡量一个地区发展趋势的重要参考之一。本文选择了武汉市2002~2019年的全省住宅商品房平均价格作为研究数据进行预测和分析。首先选取2002~2019年武汉市住宅商品房平均价格的时间序列作为预测的基础，所数据都来源于国家统计局。获取的数据如表1所示。 Table 1 The average housing price of Hubei Province from 2002 to 201 年份 房价(元/m 2 ) 年份 房价(元/m 2 ) 2002 1916 2011 6675.99 2003 2023 2012 6895.35 2004 2462.73 2013 7238 2005 2986.2 2014 7399 2006 3535.26 2015 8404 2007 4515.76 2016 9819 2008 4681 2017 11453 2009 5199 2018 12，678.48 2010 5550 2019 12，834 表1. 湖北省2002年~2019年的全省平均房价 数据来源：国家统计局。 3.2. 研究方法 3.2.1. GM(1，1)灰色预测模型 原始数据序列为 X ( 0 ) = { x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) } ，其中， X ( 0 ) ( k ) ≥ 0 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，其中 [ 2 ]， x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b (1) X ( 1 ) = { x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) } ， x ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k x ( 0 ) ( i ) ， ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (2) 紧邻均值生成序列中， z ( 1 ) ( k ) = x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k − 1 ) 2 ， k = 2 ， ⋯ ， n (3) 则均值GM(1，1)模型为： x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b (4) 其中， d x ( 1 ) t d t + a x ( 1 ) t = b (5) 其对应的时间响应式为： x ^ ( 1 ) ( k ) = [ x ^ ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a ( k − 1 ) + b a ， k = 2 ， ⋯ ， n (6) 其中， x ^ ( 1 ) ( k ) 为原始一阶累加生成(1-AGO)序列数据拟合值，a、b为待定参数。 本文使用最小二乘法对方程求解，若 a ^ = ( a ， b ) T 为一参数序列 [ 3 ]，且： Y = [ x ( 0 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) ⋮ x ( 0 ) ( n ) ] ， B = [ − z ( 1 ) ( 2 ) − z ( 1 ) ( 3 ) ⋮ − z ( 1 ) ( n ) 1 1 1 1 ] (7) 则灰色微分方程式(1)中参数的最小二乘估计为： a ^ = ( B T B ) − 1 B T Y (8) 还原值为： x ^ ( 0 ) ( k ) = x ^ ( 1 ) ( k ) − x ^ ( 1 ) ( k − 1 ) = ( 1 − e a ) [ x ( 0 ) ( 1 ) − b a ] e − a ( k − 1 ) ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n (9) 3.2.2. GM(2，1)模型 设等时距原始序列为： x ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) ) (10) 对 x ( 0 ) 序列处理有： x ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) ) (11) 其中： x ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k x ( 0 ) ( i ) ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n (12) x ( 1 ) ( 1 ) = x ( 0 ) ( 1 ) (13) 再进行累减处理有： α ( 1 ) x ( 0 ) = ( α ( 1 ) x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， α ( 1 ) x ( 0 ) ( n ) ) (14) α ( 1 ) x ( 0 ) ( k ) = x ( 0 ) ( k ) − x ( 0 ) ( k − 1 ) ， k = 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n (15) 对 x ( 1 ) 求紧邻均值序列得到： z ( 1 ) = ( z ( 1 ) ( 2 ) ， z ( 1 ) ( 3 ) ， ⋯ ， z ( 1 ) ( n ) ) (16) 其中： z ( 1 ) ( k ) = 0.5 x ( 1 ) ( k ) + ( k − 1 ) ， k = 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n (17) 则称： α ( 1 ) x ( 0 ) ( k ) + a 1 x ( 0 ) ( k ) + a 2 z ( 1 ) ( k ) = b (18) 为GM(2，1)模型。 3.2.3. 邓聚龙参数估计模型 根据邓聚龙研究假定原始非负离散序列为 X ( 0 ) ： X ( 0 ) = { X 0 ( 0 ) ， ⋯ ， X n − 1 ( 0 ) } ( n ≥ 3 ; X i ( 0 ) ≥ 0 ; i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 ) (19) 一次累加序列为 X ( 1 ) ： X i ( 1 ) = X 0 ( 0 ) + X 1 ( 0 ) + X 2 ( 0 ) + ⋯ + X i ( 0 ) = ∑ l = 0 i X l ( 0 ) (20) 假定 Z ( 1 ) 为一个均值序列： Z ( 1 ) = { Z 1 ( 1 ) ， ⋯ ， Z n − 1 ( 1 ) } ( n ≥ 3 ; i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 ) Z i ( 1 ) = 1 2 ( X i − 1 ( 1 ) + X i ( 1 ) ) (21) 对 X ( 0 ) ( t ) 进行微分运算： d x ( 0 ) ( t ) d t + a x ( 0 ) ( t ) = b (22) 以 y N 为原始变量，通过最小二乘法估计参数： a ^ = ( a b ) = ( B T B ) − 1 B T y N (22) B = ( − Z 1 ( 1 ) 1 ⋮ ⋮ − Z n − 1 ( 1 ) 1 ) ， y N = ( X 1 ( 0 ) ⋮ X n − 1 ( 0 ) ) (23) 本文定义离散序列估计值解为： X ^ k + 1 ( 1 ) = ( X 1 ( 0 ) − b a ) e − a k + b a (24) 对 X ^ i ( 1 ) 进行累减还原得到 X ^ i ( 0 ) ： X ^ i + 1 ( 0 ) = X ^ i + 1 ( 1 ) − K ^ i ( 1 ) (25)
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user: 4. 结果拟合和分析 通过三种灰色预测方法对武汉市2002~2019年的住宅商品房平均价格进行预测，预测结果如表2所示，通过比较相关系数(R 2 )和均方根误差(RMSE)本文发现对于武汉商品房平均价格来说，一阶常微分方程具有更为精确的拟合效果；对照附录中的详细数据，印证了这一比较结果。 Table 2 Fitting result comparison char 指标 GM (1， 1)模型 GM (2， 1)模型 邓聚龙参数估计模型 a −0.07 10，598.0629 -0.1004 b 193.57 −1285.3065 2383.5514 C 1 - 124.0481 - C 2 - 1791.9519 - R 2 0.9950 0.975 0.9473 RMSE 413.04 722.3975 863.3962 2019年真实值 12，834.00 12，834.00 12，834.00 2019年预测值 13，087.62 14，083.45 12，272.17 表2. 拟合结果对照图 a：发展灰数；b：内生控制灰数；C 1 ：GM(2，1)模型第一个系数；C 2 ：GM(2，1)模型的第二个系数；R 2 ：相关系数；RMSE：均方根误差，代表实际值与预测值之间的偏差。 4.1. 基于GM(1，1)灰色预测模型分析 运用GM(1，1)解析解拟合武汉市住宅商品房平均价格，在这个模型的基础上，本文以python语言进行分析。本文设置模型为：随机从[1， 1000]中选取两个数字，并分别赋值a、b，经过重复5次拟合，对比五次拟合结果 [ 4 ]，假定误差最小的参数即为a、b，如图1所示。基于拟合结果，对武汉市未来11年的住宅商品房平均价格进行预测，预测值如附表1所示。