DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 历史本位 李保杰教授清楚：历史题材是族裔文学的一个共性，特别是移民文学和流亡文学。这在当代拉美裔文学中尤为突出。书写者往往出于政治、经济等原因被动或者被迫离开故国，因而他们往往带有深深的使命感，觉得要记录历史，通过书写自我的经历来昭示世人，代替族人或者族裔群体发声。另一方面，书写者通过书写他们的奋斗历程，验证美国梦的效用，特别是美国梦所代表的自由和民主对于人性解放的意义。古巴裔和多尼米加裔的流亡文学尤其具有代表性。因而，《当代美国拉美裔文学研究》在分析研究古巴裔和多米尼加裔等文学分支时，充分考虑到这个因素，将历史主题和社会历史与政治结合起来，从新历史主义的视角对文学进行解读，彰显文学的社会历史意义。 本书先后选取了多米尼加裔作家胡诺特迪亚斯(Junot Diaz， 1969~)的《奥斯卡瓦奥短暂而奇妙的一生》(The Brief Wondrous Life of Oscar Wao， 2007)和海地裔作家艾德伟奇丹提凯特(Edwidge Danticat， 1969~)的小说《刈骨》(The Farming of Bones， 1998)，分析文学叙述的历史性。仔细考察，就会发现，这两个文本的选择是作者精心安排的，因为 两位作家的年龄相近，同为移民作家，并且都是从社会底层逐渐成长起来的。而文本也存在许多的可比性：都涉及多米尼加共和国的特鲁希略政权，都是“在宏观的历史背景下书写小人物的历史”([ 1 ] ， p. 177)，以个人经历来折射历史，两位主人公都生活在过去的阴影之中，都在试图突破历史的重重阻力构建自己的生活；但是两部作品中叙述者与人物的身份、叙述角度、叙述的聚焦方式、叙事风格和语言风格等却截然相反。这样的研究视角有助于在相似性中看出历史主题在拉美裔文学中的重要地位，也可以从相异性中看出作家对于历史事件的不同处理方式。经过分析论述，《当代美国拉美裔文学研究》果敢地指出了文学叙述对于历史的补充作用： 虽然这个事件(1937年多米尼加军队对海地劳工大屠杀)当时曾经震惊世界，并且对两个国家的国民的民族心理产生了重要影响，但是由于种种原因，双方都对这段历史讳莫如深。无论在海地还是多米尼加，大屠杀的真相在官方历史中都难以追寻。……就连《剑桥拉丁美洲史》这样权威而全面的史书，对人类历史的这一幕悲剧都是一带而过。历史在很大程度上被隐瞒甚至被歪曲([ 1 ] ， p. 178)。 事实上，文学作品要涉及历史叙事，就躲不开所谓的“宏大叙事”，两者间不同的只是叙事的规模、角度、方法和观点的差别，特别是要摈除只有一种宏大叙事的片面观点。如果把宏大叙事当作一个复数概念来理解，如果意识到对同一现象可以有多种互补甚至冲突的宏大叙事，那问题就要简单得多。究其实质，问题的关键不在于叙事是否宏大，或宏大叙事的重要性和权威性如何，而在于这样的叙事是否可行，是否能寻找到合适的框架或模式，使历史叙事体现新事实、新内容、新观点。这一点，对于解读美国拉美裔文学的历史叙事尤其具有特殊意义：如果能找到一种方法或视角，将美国拉美裔文学的起源发展与“主流美国文学”的起源发展放在一个框架中加以叙述和讨论，那么，对文学史研究和书写本身都是一种有意义的尝试。《当代美国拉美裔文学研究》以“历史”为本位，振叶寻根，观澜索源，把“当代”与“历代”的发展脉络比较清楚地勾画出来。例如，作者特别引用奇卡诺文学研究界的先驱路易里尔(Luis Leal， 1907~2010)的文学史分期表明自己的着重点：“以重大历史事件或者重要历史时期作为划分文学发展的重要标志，从而凸显文学的社会历史作用”([ 4 ] ， p. 50)。这种立场表明，本书自始至终都是遵循“社会历史取向”这一脉络进行构架的。
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user: 5. 综合方法 文学是社会历史的集中反映，文学研究必须立足于宏观的社会学研究。美国的非裔、印第安文学和亚裔文学的情况都是如此；而对于拉美裔来说，社会学研究更是不可或缺。因为墨西哥裔是美墨战争(1846~1848)之后产生的，而古巴裔是两种意识形态斗争的结果，是冷战时期的产物，多米尼加裔更具美洲的地方特点：特鲁希略政权也是美国对拉丁美洲施加影响造成的，是美国在拉丁美洲施加影响的实例。到20世纪80年代，尼加拉瓜和萨尔瓦多等国的内战，更是与美国的支持有着千丝万缕的联系。这些社会历史的现实都反映在文学作品中。正如《当代美国拉美裔文学研究》援引路易里尔所说，单纯从作家的出身来界定文学无疑是简单化的、狭隘的处理方式，但是也必须考虑历史、文化及两者的辩证关系，以及它们对于作家作品的影响，因而，研究者需要“从狭隘的社会学范畴，到更广阔的人文主义关照”([ 4 ] ， p. 5)。 基于这个立场，《当代美国拉美裔文学研究》在选取研究对象、确定研究范围时采取了更加包容性的立场，结合作家作品的族裔主题和作品的艺术手法，对文本进行综合性的评判，以此作为划定研究范围、选取研究对象的依据。这样既考虑到作家的族裔身份，同时还尽量避免因为过多关注作者的生平而忽略文本的艺术性这样一个误区。作者采取了“去经典化”的立场，涵盖了传统上被排斥在“经典作品”之外的部分作品。例如，在梳理拉美裔文学发展历史过程中，本书以全国奇卡诺文学奖的几部获奖作品为参照，承认其“奇卡诺文学经典”的地位，但对同时期、甚至更早的文学正典之外的女作家和不同文化取向的作家加以考证。以此“横向研究和纵向研究相结合的方法”([ 1 ] ， p. 5)，从不同的维度仔细研读文学作品，解读其中的社会历史意义。 《当代美国拉美裔文学研究》按照时间顺序，回溯拉美裔文学的文化渊源、发展历史和目前的整体状况。选取当代阶段作为“横切面”，比较墨西哥裔、古巴裔、多米尼加裔等分支地缘文化差异，关注一体性和共同诉求的同时，着眼于不同的亚群的差异。本书将拉美裔共同的三重文化渊源作为基础，三种要素之间的博弈是社会政治历史发挥作用的结果，表现在不同文化要素“对身份和地位的解读之中”([ 1 ] ， p. 6)，反映出拉丁美洲的殖民历史，以及美国对拉美裔家移民的“内部殖民”(internal colonization)之中。例如，在谈及《奥斯卡瓦奥短暂而奇妙的一生》时，本书透过奥斯卡一家三代人的遭遇，揭示悲剧实际是几种文化角力的结果，小说不过是“通过书写人物的经历来揭露殖民征服带来的创伤，透过人物的故事激发历史的思考”([ 1 ] ， p. 202)。 《当代美国拉美裔文学研究》还从拉美裔文学和主流文学的差异入手，将性别、阶级、文化以及性取向等作为分析维度。在谈到多米尼加裔文学时，作者以阶级为基点，比较了胡诺特迪亚斯和朱莉娅阿尔瓦雷斯，通过文本来分析阶级因素对于叙述者和叙述角度的影响。这一分析维度同样应用在对理查德罗德里格斯自传的解读之中，对于阐释叙述中的悖论发挥了至关重要的作用。此外，拉美裔女性文学书写和女性文学批评中，性别维度的独特意义得到了充分的体现。但拉美裔女性文学具有鲜明的个性，本书因而结合拉美裔的文化要素，例如宗教、神话、民间传说、民间医术(curanderismo)等，将性别身份同种族和文化身份放在一起综合解读。例如，通过探究“哭泣的女人”等几种墨西哥裔女性刻板形象的文化表达及历史根源，结合希斯内罗丝的几部作品，阐述了女性书写的伟大力量：“读者掩卷思考之时，看到了宏大历史背后几近湮没的平民的故事，看到了英雄身后孤独的身影，还有男性的丰功伟绩掩盖下的已经消逝的女性魅力，正如伊内斯那历经风霜、布满伤痕和老茧的双手，虽然美丽不再，却依然坚强有力”([ 1 ] ， p. 243)。在讨论性取向的政治含义时，本书选取安扎尔多瓦的《边疆：新生混血女儿》，阐释文本蕴含的“身体政治”，这是：“颠覆性的立场，……通过对自己身体的掌控象征性地获得自主权利，因为对于承受政治、经济和种族等多重压迫的女性而言，身体是她们最后的一片阵地，也是她们最终能够把握的选择权”([ 1 ] ， p. 282)。可见，无论是文本的选择，还是论证角度的选取，都立足于本书的综合性立场，从而将个别文本的解读同拉美裔文学的总体脉络相结合，从宏观和微观两个方面透视拉美裔文学。 《当代美国拉美裔文学研究》细致而系统地梳理了美国拉美裔文学的起源、渊源和现状，着眼于宏观和微观的结合，通过代表性文本的细读和文学社会历史意义的解读，从纵向研究和横向研究的不同维度，兼用历史学、政治学、社会学、文化学等诸多学科的研究材料和视角，从族群历史、地缘文化特征和文学再现方式等方面对拉美裔文学进行了阐释。作为本领域的开山之作，该书对国内美国拉美裔文学研究做出了前所未有的贡献。
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user: 烘丝机设备参数与叶丝质量关系研究
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user: 摘 要 烘丝机设备参数直接影响着烘后叶丝物理指标、卷烟后序加工质量及卷烟内在品质。本文采用回归设计试验，系统探讨了红河某牌号烟丝生丝含水率、工艺流量、HT蒸湿压力、烘丝机筒壁温度、热风温度、排潮风门开度6个设备参数与烘后叶丝的含水率、填充值、整丝率、碎丝率、化学成分等质量特性的关系，建立了烘丝机设备参数与烘后叶丝含水率、填充值、叶丝绿原酸和糖碱比的统计模型。结果表明：为保障烘后叶丝含水率均匀一致，应重点关注生丝含水率的波动；为提高叶丝填充值，可适当降低生丝含水率，同时增加HT蒸汽压力和筒壁温度。 关键词 :设备参数，叶丝质量，回归设计，试验分析，失拟检验
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user: 1. 引言 烘丝机是制丝工艺生产的重要设备，烘丝过程是制丝生产中通过设备调控烟丝含水率、温度等烟丝质量指标的最后一道关键工序，其前后分别设有HT增温增湿机及冷却机。叶丝通过HT增温增湿机得到大量水分，在经历了烘丝机筒壁、循环热风及排潮系统等工序后水分迅速蒸发，含水率趋于一致，从而达到卷烟工艺要求。叶丝在烘丝机滚筒内翻转的过程中，与高温筒壁和气流充分接触后，变得松散和卷曲，从而其填充能力得到提高。同时，在干燥去湿过程中可以排除叶丝部份杂气，改善叶丝的吸用品质。因此，控制好烘丝机设备参数对保障烟丝乃至烟支含水率、填充值、感官评吸等卷烟内在品质有着重要的意义，对精细化生产和精益管理起到实质性的作用[ 1 ] 。 目前，烘丝生产控制对于烘后叶丝含水率、温度等质量指标的控制完全依靠生产人员根据操作经验调整设备参数加以控制。这样的质量控制方法势必会出现因生产人员经验的差异而带来质量波动。在2014年7月份《制丝质量现状分析报告》中，阐述了“烘丝机设备参数与烘后含水率不匹配”的问题，烘丝设备参数控制在标准中心值时，烘后叶丝含水率并不能调控在其标准中心值。因此，寻找并建立烘丝机设备参数与烘后叶丝质量指标的模型，确定符合实际生产的设备参数与质量指标的标准取值，为烘后叶丝质量的控制提供保障，是做好工厂内控标准构建的前提条件，更是工厂夯实精益管理和精细化生产的基石 [ 2 ] 。 本文在物料配方、烘丝机辊筒转速稳定和冷却机参数不变的条件下，采用回归设计，系统探讨了红河某牌号烟丝生丝含水率、工艺流量、HT蒸湿压力、烘丝机筒壁温度、热风温度、排潮风门开度6个设备参数的设置与烘后叶丝的含水率、填充值、整丝率、碎丝率、化学成分等质量特性的关系，构建合适的模型，量化这些指标的关系，为工厂制定内控标准提供决策依据。
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user: 2. 数据来源及研究方法 2.1. 数据来源及处理 本文研究分析数据来源于回归设计实验数据。实验材料是红河系列某牌号烟丝；试验设备含：烘丝机、605恒温干燥箱、DD60AS填充仪、CA32-13烟丝振动分选筛等。 由于古典回归分析是被动地处理已有试验数据，且对于试验的安排不做任何要求，因而对提高回归方程的精度研究很少。本文主动把试验的安排、数据的处理和回归方程的精度统一起来考虑，使每一个试验点上获取的数据含有较大的信息量，更好地研究烘丝机质量指标与各因子间的定量规律。即在物料配方、烘丝机滚筒转速稳定和冷却机参数不变的条件下，选择影响烘后叶丝质量的生丝含水率及主要设备参数为试验因子，而烘后叶丝主要质量特性(烘丝机出口含水率、温度和冷却机出口叶丝填充值、整丝率、绿原酸、糖碱比)作为试验指标。根据实际控制经验确定各因子取值范围 (其中， 和 分别是因子 下水平和上水平，其零水平 ，变化半径 。同时，对所有因子作线性变换，使所有因子的取值范围都转化为中心在原点的一个“立方体”，以消除因子量纲不同的影响，依据影响因子数量选取L 8 (2 7 )为试验表。各试验因子水平取值范围、因子编码水平及试验表分别见表1~3。 为方便描述，下文中 表示生丝含水率、 表示HT入口流量、 表示HT蒸汽压力、 表示筒壁温度、 表示热风温度、 表示排潮风门开度、 表示常数项。 表示编码水平后的生丝含水率、 表示编码水平后的HT入口流量、 表示编码水平后的HT蒸汽压力、 表示编码水平后的筒壁温度、 表示编码水平后的热风温度、 表示编码水平后的排潮风门开度、 表示编码水平后的常数项。 2.2. 回归设计 由参考资料 [ 3 ] 可知：一次回归正交设计计算要求在正交表上对试验数据相继完成回归系数估计、回归方程显著性检验、回归系数的显著性检验后才能确定回归方程。 试验因子与试验指标的回归系数按表4完成回归系数计算，并用方差分析开展回归方程及其系数检验。在正交回归设计中，当某一变量不显著时，直接将它删除不会影响其他回归系数，也不会改变这些变量的偏回归平方和 [ 3 ] 。因此，在回归系数及方程检验中，把不显著变量的偏回归平方和加到残差平方和中，从而获得方程对应的 估计。 2.3. 失拟检验 用一次回归正交设计方法求得的一次回归方程是否能真实反应实际，需要对显著的回归方程进行失拟检验，以检验通过试验建立模型的参考价值。烘丝设备参数在 上有重复观察时，将数据记为 ，记 ，此时残差平方和可以进一步分解为 ， 和 ， 其中， ，检验统计量为 ，拒绝域为 。 Table 1 The value range of experimental factor level 因子 取值范围 因子 取值范围 生丝含水率(%) 19.65~19.95 筒壁温度(℃) 150~153 HT入口流量(kg/h) 6980~7020 热风温度(℃) 119~121 HT蒸湿压力(bar) 4.9~5.1 排潮风门开度(%) 23~26 表1. 