2019年武汉市住宅商品房平均价格的实际值为12，834.00元/平方米，预测值为13，087.62元/平方米左右，该模型为： X ( t ) = − 2765.29 + 4681 .29e 0.07 t (26) 从图1可以看出，经过5次拟合后的相关系数R 2 为0.995，其相关性高，拟合度好；RMSE为413.04，误差值较小，适应性较好，比较适合住宅商品房价格等系列指标的预测。拟合效果如图1所示。 图1. 基于GM(1，1)模型的拟合分析及预测 4.2. 基于GM(2，1)灰色预测模型分析 本部分是使用GM(2，1)灰色预测模型来对武汉市住宅商品房平均价格进行拟合，GM(2，1)模型综合考虑了武汉商品房平均价格的增长加速度和增长速度 [ 5 ]。利用python语言在五次模拟之后能直接得到a、b参数的值，而C1、C2又是由a、b进行表达，基于此，得到如下函数模型，拟合结果如图1所示，模型为： X ( t ) = 124.0481 e − 10598.2 t + 1791.952 e 0.1213 t (27) 根据拟合结果，相关系数R 2 为1.18，显然是不符合统计学规律的。通过调整，运用EXCEL中RSQ函数进行测算，得出相关系数R 2 为0.975，相关性较好，拟合度符合要求；均方根误差RMSE为722.40，使用本模型的拟合结果及预测如图2所示。 图2. 基于GM(2，1)模型的拟合分析及预测 4.3. 基于邓聚龙参数估计模型分析 本文最终的预测结果如附表A3所示，20189年武汉市住宅商品房平均价格为12，834.00元/平方米，预测值为12，272.1658元/平方米左右。根据图1信息，基于Python语言得到的a = −0.1004，b = 2383.5514，由此，该部分模型可以记为： X ^ i + 1 ( 1 ) = 25656.5518 e 0.1004 i − 23740.5518 X ^ i + 1 ( 0 ) = X ^ i + 1 ( 1 ) − K ^ i ( 1 ) (28) 根据预测结果，相关系数R 2 为0.947，均方根误差(RMSE)为863.40，总体来看该模型的预测结果较为理想。拟合效果如图3所示。但是，因参数a、b是由最小二乘法得出的，天然存在误差，在此基础上进行预测，结果的误差会加大。因此，根据本组数据，本文认为使用邓聚龙模型的误差会更大 [ 6 ]。 图3. 基于邓聚龙参数估计模型的拟合分析及预测
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user: 5. 结论和建议 5.1. 结论 后疫情时代在党中央和国务院各部门的支持政策的帮助下，武汉未来的经济发展值得期待。因此，武汉市住宅商品房的价格上涨趋势更为明显。本文选取了GM(1，1)、GM(2，1)和邓聚龙参数估计模型三种方法对武汉市未来10年的住宅商品房价进行预测，三种方法的预测结果均认为武汉市住宅商品房在未来10年将稳步上涨，在2030年将达到35，000元/平方米左右，相比于国内其他主流城市仍处于一个较低水平，表现武汉市在未来经济也将稳步发展，具有较强的经济韧性和发展活力 [ 7 ]。 5.2. 建议 在后疫情时代，保持武汉房价稳定小幅上涨，避免出现大规模浮动，是武汉市政府的重要任务，针对本文分析结果，提出以下建议： 其一，控制土地拍卖。1994年分税制改革之后，归属于地方政府的税收种类较为匮乏，2016年的“营改增”税制改革，使得地方政府的财政收入进一步缩水。最终导致大多数地方政府拍卖土地获取财政收入 [ 8 ]。 其二，加大人才吸引力度。武汉作为拥有百万大学生的城市，应该积极留住大学生在汉创业就业。人才对于一个城市实现良性发展至关重要，通过留住人才，可以增加武汉的核心竞争力。构建良好的营商环境，在一定程度上对于房价管控也能起到相应作用 [ 9 ]。 其三，推进房地产税等政策工具落地。房价可以通过各种税收等财政政策加以控制，例如房地产税。该税种在上个世纪都被提出，但受限于各种原因至今未在我国落地实践。要进一步把控房价，打击“炒房客”等不理性的非正常购房行为，需要运用财政手段 [ 10 ]。
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user: 摘要 研究利用1998~2018年青海省和西藏自治区的雷电灾害调查统计资料，探究了青藏高原近20年的雷电变化特征及其造成的经济损失。研究结果表明：1998~2018年，青藏高原的雷电灾害共计1086起。1998~2008年，雷电灾害呈现波动上升的变化趋势，2008年达到最大值，2009~2018年雷电灾害的次数呈现下降后趋于平稳波动的动态变化。青藏高原雷电灾害的月动态分布呈现单峰模式，6~8月是青藏高原雷电灾害累计发生903起，占全部雷电灾害的83%，而11月到次年的2月未观测到雷电灾害的发生。雷电灾害造成的伤亡人数共计702人，其中2008年是雷电灾害造成伤亡人数最多的一年，高达105人，占全部伤亡人数的14.96%。青藏高原的雷电灾害每增加一次，伤亡人数增加0.59人。雷电灾害对青藏高原造成的损失中，电力系统所占比例最大为22.86%。青藏高原地区因雷电灾害造成的经济损失为2993.70万元，年平均经济损失为142.56万元/年。青藏高原电灾害每增加一次，经济损失增加2.23万元。通过分析青藏高原雷电灾害的年际动态和月动态变化特征及其造成的经济损失，旨在加深对青藏高原地区雷电发生规律的理解，为高海拔的区域的防灾减灾提供数据支撑。