各试验因子水平取值范围 Table 2 The encode table of experimental factor level 因子 编码值 生丝含水率 HT入口流量 HT蒸湿压力 筒壁温度 热风温度 排潮风门开度 上水平 +1 19.95 7020 5.1 153 121 26.0 下水平 −1 19.65 6980 4.9 150 119 23.0 零水平 0 19.80 7000 5.0 151.5 120 24.5 变化半径 0.15 20 0.1 1.5 1 1.5 表2. 各试验因子水平编码表 Table 3 The experiment table and arrange header 试验号 x 1 生丝含水率 x 2 HT入口流量 x 3 HT蒸汽压力 x 4 筒壁温度 x 5 热风温度 x 6 排潮风门 空白列 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 −1 −1 −1 −1 3 1 −1 −1 1 1 −1 −1 4 1 −1 −1 −1 −1 1 1 5 −1 1 −1 1 −1 1 −1 6 −1 1 −1 −1 1 −1 1 7 −1 −1 1 1 −1 −1 1 8 −1 −1 1 −1 1 1 −1 表3. L 8 (2 7 )试验表及试验表头安排 注：表中“1”和“−1”分别代表试验因子的上水平和下水平(可参见表2的编码值)。 Table 4 A coefficient of regression orthogonal design calculation tabl 试验号 x 0 x 1 x 2 … x p y 1 1 x 11 x 12 … x 1p y 1 2 1 x 21 x 22 … x 2p y 2 … … … … … … … n 1 x n1 x n2 … x np y n … … … 表4. 一次回归系数正交设计计算表 注：表中y指试验结果。
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user: 4. 结论 通过回归设计试验较为系统地研究了烘丝机设备参数与烘后叶丝质量的关系，结果表明：基于回归设计试验建立的烘丝机设备参数关于烘后叶丝含水率和填充值的数学模型具有较好的参考价值，关于叶丝绿原酸和糖碱比的数学模型拟合不是太好，但也呈现了烘丝设备参数对绿原酸和糖碱比的影响趋势，也有一定的参考价值。 烘后叶丝质量指标中，绿原酸、糖碱比属于致香、致醇物质，而含水率、温度、填充值、整丝率则与卷烟其他物理指标有着重要的相关关系，直接影响着后序卷烟制造的其他物理指标的好坏。在制定制丝质量内控标准时，在考虑烘丝设备参数与烘后叶丝含水率、温度、填充值等物理指标的匹配性时，还应充分考虑烘丝设备参数对绿原酸、糖碱比等致香致醇物质的影响趋势，不宜采用过强加工参数，应充分保证叶丝色泽，以保障卷烟内在质量及物理指标质量的稳定。在实际生产中，为保障烘后叶丝含水率均匀一致，实现精准控制，应加强关注生丝含水率的波动情况，及时调整烘丝机关键参数，以保障烘后叶丝含水率均匀稳定。其次，为提高叶丝填充值，可适当降低生丝含水率，同时增加HT蒸汽压力和筒壁温度，但不能调整过高，因过高的蒸汽压力和烘丝温度会造成叶丝致香致醇物质的减少。
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user: 摘 要 地方财政收入是国家财政收入的重要组成部分。利用1994~2013年广州市的财政收入相关数据，建立Adaptive-Lasso变量选择模型，并自动识别出广州市财政收入的关键影响因素。并且在变量选择的基础上，又构建了灰色预测与BP神经网络的组合模型来预测广州市2014、2015年的财政收入。模型分析结果表明，社会从业人数、在岗职工工资总额、社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出以及全社会固定资产投资额与财政收入的关联性较大，之后进行的组合模型预测也有较好的效果。最后，根据分析结果提出相关的政策性建议。 关键词 :财政收入，Adaptive-Lasso，灰色预测，BP神经网络
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user: 1. 引言 在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收人不仅是国家财政收入的重要组成部分容。因此，对地方财政收人进行科学、合理的预测，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性、正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。广州作为改革开放的前沿城市，其经济发展在全国经济中的地位举足轻重。目前，广州市在财政收入规模、结构等方面与北京、上海、深圳等城市仍有一定差距，因此如何完善广州市的财政结构，合理利用广州市的财政收入，缩短广州与国内城市北京，上海，深圳乃至国际大都市的差距对广州的发展及提高广州市民的生活质量具有至关重要的作用。因此研究广州市地方财政收入以及各类别收入的影响因素，对政府了解经济增长模式，更方便地进行决策具有主要的现实意义。 关于地方财政收入的影响因素问题，许多学者已经从不同角度进行了大量的研究。如尚元君、殷瑞锋(2009) [ 1 ] 选用1993~2005年中国31个省、市、自治区的财政、经济指标的面板数据，使用固定效应模型，对影响地方政府财政收入能力的因素进行了实证分析，研究发现：产业发展和城市经济水平指标对财政收入能力有极大的促进作用；刘心竹(2012) [ 2 ] 等选用2009年中国各省市财政以及经济数据，使用多元线性回归模型，并且加入地区虚拟变量，对影响地方财政收入的因素进行了实证分析，结果发现：固定资产投资、第一、第三产业生产总值对财政收入的影响非常显著；成军(2003) [ 3 ] 选用河北省1995~2000年河北省财政以及经济数据，使用BP神经网络、多元线性回归组合模型预测2001年地方财政收入，结果显示：预测误差为0.36%，达到了较高的预测精度；何邓娇(2014) [ 4 ] 选用广州市1978~2011年财政以及经济数据，使用VAR模型来分析影响广州市财政收入的因素，结果发现：国内生产总值、税收收入对财政收入的影响最大，社会从业人数对财政收入增加的贡献最大。 总的来看，很多学者已经对财政收入的影响因素进行了很多有意义且很实用的研究，但是他们大多是建立财政收入与各待定的影响因素之间的多元线性回归模型，运用最小二乘估计方法来估计回归模型的系数，通过系数能否通过检验来检验他们之间是否存在显著的相关关系。但所有的方法存在以下2个方面的缺点：第一，这样的结果对数据的依赖程度很大，并且普通最小二乘估计求得的解往往是局部最优解，后续的检验可能就会失去应有的意义。第二，这样先估计后检验的方法，当自变量存在共线性时，最小二乘估计会很不精确进而导致检验也出现错误，从而得到不合理的模型。因此，需要一种新的方法能估计回归系数的同时自动的选出对反应变量有显著影响的自变量。 随着社会的发展，新数据的出现对统计方法也提出了很多新的要求。很多新的统计方法和模型也相应的得以发展，比如变量选择方法Lasso， Tibshirani (1996) [ 5 ] 提出Lasso算法，并使用模拟数据对算法进行了验证，结果发现Lasso有很好的效果；Zou (2006) [ 6 ] 提出Adaptive-Lasso方法，分别做了广义线性模型和高维logistic回归模型的同时估计和变量选择，结果发现Adaptive-Lasso有Lasso同样的计算优势且有很好的oracle性能；范剑青等(2009) [ 7 ] 做了真实数据和蒙特卡罗仿真的实验，结果发现Adaptive-Lasso有比Lasso更好的效果。本文在已有的统计方法基础上，为了实现在估计回归参数的同时实行变量选择，我们运用Adaptive-Lasso变量选择方法来研究影响地方财政收入的因素。其优点为：本文提的方法能实现参数估计和变量选择同时进行，且我们选择出来的变量是由数据自身决定的，是客观的没有加入主观的因素。所以，本文利用广州市统计信息网的1994~2013年真实数据，采用Adaptive-Lasso方法，梳理影响广州市财政收入关联指标的有关数据，分析并识别影响财政收入的关键影响因素，构建广州市财政收入预测模型。进而利用BP神经网络与灰色预测的组合模型对广州市2014、2015年的地方财政收入进行预测。最后结合研究的结果，给政府部门提出相关的建议。
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user: 2. 模型的构建 2.1. Adaptive-Lasso变量选择模型 在以往的文献中，对影响财政收入的因素的分析中大多使用普通最小二乘法来对回归模型的系数进行估计，预测变量的选取则采用的是逐步回归。如果预测变量过多，子集选择的计算过程具有不可实行性，且子集选择具有内在的不连续性，从而导致子集选择极度多变。Lasso是近年来被广泛应用于参数估计和变量选择的方法之一，并且Lasso进行变量选择在确定的条件下已经被证明是一致的。 Lasso是由Tibshirani (1996) [ 5 ] 提出的将参数估计与变量选择同时进行的一种正则化方法。Lasso参数估计被定义如下： (1) 其中， 为非负正则参数， 称为惩罚项。 但是Lasso对所有的变量加相同的惩罚，这样对那些非零的参数估计的惩罚也很大，从而参数估计的偏差较大。Lasso方法虽然可以解决最小二乘法和逐步回归局部最优估计的不足，但是其自身需要满足一定的苛刻条件变量选择才具有相合性且估计的偏差较大，从而导致预测不精确。 为了克服Lasso的这一缺点，本文选用了Adaptive-Lasso方法来探究地方财政收入与各因素之间的关系。Zou (2006) [ 6 ] 提出了一种改进的Lasso方法，其改进之处在于给不同的系数加上了不同权重的惩罚，称为Adaptive-Lasso方法，具体定义如下： (2) 式中，权重 ， ， 为由普通最小二乘法得出的系数。 2.2. 灰色预测模型 设变量 为一非负单调原始数据序列，建立灰色预测模型：首先对 进行一次累加得到一次累加序列 。 对 可建立下述一阶线性微分方程： (3) 即GM(1，1)模型。 求解微分方程，得到预测模型： (4) 由于GM(1，1)模型得到的是一次累加量，将GM(1，1)模型所得数据 经过累减还原为 ，即 的灰色预测模型为： (5) 后验差检验模型精度表见表1。 2.3. 神经网络预测模型 BP神经网络由Rumelhard和McClelland (1985) [ 8 ] 提出，它是一类多层的前馈神经网络，具有一个输入层、数个隐含层和一个输出层。层与层之间采用全连接的方式，同一层的神经元之间不存在相互连接。并且理论上已经证明，具有一个隐含层的三层网络可以逼近任意非线性函数 [ 9 ] 。本文运用BP神经网络的方法建立预测模型，并利用该模型对2014、2015年广州市财政收入进行预测。 2.4. 灰色预测与BP神经网络的组合模型 在Adaptive-Lasso变量选择的基础上，鉴于灰色预测对小数据量数据预测的优良性能，对单个选定的影响因素建立灰色预测模型，得到它们在2014、2015年的预测值。之后对历史数据建立BP神经网络预测模型，把通过灰色预测模型得到的预测值代入训练好的模型中，从而得到充分考虑历史信息的2014、2015年广州市财政收入的预测值。
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user: 3. 广州市财政收入影响因素分析 考虑到数据的可得性，本文所用的财政收入分为地方一般预算收入和政府性基金收入。地方一般预算收入包括：1) 税收收入，主要包括企业所得税和地方所得税中中央和地方共享的40%，地方享有的25%的增值税、营业税、印花税等；2) 非税收入，包括专项收入、行政事业性收费、罚没收入、国有资本经营收入和其他收入等。政府性基金收入是国家通过向社会征收以及出让土地、发行彩票等方式取得收入，并专项用于支持特定基础设施建设和社会事业发展的收入 [ 10 ] 。 Table 1 Model precision of posterior-variance-tes P C 模型精度 >0.95 <0.35 优 >0.80 <0.5 合格 >0.70 <0.65 勉强合格 <0.70 >0.65 不合格 表1. 后验差检验模型精度表 3.1. 数据来源 由于1994年我国对财政体制进行了重大改革，开始实行分税制财政体制，影响了财政收入相关数据的连续性，在1994年前后不具有可比性。由于没有合适的数学手段来调整这种数据的跃变，仅对1994年及其以后的数据进行分析，本文所用数据均来自《广州市统计年鉴》(1995~2014)。 3.2. 变量选取 影响财政收入的因素有很多，在查阅大量文献的基础上，通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，考虑一些与能源消耗关系密切并且直观上有线性关系的因素，初步选取以下因素为自变量，分析它们之间的关系。 x1) 社会从业人数：就业人数的上升伴随着居民消费水平的提高，从而间接影响财政收入的增加。 x2) 在岗职工工资总额：反映的是社会分配情况，主要影响财政收入中的个人所得税、房产税以及潜在消费能力。 x3) 社会消费品零售总额：代表社会整体消费情况，是可支配收入在经济生活中的实现。当社会消费品零售总额增长时，表明社会消费意愿强烈，部分程度上会导致财政收入中增值税的增长；同时当消费增长时，也会引起经济系统中其他方面发生变动，最终导致财政收入的增长。 x4) 城镇居民人均可支配收入：居民收入越高消费能力越强，同时意味着其工作积极性越高，创造出的财富越多，从而能带来财政收入的更快和持续增长。 x5) 城镇居民人均消费性支出：居民在消费商品的过程中会产生各种税费，税费又是调节生产规模的手段之一。在商品经济发达的如今，居民消费的越多，对财政收入的贡献就越大。 x6) 年末总人口：在地方经济发展水平既定的条件下，人均地方财政收入与地方人口数呈反比例变化。 x7) 全社会固定资产投资额：是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。主要通过投资来促进经济增长，扩大税源，进而拉动财政税收收入整体增长。 x8) 地区生产总值：一般来讲，政府财政收入来源于即期的地区生产总值。在国家经济政策不变、社会秩序稳定的情况下，地方经济发展水平与地方财政收入之间存在着密切的相关性，越是经济发达的地区，其财政收入的规模就越大。 