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user: 1. 引言 雷电灾害是指雷雨云中电能释放，击中物体或形成强烈电磁辐射而造成损失的灾害现象 [ 1 ]。作为“国际灾害十年”公布的最严重的自然灾害之一 [ 2 ]，雷电灾害具有危害范围广、突发性强、涉及面广以及影响深远的特点，其造成的损失可统计为人员伤亡和直接经济损失，以及由此衍生的间接经济损失和所产生的重大社会影响 [ 3 ]。 随着经济的高速发展、城市化进程的加快以及现代化水平的不断提高，由雷电灾害所造成的经济损失也越来越大。因此，学者们对雷电灾害的时空特征和影响危害进行了多方面的研究。陈柳彤通过探讨土壤电导率、海拔高度以及地形起伏等5个指标与雷电灾害的相关性，得到了河北省雷电灾害风险区划 [ 4 ]。孙淑玲利用2008~2012年气象资料，分析了吉林省的雷电灾害频次及对不同行业造成的经济损失，其中办公、电力、住宅行业雷灾频次最多 [ 5 ]。陈洁利用2008~2016年山西省收集的雷电子灾害资料，研究表明，尽管雷电灾害造成的人员伤亡事故在减少，但是易燃易爆场所的雷电数量却显著增加 [ 6 ]。张春燕通过2008~2012年收集的雷点灾害实例，研究表明广东省全年都有雷电灾害的发生且以夏天可占全部灾害的56% [ 7 ]。刘雪涛利用2001~2017年云南省气象局收集的雷电资料，通过统计雷灾中人员伤亡地点，表明农田是发生人员伤亡做多的区域，高达39%，其次是树下，可占到17% [ 8 ]。史津梅通过2005~2013年的雷电灾害资料，对青海省的东部农业区雷电灾害进行评估，研究表明城区如西宁市的雷电灾害出现较多，为区域防御雷电灾害规划提供科学的参考价值 [ 9 ]，陈小艳利用1998~2019年的雷电灾害汇编资料，研究表明，雷电灾害的城市占比高于农村，农村雷电灾害以人员伤亡为主，城市以经济损失为主 [ 10 ]，而多吉次仁利用1998~2018的雷电灾害统计资料，研究表明因雷击造成房屋损毁、家用电器、人员伤亡均集中发生在农牧区，而城镇相对较少 [ 11 ]。整个青藏高原区域的相关研究未见报道。 青藏高原作被誉为“世界第三极”，为世界上面积最大，海拔最高的高原，也是我国重要的资源储备基地和生态安全屏障 [ 12 ]。在全球气候变暖的背景下，青藏高原的年均温度呈现增加的趋势，增加速度为每十年增加0.5℃。全球气候变暖和气候干旱将导致雷电活动的增加 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。因此，在全球气候背景下，开展青藏高原雷电灾害的年际动态变化及其特征分析研究，不仅为青藏高原地区的防灾、减灾提供数据支撑，而且也为国家生态文明建设提供重要的实践价值。
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user: 2. 数据来源 青海省雷电灾害来自青海省气象灾害防御技术中心1998~2018年收集的雷电灾害调查统计资料。西藏自治区雷电灾害来自文献数据 [ 11 ]，该文献数据来源于西藏自治区防雷中心1998~2018年收集的雷电灾害调查统计资料。通过将青海省和西藏自治区防雷中心数据相结合，进而分析出青藏高原的雷电灾害特征。
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user: 3. 雷电灾害的年际和月际动态变化 3.1. 青藏高原雷电年灾害的年际动态 如图1所示，从1998年~2008年，青藏高原雷电灾害共计发生1086起，平均52起/年，其中西藏自治区发生810起，占整个雷电灾害事情的73%；青海省雷电276起，占比23%。 图1. 青藏高原不同省份的雷电灾害次数及其比率 青藏高原的雷电发生的动态变化整体上呈现波动上升的变化趋势，2008年达到最大值，2009~2018年雷电灾害的次数呈现下降后趋于平稳波动的动态变化。如图2所示，在近20年的动态变化过程中，2008年雷电灾害数量为161起，为最频繁的年份，占整个雷电灾害的15%。其次为2006年，雷电灾害的数量为146起，占整个雷电灾害的13%；再次为2003年，雷电在数数量为113起，占整个雷电灾害的10%。除2008年，2006年和2003年外，2007年，2004年，2005年和2002年的雷电灾害也较多，分别为103起，76起，73起和73起，明显高于其他年份。2011年~2018年的8年时间里，雷电灾害分别为28起、21起、28起、25起、15起、28起、24起和25起，为平稳波动的变化趋势。从1998年~2008年之间，青藏高原雷电灾害平均为76起/年，而2009~2018年青藏高原的雷电灾害平均为25起/年。 图2. 1998~2018年青藏高原地区雷电灾害的年际变化 3.2. 青藏高原雷电年灾害的月动态际动态 从1998年~2008年，青藏高原雷电灾害的分布呈现单峰模式。如图3所示，夏季是青藏高原雷电灾害的多发季节，6~8月是青藏高原雷电灾害累计发生903起，占全部雷电灾害的83%。其中，7月份最为突出，雷电在灾害累计达491起，占整个夏季雷电灾害的54%。从11月到次年的2月未观测到雷电灾害的发生。 图3. 1998~2018年青藏高原地区雷电灾害的月动态变化