x9) 第一产业产值：取消农业税、实施三农政策，第一产业对财政收入的影响更小。 x10) 税收：由于其具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和来源。 x11) 居民消费价格指数：反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况，影响城乡居民的生活支出和国家的财政收入。 x12) 第三产业与第二产业产值比：表示产业结构。三次产业生产总值代表国民经济水平，是财政收入的主要影响因素，当产业结构逐步优化时，财政收入也会随之增加。 x13) 居民消费水平：在很大程度上受整体经济状况GDP的影响，从而间接影响地方财政收入。 3.3. 描述性统计 首先对已有数据进行描述性统计分析，获得对数据的整体性认识。表2报告了主要变量的描述性统计结果。由表2可见财政收入(y)的均值和标准差分别为64.87和609.25，这说明：第一，广州市各年份财政收入存在较大差异。第二，2008年后，广州市各年份财政收入大幅上升。而相关系数可以用来描述定量变量之间的关系，初步判断因变量与解释变量之间是否具有线性相关性。 Table 2 Statistical resulting data of variable Min Max Mean SD x1 3，831，732.00 7，599，295.00 5，579，519.95 126，219.50 x2 181.54 2110.78 765.04 595.70 x3 448.19 6882.85 2370.83 1919.17 x4 7571.00 42，049.14 19，644.69 10，203.02 x5 6212.70 33，156.83 15，870.95 8199.77 x6 6，370，241.00 8，323，096.00 7，350，513.60 621，341.90 x7 525.71 4454.55 1712.24 1184.71 x8 985.31 15420.14 5705.80 4478.40 x9 60.62 228.46 129.50 5.05 x10 65.66 852.56 340.22 251.58 x11 97.50 120.00 103.31 5.51 x12 1.03 1.91 1.42 2.53 x13 5321.00 41，972.00 17，273.80 11，109.19 y 64.87 2088.14 618.08 609.25 表2. 变量统计结果 由表3可知，居民消费价格指数(x11)与财政收入的线性关系不显著，而且呈现负相关。其余变量均与财政收入呈现高度的正相关关系。
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user: 4. 财政收入分析及预测预测 4.1. Adaptive-Lasso变量选择模型 运用LARS 算法来解决公式(2)的Adaptive-Lasso估计，对于每给一个 ，该算法会寻找一个最优的 。此处取 ，用R语言编制相应的程序后运行得到如下结果，见表4。 由表4可看出，年末总人口、地区生产总值、第一产业产值、税收、居民消费价格指数、第三产业与第二产业产值比以及居民消费水平等因素的系数为0，即在模型建立的过程中这几个变量被剔除了。这是因为居民消费水平与城镇居民人均消费性支出存在明显的共线性，Adaptive-Lasso方法在构建模型的过程中剔除了这个变量；由于广州存在流动人口与外来打工人口多的特性，年末总人口并不显著影响广州市财政收入；居民消费价格指数与财政收入的相关性太小以致可以忽略；由于农牧业各税在各项税收总额中所占比重过小，而且广州于2005年取消了农业税，因而第一产业对地方财政收入的贡献率极低；其他变量被剔除均有类似于上述的原因。这说明Adaptive-Lasso方法在构建模型时，能够剔除存在共线性关系的变量，同时体现了Adaptive-Lasso方法对多指标进行建模的优势。 综上所述，利用Adaptive-Lasso方法识别影响财政收入的关键影响因素是社会从业人数、在岗职工工资总额、社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出以及全社会固定资产投资额。 4.2. 财政收入预测模型 对Adaptive-Lasso 变量选择方法识别的影响财政收入的因素建立灰色预测与BP神经网络的组合预测模型，其参数设置为误差精度10 −7 ，学习次数10，000次。社会从业人数(x1)、在岗职工工资总额(x2)、 Table 3 Correlation coefficient matrix of Pearso x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 y x1 1.00 0.95 0.95 0.97 0.97 0.99 0.95 0.97 0.98 0.98 −0.29 0.94 0.96 0.94 x2 0.95 1.00 1.00 0.99 0.99 0.92 0.99 0.99 0.98 0.98 −0.13 0.89 1.00 0.98 x3 0.95 1.00 1.00 0.99 0.99 0.92 1.00 0.99 0.98 0.99 −0.15 0.89 1.00 0.99 x4 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 0.95 0.99 1.00 0.99 1.00 −0.19 0.91 1.00 0.99 x5 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 0.95 0.99 1.00 0.99 1.00 −0.18 0.90 0.99 0.99 x6 0.99 0.92 0.92 0.95 0.95 1.00 0.93 0.95 0.97 0.96 −0.34 0.95 0.94 0.91 x7 0.95 0.99 1.00 0.99 0.99 0.93 1.00 0.99 0.98 0.99 −0.15 0.89 1.00 0.99 x8 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 0.95 0.99 1.00 0.99 1.00 −0.15 0.90 1.00 0.99 x9 0.98 0.98 0.98 0.99 0.99 0.97 0.98 0.99 1.00 0.99 −0.23 0.91 0.99 0.98 x10 0.98 0.98 0.99 1.00 1.00 0.96 0.99 1.00 0.99 1.00 −0.17 0.90 0.99 0.99 x11 −0.29 −0.13 −0.15 −0.19 −0.18 −0.34 −0.15 −0.15 −0.23 −0.17 1.00 −0.43 −0.16 −0.12 x12 0.94 0.89 0.89 0.91 0.90 0.95 0.89 0.90 0.91 0.90 −0.43 1.00 0.90 0.87 x13 0.96 1.00 1.00 1.00 0.99 0.94 1.00 1.00 0.99 0.99 −0.16 0.90 1.00 0.99 y 0.94 0.98 0.99 0.99 0.99 0.91 0.99 0.99 0.98 0.99 −0.12 0.87 0.99 1.00 表3. Pearson相关系数矩阵 Table 4 Coefficients data of variable x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 −0.0001 −0.2309 0.1375 −0.0401 0.0760 0.0000 0.3069 x8 x9 x10 x11 x12 x13 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 表4. 