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user: 4. 青藏高原雷电灾害特征 4.1. 雷电灾害造成人员伤亡 表1可见，青藏高原1998~2018年雷电灾害造成的伤亡人数共计702人，年均伤亡人数33人/年。其中2008年是雷电灾害造成伤亡人数最多的一年，高达105人，占全部伤亡人数的14.96%。其次是2006年、2003年、2009年和2007年雷电灾害造成伤亡人数较多，分别为82人、76人、67人和63人，所占全部伤亡人数的11.68%、10.83%、9.54%和8.97%。其他的年份，雷电造成的伤亡人数较少。 如图4所示，雷电灾害和伤亡人数之间存在显著的正相关关系(p < 0.001)，二者可以用关系式y = 0.59x + 2.72表示。如关系式所示，雷电灾害每增加一次，伤亡人数增加0.59人。 Table 1 Human casualty caused by lightning hazard from 1998~2018 on the Qinghai-Tibetan Platea 年份 伤亡人数(个) 伤亡人数所占比例 年份 伤亡人数(个) 伤亡人数所占比例 1998 12 1.71% 2009 67 9.54% 1999 16 2.28% 2010 13 1.85% 2000 8 1.14% 2011 30 4.27% 2001 9 1.28% 2012 25 3.56% 2002 33 4.70% 2013 17 2.42% 2003 76 10.83% 2014 16 2.28% 2004 40 5.70% 2015 12 1.71% 2005 43 6.13% 2016 9 1.28% 2006 82 11.68% 2017 12 1.71% 2007 63 8.97% 2018 14 1.99% 2008 105 14.96% 合计 702 100.00% 表1. 1998~2018年青藏高原地区雷电灾害造成的人员伤亡 图4. 1998~2018年青藏高原地区雷电灾害和伤亡人数之间的关系 4.2. 雷电灾害的损失分析 从1998~2018年，雷电灾害造成了青藏高原的电力系统、房屋损害、计算机网络系统和广播通讯系统等造成了破坏。其中，电力系统所占比例最大为22.86%。其次是房屋损害，所占比例为18.43%。同时，广播通讯系统、计算机网络系统、、家用电器、监控系统、办公设备13.82%、12.63%、10.41%、8.85%和7.65%。其他类型比例最小为5.35%，主要涉及卫生、石化、旅游、林业、教育、交通等行业，见图5。 图5. 1998~2018年青藏高原雷电灾害分布图 4.3. 雷电灾害造成的经济损失 从1998~2018年，青藏高原地区因雷电灾害造成的经济损失为2993.70万元，年平均经济损失为142.56 万元/年。其中，经济损失最为严重的年份为2008年，高达537.38万元/年，占整个经济损失的17.95%。其次是2004年、2006年、2007年和2017年雷电灾害造成的经济损失分别为320.44万元、272.85万元、264.58万元和198.08万元，分别占整个经济损失的10.70%、9.11%、8.84%和6.32%。其他年份的经济损失合计1409.38万元，占全部经济损失的47.08%，见表2。 如图6所示，雷电灾害和经济损失之间存在显著的正相关关系(p < 0.001)，二者可以用关系式y = 2.23x + 27.03表示。如关系式所示，雷电灾害每增加一次，经济损失增加2.23万元。 Table 2 Economic losses caused by lightning hazard from 1998~2018 on the Qinghai-Tibetan Platea 年份 经济损失/万 经济损失所占比例 年份 经济损失/万 经济损失所占比例 1998 42.30 1.41% 2009 124.84 4.17% 1999 150.82 5.04% 2010 67.85 2.27% 2000 42.60 1.42% 2011 157.67 5.27% 2001 132.72 4.43% 2012 7.00 0.23% 2002 146.40 4.89% 2013 37.44 1.25% 2003 142.49 4.76% 2014 109.72 3.67% 2004 320.44 10.70% 2015 13.40 0.45% 2005 94.00 3.14% 2016 96.76 3.23% 2006 272.85 9.11% 2017 189.08 6.32% 2007 264.58 8.84% 2018 43.38 1.45% 2008 537.38 17.95% 合计 2993.70 100.00% 表2. 1998~2018年青藏高原地区雷电灾害造成的经济损失 注：由于2010年、2012年和2014年的西藏自治区数据的缺失，2010年、2012年和2014年经济损失来青海省防雷中心。 图6. 1998~2018年青藏高原地区雷电灾害和伤亡人数之间的关系