变量系数表 社会消费品零售总额(x3)、城镇居民人均可支配收入(x4)、城镇居民人均消费性支出(x5)、固定资产投资额(x7)指标的2014年及2015年数值通过R语言建立灰色预测模型得出，预测精度等级见表5，灰色预测模型有很好的效果。 代入地方财政收入所建立的BP神经网络预测模型，得到广州市财政收入2015年的预测值为2879.26亿元。图1为BP神经网络地方财政收入真实值与预测值对比图。
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user: 5. 结论及建议 5.1. 结论 本文在广州市经济历史数据的基础上，建立了财政收入的Adaptive-Lasso变量选择模型，确定包括：社会从业人数、在岗职工工资总额、社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出和固定资产投资额等6项影响广州市地方财政收入的主要因素。在此基础上，对选择出的各变量建立GM(1，1)灰色预测模型得到2014、2015年的预测值，代入根据1999~2013年数据训练出的BP神经网络模型即可得到地方财政收入2014、2015年的预测值。 本文在对历史数据充分分析的基础上建立的地方财政收入预测模型，很大程度上提高了地方财政收入预算的准确性。 Table 5 Model precision of grey predictio x1 x2 x3 x4 x5 x7 2014预测值 8，142，148 2239.295 7042.313 43，611.84 35，046.63 4600.405 预测精度等级 好 好 好 好 好 好 表5. 灰色预测模型相关因素精度表 图1. 标准试验系统结果曲线 5.2. 建议 1) 改善就业环境，促进就业 根据有关机关调查表明，去年广州市常驻人口的调查失业率为5.22%，保持着较高的水平。这一方面是由于局部用工需求减弱，比如消费行业，部分人群就业压力增大。另一方面，我国去年经济下行压力较大，经济持续低迷，使得企业用工人数下降。就业是地区经济保持活力的重要特征，也是百姓安居乐业的重要依靠。提高就业率能够有效地促进经济发展，增加政府的财政收入。因此，广州市应该着力于培养失业人口的劳动技能，在企业和就业人群之间建立良好的就业信息通道。 2) 调整分配收入 合理调整收入初次分配和再分配，兼顾公平与效率原则。2014年广州市人均GDP突破1万美元，但是初次分配和再分配过程中还存在许多不足之处。研究发现，在岗职工工资和人均可支配收入对财政收入存在显著影响，说明合理的收入分配有利于增加财政收入。所以，广州市应该不断提高居民的收入水平，健全国民分配体制，使全社会处于高效有序的节奏中。 3) 促进居民消费 社会消费品零售总额和城镇居民人均消费性支出与财政收入存在显著的正相关关系。居民消费低迷和粗狂的投资方式是广州市着力解决的重要难题，也是经济处于转型期需要跨过的两座大山。促进居民消费是一个长期而艰难的课题，它涉及到社会保障、收入分配、消费观念等各个方面，这也是对政府执政能力的巨大考验。促进居民消费，改变经济增长方式，将是提高政府财政收入的有力措施。 4) 增加社会固定资产投资 模型表明随着全社会固定资产投资额增加，财政收入也会显著增加。近年来，广州市加大政府投资，对交通系统进行改造，比如兴建快速公关交通系统(BRT)，很好的改善交通拥堵情况。然而广州市的基础设施还存在许多不完善的地方，比如城市的下水道系统，所以不断增加投资尤其是固定资产投资，能够提高经济运行效率，吸引投资，创造更多的财政收入。
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user: 6. 结束语 本文首先建立了Adaptive-Lasso变量选择模型，用于对影响广州市财政收入的因素进行变量选择，与传统的变量选择方法相比解决了估计不准确以及多重共线性的问题，因而具有明显的优势；之后在变量选择的基础上建立了灰色预测与BP神经网络的组合预测模型，这样就得到了充分考虑历史信息的预测值，预测精度相对较高。
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user: 摘 要 在飞机飞行噪声测量技术中，基于麦克风阵列的运动声源定位技术是飞行噪声测量的核心技术。本文利用对消声室内移测架携带的不同速度的运动声源进行定位分析，利用自研程序处理采集数据获得噪声源实际位置，通过结果对比分析，验证了运动声源定位的可行性，为飞机飞行噪声源定位奠定了基础。 关键词 :定位，运动声源，阵列
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user: 1. 引言 在飞机飞行噪声测量技术中，基于麦克风阵列的运动声源定位技术是飞行噪声测量的核心技术。运动声源定位技术主要涉及阵列设计技术和麦克风阵列校准技术。飞机噪声问题正日益成为飞机设计中的重要问题，无论是国际民用航空组织(ICAO)，还是美国联邦航空局(FAA)的噪声适航条例，都已把飞机的噪声问题提高到与飞机飞行性能、安全性、可靠性等同等地位 [ 1 ] 。噪声诊断与测量系统作为气动噪声研究的试验平台，是必不可少的基础试验设备，为能准确分析飞机飞行噪声分布，需要对运动声源定位有一定的技术储备。为了定位的准确，需要进行校准试验研究，运动声源定位精度与校准方法有直接关系 [ 2 ] 。在本文中对运动声源定位消声室内校准方法研究进行了详细阐述。
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user: 2. 运动声源定位阵列 气动噪声通常为宽频噪声，因此设计的阵列需要同时满足对高低频信号的测量需求，在确定了阵列测量频率范围的情况下，设计阵列需要考虑的事项：为满足对低频声信号的高分辨测量，阵列的孔径要尽量增大。为满足对高频声信号的测量，需要尽量多的麦克风。阵列大小、阵元数目固定后，不同的阵列形式会有不同的输出结果，因此设计阵列时需要考虑阵元分布形式。 2.1. 运动声源阵列设计 阵列的设计必须满足宽频率范围工作要求。为满足对低频声信号的测量，阵列的孔径必须要大些，以便获得足够的分辨率。要想满足声信号最高频率的测量要求，麦克风分布空间要小，以便满足消除空间混淆对半波长的规范要求。综合考虑，需大量麦克风才能满足上述要求。 常见的阵列设计策略是对阵列进行非规则性或非周期性设计。阵列麦克风的数量N是影响峰值旁瓣大小的主导因素。旁瓣理论平均功率级相对于主瓣近似为10 log(1/N) + 3 dB。根据经验，旁瓣峰值一般不会超过平均值10 dB。因此，阵列设计策略的准则是：旁瓣峰值最小化，阵列的有效动态范围最大化。 2.2. 阵列设计流程 有效的阵列设计需要综合考虑设计策略和实际限制。基本流程如图1：首先确定性能需求：主要包含有测量频率范围、空间分辨率、最大旁瓣级、阵列摆放位置等；确定限制因素：阵元数目的限制、同步数采通道数目的限制、阵列架安放的有效位置、试验操作问题等；初步设计与性能评估；如果评估得到了不可接受的结果，则根据期望进行折衷调整。主要有两种解决方式：一是放宽性能需求，二是放宽限制因素；确定折衷方案后，便对阵列进行优化调节，这是一个迭代过程直到阵列的综合性能最佳。