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user: 5. 结论和讨论 1) 从1998年~2008年之间，青藏高原雷电灾害平均为76起/年，而2009~2018年青藏高原的雷电灾害平均为25起/年，约为前十年的三分之一。这说明，近十年青藏高原的雷电灾害显著降低，因此，2008年是青藏高原雷电灾害事故的转折点。这可能是因为，随着青藏高原的经济发展，防雷意识的增强，防雷设备的应用，使得近雷电灾害的发生频率显著降低 [ 11 ]。 2) 青藏高原的雷电灾害的月动态分布呈现单峰分布，主要集中在夏季是青藏高原雷电灾害的多发季节，累计发生903起，占全部雷电灾害的83%。而从11月到次年的2月未观测到雷电灾害的发生。青藏高原的属于典型的高原气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。夏季暖湿气流增加的背景下，形成对流天气，利于夏天的雷电天气，进一步导致了雷电灾害的频发 [ 16 ]。 3) 青藏高原1998~2018年雷电灾害造成的伤亡人数共计702人，年均伤亡人数33人/年。青藏高原的雷电灾害每增加一次，伤亡人数增加0.59人。青藏高原地区因雷电灾害造成的经济损失为2993.70万元，年平均经济损失为142.56万元/年。青藏高原电灾害每增加一次，经济损失增加2.23万元。这说明，尽管青藏高原不是中国雷电灾害的重灾区 [ 3 ]，但是青藏高原的雷电灾害仍造成了不可忽视的经济损失和人员伤亡。因此有必要加强青藏高原地区的雷电灾害防御等防灾减灾工作。 4) 雷电灾害造成了青藏高原的电力系统、房屋损害、计算机网络系统和广播通讯系统等造成了破坏。因此有必要根据青藏高原雷电灾害造成的危害，采取针对性的防御措施。首先，气象部门要定期组织开展防雷减灾的宣传教育活动，提高青藏高原当地居民的防雷意识。防雷宣传工作要进入牧区、社区、机关、学校和厂矿企业，做到店面集合。由于青藏高原的牧区和牧民较多，因此，防雷宣传得通俗易懂。其次，推动和加强防雷基础设施的建设；再者，气象部门联合通讯部门、电力部门对电力电网工程、通讯工程进行规范性的防雷设计和施工，对家用、办公电器等设备的进行雷电监测和技术性防雷规范，减少因防护措施不到位引发的雷电灾害事故。在此过程中，尤其要根据雷电活动规律和历史同类灾害的成灾规律，确定重点防御雷电灾害的区域。再次，加强建筑物防雷设备的安全检查工作，建设符合防雷规范的住宅，减少因雷电灾害造成的经济损失。特别是将文物古迹、易燃易爆场所和人口密集区进行重点评估和检查。同时，气象部门要进一步加强和完善雷电监测预警工作，通过电视、广播、电话等信息传输手段，及时发布监测、预警信息，进而完善青藏高原的防雷预警体系。此外，需要加强防御雷电灾害的责任落实工作，坚持谁主管谁负责的原则，保证防御雷电灾害相关法律、法规的有效落实 [ 17 ]。
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user: 摘要 通过对比研究脑室外引流联合腰大池引流(EVD-LP)和单纯脑室外引流(EVD)治疗重度自发性脑室出血患者的疗效，为自发性脑室出血患者的治疗提供参考。前瞻性分析收治的重度自发性脑室出血患者52例，按治疗方法分为EVD治疗组(13例)和EVD-LP治疗组(39例)，EVD治疗组将脑室型颅内压探头放在积血脑室内，引流并监测“颅内压”的变化。EVD-LP诊疗组在EVD治疗组基础上，待复查头部CT显示第三脑室、第四脑室及室间孔及中脑导水管无完全性梗阻性积血后，置入腰大池外引流管引流，比较分析两组患者脑室引流管留置时间、血肿清除时间和术后患者1个月、3个月的日常生活能力(ADL)量表评分来评价患者预后情况。结果显示，EVD-LP组患者无严重并发症出现，两组在良好预后人数(c 2 = 1.926， P > 0.05)、引流管留置时间(c 2 = 0.188， P > 0.05)、脑室内血肿完全清除时间(c 2 = 1.067， P > 0.05)无统计学差异，EVD-LP组患者的3月后良好(ADL 1~3分)预后率82%显著高于EVD组54%。本研究表明，EVD-LP治疗重度自发性脑室出血安全有效，无严重并发症出现，能显著提高患者3月良好预后率。
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user: 1. 引言 脑室出血(intra-ventricular hemorrhage， IVH)是指颅内血管破裂，血液进入脑室系统引起的综合征 [ 1 ] [ 2 ]。IVH是增加脑出血死亡率和不良预后的危险因素 [ 1 ] - [ 6 ]。部分脑室出血患者需要手术治疗，EVD是治疗重度IVH的有效方法，不仅可以起到引流脑室积血、改善脑积水，还可以进行脑室内ICP监测等，腰穿、腰大池引流对重症IVH患者具有促进脑室积血吸收、减少日后脑积水的发生率 [ 3 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。我们对收治的自发性IVH患者进行对比研究脑室外引流联合腰大池引流(EVD-LP)和单纯脑室外引流(EVD)治疗重度自发性脑室出血患者的疗效，为临床开展IVH的治疗及“颅内压监测”监护在重度IVH的治疗中提供一定参考资料。
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user: 2. 研究方法 2.1. 一般资料 选择2014年1月至2019年9月，我院神经外科收治的脑室出血患者52例，其中男性33例，女性19例。 纳入标准：①经CT检查确诊为重度脑室出血；②有EVD手术适应症者；③年龄 < 75岁；④发病时间 < 24 h；⑤患者家属同意治疗方式并签署手术知情同意书。排除标准：①血液系统疾病；②有颅内或全身感染性疾病；③脑肿瘤卒中未有效处理；④既往有严重脑卒中、糖尿病、冠心病等病史 [ 5 ] [ 10 ] [ 11 ]。 根据患者治疗方案的不同，将患者分为EVD治疗组和EVD-LP治疗组，其中EVD组13例，其中男性9例，女性4例，平均年龄(50 ± 14)岁，平均术前GCS (7.46 ± 2.93)分，平均基础疾病数(0.69 ± 0.48)个，平均术前脑内血肿量(36.72 ± 19.81) ml。EVD-LP组39例。其中男性24例，女性15例，平均年龄(50 ± 11)岁，平均术前GCS (7.67 ± 3.15)分，平均基础疾病数(1.13 ± 0.80)个，平均术前脑内血肿量(42.45 ± 33.31) ml，两组患者组间具有可比性。 该研究获得杭州师范大学附属医院伦理委员会的伦理许可。 2.2. 治疗方法 按治疗方法分为EVD治疗组和EVD-LP治疗组。EVD治疗组：依据侧脑室前角穿刺方法进行，将脑室型ICP探头放在积血脑室内进行引流并监测“颅内压”的变化。EVD-LP诊疗组：在EVD治疗基础上先行腰椎穿刺，若压力 > 25 mmHg则次日继续腰穿，至压力不超过20 mmHg、头颅CT显示脑室系统无明显梗阻后，置入腰大池外引流装置，观察24 h后如患者无明显异常，侧脑室压力较夹管前无明显升高，拔除脑室引流管。一般腰大池引流量控制为10 ml/h，200~300 ml/d。腰大池引流管拔管指征：脑脊液颜色逐渐变清，常规及生化结果趋向正常，ICP监测稳定在20 mmHg以下，复查颅脑CT示脑室系统无明显扩大。为防止感染，腰大池置管时间一般为5 d。颅内压控制目标：根据脑室–腰大池压力梯度或者腰穿结果调节控制引流速度以及脱水剂用量，当ICP > 20 mmHg，依据病情可应用20%甘露醇0.25~0.5g/kg快速静滴，每6~12 h一次；如持续ICP > 25 mmHg，则复查头颅CT，出现手术指征者则行手术治疗 [ 8 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 2.3. 监测指标 监测2组患者以下指标：脑室内血肿清除时间、脑室引流管留置时间、主要并发症，预后情况以患者术后1个月、3个月的日常生活能力(activities of daily living， ADL)量表评分来评价。 2.4. 统计方法 计量资料以均值±标准差表示，显著性比较采用t检验分析，计数资料显著性比较采用卡方检验分析。采用SPSS25.0统计软件进行统计学分析，P < 0.05为有统计意义。
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user: 3. 结果 3.1. 脑室内血肿完全清除时间及脑室内引流管留置时间的比较 采用3:1随机数字表入组52例患者，EVD和LP操作方法方便简便可行，EVD-LP组与EVD组患者无严重并发症发生。两组患者在脑室内血肿完全清除时间及脑室内引流管留置时间方面未存在统计学差异(P > 0.05)见表1。 Table 1 Comparison of the complete clearance time of intrav-entricular hematoma and indwelling time of intra-ventricular drainage tube in 2 groups (Days， `x ± SD 组别 脑室内血肿完全清除时间(天) 脑室内引流管留置时间(天) EVD-LP组 14.84 ± 5.94 10.16 ± 3.93 EVD组 12.67 ± 2.5 9.89 ± 3.1 c 2 值/t值 1.067 0.188 P值 >0.05 >0.05 表1. 两组患者脑室内血肿完全清除时间及脑室内引流管留置时间的比较 3.2. 两组患者住院时间和预后比较 EVD-LP组ICU住院时间为7.32 ± 7.69天，EVD组患者ICU住院时间为6.70 ± 5.42天，两组无统计学差异(t = 0.237， P > 0.05)。 