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user: 3. 运动声源定位校准 作为噪声源定位的关键部件麦克风及麦克风阵列，为确保其性能指标及测量的准确度，需要对其进行校准。如图2所示。在实际测试的时候，整个系统可能存在如下问题，需要用户特别注意并作出相应 图1. 阵列设计流程 图2. 运动声源定位校准框图 的处理：安装在阵列上的麦克风，由于长时间处于实验环境中，性能会有所变化。所以通过这些麦克风采集到的声压值(实际为电压值)可能已经不能真实的反映声压特性，因而在使用之前，需要对其进行校准；用户通过数据采集系统(DAQ)采集到的只是电压值，而并非实际的声压值，因而需要给出采集到的电信号与麦克风所在位置声压之间的转换关系。这个转换关系包括两个因素：麦克风自身将声压信号转换为电信号时的灵敏度，这个值一般可以通过查阅其产品说明书获得；麦克风输出的电压值经由阵列电路会放大一定的倍数。 在完成所有的安装之后，由于麦克风的频率响应和灵敏度的不同、前置放大器、电缆的铺设、电源和信号调理器的频率响应影响、数据采集的输入、模拟抗混淆滤波器的影响、阵列架的加工误差以及与麦克风在阵列中的安装，会引起数据采集系统各测量通道间固有的相位差和幅值差 [ 3 ] 。通过前期的阵列研究，所有的麦克风相位性能一致，本次只进行阵列对运动声源定位的定性研究。 运动声源定位阵列与声源相对位置关系如图3所示，采用两个相互位置关系固定的点声源沿上方移动带移动，采用阵列进行数据采集，验证定位算法对不同位置关系声源、不同运动速度下的声源定位能力。声源从左端按照指定的速度移动到右端，通过先运动启动，后采集的流程进行运动声源数据采集。 图3. 运动声源定位阵列与声源相对位置关系
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user: 4. 数据分析 对于移动的声源，声传递函数与时间有关，且测量的声压信号受到多普勒频移的影响。因此为了获得正确的、去除多普勒的声源信号，波束形成必须在时域中进行。对于固定的声源，可以对平均互谱矩阵应用固定的引导函数，对于运动声源，每个单独的采样必须有时间位移和与辐射时声源位置(速度)有关的振幅修正。这使得时域波束形成比频域波束形成有更多的时间损耗 [ 4 ] [ 5 ] 。 为了确定声源信号 与声压场 之间的传递函数，我们须考虑均匀流 中运动单极子声源的波动方程： (1) 除了声源位置 为时间的函数外，上式时域表达。传递函数 可以通过两种情况的联合进行描述，无气流时， 位置处辐射的声经由 秒后到达 ，但是由于亚声速气流 的对流作用，声同时传播至传声器位置 ，同时声传播至 处。因此，相对于媒质的声传播距离 为计算振幅减小量的正确距离。而且，用于确定放大系数的相对于媒质的声源速度为 ，其中 为辐射时(即位置 处)的声源速度[ 6 ] [ 7 ] 。可以获得声源振幅与声压场关系的传递函数，使用传递函数作为引导函数，我们可以由测量的传声器信号中估计出运动声源的强度[ 8 ] [ 9 ] 。在辐射时刻 ，对于给定的运动声源的扫描位置 和速度 ，可以使用延迟求和波束形成重构声源振幅 。 通过选择一系列等间隔时间 ，就可以获得去除多普勒效应的声源信号。注意 时刻的传声器信号与测量次数 不相符( 为整数， 为采样间隔，见附录)。因此，为了获得期望时刻的传声器压力，对测量信号进行线形内插。对于等间隔时间 ，如果声源是运动的，则传声器测得的信号将不是等间隔的，这对于所需的采样频率与低通滤波器产生影响。通过对重构的声源信号 应用傅立叶变换可以获得去除多谱勒效应的声源谱，重构的声源信号导致与频率有关的声源振幅 。 通过静态声源定位程序无法区分两个声源的位置，只能看到声源出现的水平位置(Y轴坐标)，无法确定真实的位置(X坐标)，有严重的多普勒现象存在，必须通过移动声源定位校准程序处理数据[ 10 ] 。先进行FFT分析两个声源的单频点频率，频率分别为2368 Hz和2441 Hz。 图4所示是速度为25 cm/s时定位的极值坐标点为(−0.58， −0.18)和(−0.38， −0.18)。图5所示是速度为50 cm/s时定位的极值坐标点为(−0.22， −0.18)和(−0.02， −0.18)。两次定位点坐标差值都为20厘米，与两个点声源实际安装距离20厘米相同。通过自研的程序实现了运动声源的准确定位。 图4. 速度25 cm/s时运动声源定位程序的处理结果 图5. 速度50 cm/s时运动声源定位程序的处理结果
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user: 5. 结论 在消声室环境下，利用纵向运动移测架、横向运动移测架和固定安装的阵列，通过激光水平竖直测量装置精确测量阵列与运动声源的相对位置，模拟飞机在天空中飞跃条件下的运动声源定位测量，用静态声源定位程序处理数据无法获得声源的准确位置，用自研的运动声源定位程序处理噪声数据后，跟踪到了两个点声源的极值坐标位置，两个坐标点的位置差值与声源实际安装差值相同，声源纵向距离阵列垂直中心线距离与实际测量距离相同。通过此次消声室内运动声源定位测量，初步掌握了运动声源定位阵列设计及校准技术，为未来运动声源测量及飞机的飞行噪声源定位奠定基础。
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user: 中国房地产价格的研究
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user: 摘 要 中国的房地产价格的有效预测一直是民生的热点问题，从而备受国内外学者的高度关注。本文选用全国2005~2013年的月度数据，在研究中国房地产价格基础上，采用向量自回归(VAR)模型和支持向量回归(e-TSVR)模型，分别对中国房地产价格进行预测，并比较。研究结论表明：e-TSVR模型的平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MPE、均方根误差RMSE值都小于VAR模型，说明e-TSVR模型对中国房地产价格的预测效果更佳，在房价的预测中有较强的科学性和可行性。 关键词 :模板房地产价格，VAR模型，e-TSVR模型
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user: 1. 引言 房地产业俨然已成为中国国民经济的支柱性产业，与经济发展，社会生产及其他经济活动紧密相关。在今天的中国，房地产行业带动了大量相关产业的迅猛发展。然而，随着房地产业的迅速发展，中国的房地产市场泡沫也越来越大，从而中国的房价波动烈，对中国经济的健康持续稳定发展有着重大不利的影响，同时，对人民群众的生活也而产生了较大大的影响作用。中国房价一直持续上升，加重了居民购房的负担。因此，对中国房地产价格进行预测不仅有利于房地产业与全面国民经济的持续、平稳、协调发展的实现，具有重要的现实意义，而且也已相当迫切。本文将利用历史数据构建合适的中国房地产价格预测模型，综合考虑影响因素对中国房地产的价格进行预测分析，以此判断未来中国房地产价格走势，成为当下房地产价格研究中的重要任务。通过构造正确的房地产价格预测模型，来判断未来的房地产业形势，稳定房地产价格，也就成为中国出台一系列调控房价的新政策的重要任务。 在房地产价格研究领域，王彬以北京房地产价格为研究对象，利用回归方程寻找影响房地产价格的主要因素，研究表明人均收入和投资额是其主要影响因素[ 1 ] ；罗玉波运用分位数回归研究影响房价的因素 [ 2 ] ；李勇、王有贵采用状态空间模型来分析影响中国房地产价格变动的主要因素 [ 3 ] ；李芳、李秋娟运用马尔柯夫区制转换模型的自回归模型(MS-VAR)选取2005~2012年人民币汇率和房地产价格的月度数据研究人民币汇率与房地产价格的互动关系 [ 4 ] 。在自回归模型的运用研究领域中，李成、马国校利用月度银行间同业拆借利率数据建立自回归模型研究我国银行同业拆借市场问题 [ 5 ] ；张卫平选取我国通货膨胀指数、货币量的季度数据，建立自回归模型以研究其在预测我国通货膨胀的有效性 [ 6 ] ；刘晓曙、郑振龙利用自回归模型验证商业银行的预测能力 [ 7 ] 。在支持向量回归的研究文献中，彭显刚、王洪森将双子支持向量回归模型运用在电力系统的负荷预测中 [ 8 ] ；曹慧运用支持向量回归机研究影响中国物价波动的主要因素 [ 9 ] ；鲍漪澜运用支持向量机研究金融时间序列，并对市场波动进行预测 [ 10 ] 。 本文主要选取2005~2013年月度住宅商品房平均销售价格数据，综合考虑影响中国房地产价格的主要因素，如利率、流动性过剩和国家财政预算收入。添加相关变量，利用e-双子支持向量回归模型和向量自回归模型对中国的房地产价格进行预测，并利用2013年1月~12月的相关数据进行验证，突出两个模型的预测效果。
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user: 2. 房地产价格影响因素 近几年，随着房地产价格日渐上升，房价涨幅迅速，给人民生活带来了沉重的经济负担和压力，影响了人民群众的生活水平，据此分析影响房价的因素，可以使得政府针对房地产行业采取切实有效的调控措施，以此实现房地产行业健康、持续、稳定的发展。 影响中国房地产价格的影响因素有很多，本文主要考虑3个影响因素：市场利率、国家财政收入和过剩流动性(EL)。 通过供给和需求两方面进行相互传导是利率变动对房地产价格的最主要影响方式。首先，利率变化会对房地产市场的需求产生直接影响，并且通过收入效应及替代效应两种转换方式完成。此外，就投资性需求或者投机性需求，利率上升时，由于贷款融资产生的财务费用加上因为转手产生的交易费用，房地产价格的上涨幅度必须存在一定程度的提高才能确保本金的收回。其次，在供给方面，利率直接反映了资金使用成本。若贷款利率不断增加时， 开发商的金融成本也随之增高，但在物价没有上升的情况下，资金的利息成本不能通过合理的方式转移到房价上， 房地产开发商的收益大幅减小，开发商就会控制对房地产的投资规模，导致房地产供给量下降。这样，利率的变化通过供需双方的传导间接地影响了房地产的价格。 过剩流动性全称是指“流动性资产过剩”，也就是流通中的的现金(M0)、狭义货币供应量(M1)及广义货币供应量(M2)等因素的过剩。简单的说，政府采取扩张性货币政策时，使货币供应量增加，从而导致利率下降，外币计价的存款收益高于国内本币存款的收益吸引力，本币贬值，国内房价与国外房价相比有所下降，国外资流进购置国内房产，增加了国内房地产需求，导致国内房地产价格上升。 国家财政收入主要分两部分，一部分是税收，另一部分是以土地为租让金为核心的资源性收益。所以，国家财政收入的高低直接影响房地产价格。
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user: 3. 模型介绍 3.1. e-双子支持向量回归(e-TSVR) 本文引入了一种新的支持向量回归方法，e-双子支持向量回归(e-TSVR)。e-TSVR将先求得两个函数： (1) (2) 其中， 为输入向量， ， ， ， 且 。由这两个函数的均值构成最终的回归函数，设一共有 个训练样本，在计算 和 时，e-TSVR分别极小化成如下的经验风险函数： (3) 和 (4) 其中， 和 是参数， 和 是损失函数。于是引入松弛变量 ， ， 和 ，通过引入正则化项 和 ，e-TSVR的原始最优化问题可以表示为： (5) 和 (6) 其中， 是正参数。 为解决式(5)和(6)的问题，需要得到它们的对偶问题。 关于(5)式的拉格朗日问题由下式给出： (7) 其中， 和 是Lagrange乘法式子的向量， 的条件由下式给出： (8) (9) (10) (11) (12) (13) 从式(9)中的 我们可以得出 ，显然可以从式(7)和(8)中得出： (14) 定义 ， ，式(13)可以表示为： (15) 或者 (16) 将式(16)运用K.K.T.的条件和拉格朗日公式，可以得到式(5)的对偶问题： (17) 当式(17)中的 用 代替时， 只是一个固定的正数，所以结构风险最小化原则不能在用 时完全反映出来。 用同样的方法，将式(17)代入Lagrange函数，便得到了式(7)的Wolfe对偶问题： (18) 其中c是拉格朗日乘数，广义增量 由下式可以得出： (19) 一旦从式(18)中求出式(5)和(6)的 和 ，那么函数 和 就可以求得解。那么估计的回归量构造如下： (20) 本文研究的中国房地产价格的数据是非线性的，由以下两个相近的函数： (21) 其中K是核参数，构建原问题如下： (22) (23) 其中， 是正参数，用相同的方法可以得到其对偶问题，如下： (24) (25) 其中 ，那么广义向量 和 可以由下式得： (26) (27) 若计算出式(22)和式(23)中的 和 ，函数 和 便可以获得，则构造如下估计的回归量： (28) 3.2. VAR模型 在预测中国房地产价格方面，本文构建了VAR模型(向量自回归)来做预测研究。向量自回归模型(Vector Auto Regressive )是Sims在十九世纪八十年代提出的。VAR模型是研究多个相关的经济变量互动关系的常用模型，因而VAR模型用来预测相时间序列系统和随机干扰项对系统变量动态冲击的分析，然后理解不同经济冲击对经济变量产生的影响机制。 一般地，考虑一组时间序列变量： ，我们将其定义微 维向量 ： ， 为总期数。 则滞后p阶的VAR模型形式为： (29) 为 维常数向量， 为 维自回归系数矩阵， 为其矩阵中的元素。 为 维白噪声序列，其中每个元素均是非自相关的。 一个两变量且滞后期为1自回归模型形式为: (30) 其中， 。 (31) 则滞后k期的模型为： (32) VAR模型虽然看着比一般模型较为复杂，但是它的求解却不繁琐。常见的，VAR模型估计求解方法有最大似然估计(MLE)和最小二乘估计(OLS)，最大似然估计和最小二乘估计求解得到的各参数是一致的。