两组患者在1月时预后良好率(ADL 1~3级)无统计学差异，但在3月时预后良好率EVD-LP组患者明显高于EVD组患者(分别为82.1%和53.8%， P < 0.05)见表2。 Table 2 Comparison of clinical prognosis between 2 groups after 1 month and 3 months (n， % 组别 1月后预后良好率 3月后预后良好率 EVD-LP组 29/39 (74.4%) 32/39 (82.1%) EVD组 7/13 (53.8%) 7/13 (53.8%) c 2 值 1.926 4.1368 P值 >0.05 <0.05 表2. 两组患者1月、3月后临床预后(n， %)的比较
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user: 4. 讨论 随着人口的老龄化及人民生活水平的提高等，自发性脑出血的发生率呈上升趋势，而且病死率不断上升。而在自发性脑出血患者中，约45%合并脑室出血，且是预后不良的独立预测因素之一 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。其病理生理机制主要有四种：1、急性梗阻性脑积水；2、血块的质量效应；3、血液及其分解产物对邻近脑实质的毒性；4、慢性脑积水的发生。 EVD治疗重度脑室出血可解除或改善急性脑积水、引流脑室积血、减少慢性脑积水的发生率等，而腰椎穿刺(腰大池持续引流)对非梗阻性脑积水的脑室出血(包括EVD治疗后的颅内感染)患者有良好的治疗效果。上述方法均是治疗脑室出血的微创方法。国内外专家共识和指南关于IVH诊治推荐：发病早期的脑室出血可以在EVD灌注溶血酶(rt-PA)的基础上同时给予LD。EVD联合rt-PA治疗脑室出血是安全的，有助于降低重症患者的病死率，但对于神经功能改善有待进一步研究；联合腰椎穿刺置管引流有助于加速清除脑室出血、降低行脑室腹腔分流的风险。 本研究EVD-LP组患者1月时良好预后率无统计学差异，而在3月时的EVD-LP组患者良好预后率显著高于EVD组。国内外有关于脑室出血治疗方案新的报道，认为内镜下血肿清除术 + 脑室切开术可以减少需要永久脑脊液分流术的采用率，且病死率相对于单纯脑室外引流治疗低，两月后GOS评价优于单纯脑室外引流。其他的治疗方案包括脑室–腹腔分流术和内镜下第三脑室切开术 [ 15 ] [ 16 ]。但是目前国内外指南及专家共识认为上述治疗方案治疗效果并不明确，并未给出明确推荐 [ 5 ] [ 6 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 14 ]。 我们的经验是EVD后先行腰椎穿刺，压力不超过20 cm水柱可行腰大池引流术，持续引流但要注意引流管护理避免滑脱感染等；若压力大于20 cm水柱则建议继续腰椎穿刺治疗，加强相应的监护及处理，避免引起枕骨大孔疝等严重后果。本研究表明，EVD-LP治疗脑室出血是一种安全的治疗方案，可以提高患者3月的良好预后率。
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user: 摘要 W5500是工业级以太网芯片，本文介绍了W5500芯片的特点，通信方式，结合Rt-Thread Studio对RT-Thread操作系统下的W5500驱动结构进行分析，并在STM32F103VET6搭载RT-Thread操作系统，在RT-Thread Studio环境中开发W5500网络设备，并详细介绍在该系统下添加W5500驱动。通过实验验证W5500在RT-Thread中存在的驱动漏洞问题，并进行驱动优化，理论结果可行，实际验证结果可行。
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user: 1. 引言 物联网(Internet of Things， IoT)概念广为普及，嵌入式设备联网是大势所趋。RT-Thread其实就是一个实时支持多任务的物联网系统。物联网操作系统是以操作系统内核为基础，包括文件系统和图形库等较为完整的中间组件，具备低功耗、安全、通信协议支持和云端接入的软件平台。 本文以基于CORTEX-M3内核的STM32F103VET6为例，通过SPI总线驱动W5500，搭载RT-Thread操作系统，详细介绍如何在RT-Thread Studio集成开发环境中加载W5500驱动，编写应用进行TCP/IP通信测试。并介绍了RT-Thread中关于W5500的以太网驱动存在一个关键的问题：处理连续大量的数据时驱动采用的驱动方式是利用硬件的下降沿来驱动，而W5500在遇到连续的事件来不及处理时中断引脚输出持续的低电平，造成STM32处理器无法对新的事件进行处理，从而造成网络的假死状态。本文分析出原因并在接受任务时新建定时任务来监听引脚电平，在持续的低电平后会模拟中断事件来发送任务信号量，以解决连续数据引起的网络假死现象。