DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. SVR与LightGBM相结合的购买行为预测模型 本次设计所采用的数据是取自于2015年某城市的超市日常交易数据，该超市在一个地市级的小连锁超市，数据为1~7月份完整的交易数据。本文取1~7月份的79，116条交易记录作为训练数据。被购买过的商品类别有849种，中类类别有189种。 本文模型构建主要分为以下阶段，见图1。 3.1. 预处理 预处理阶段主要完成两个工作，一是清理数据中的冗余数据和脏数据；二是提取商品某一段时间的销售行为。由于超市数据的特殊性，逻辑数据不存在问题，但易出现人员操作导致数据错误问题。根据现有资料及数据自身特点，用相关数据进行填写 [ 11 ] 。对于商品某段时间的销售行为，选取7天，30天分别为一个时间窗口，根据用户编号和商品编号对窗口期的数据进行提取，形成以时间为顺序的用户对特定商品的购买行为数据 [ 12 ] 。 3.2. 训练集和验证集 由于数据量的限制，在做数据处理事，利用滑窗法增加数据量，构造3个数据集进行验证，分别如下表1所示。 3.3. 特征工程构建 征体系由消费者特征组，商品特征组，其他特征组组成。特征提取阶段是对预处理之后的购买行为数据和购买行为对应的商品进行。该过程分为如下2个阶段： 1) 静态特征提取：对商品的特征提取是根据购买行为特征数据中商品编号 [ 12 ] ，从已有的商品信息中提取该商品的类别信息、功能分类信息和商品的属性信息。商品的特征数据与购买行为特征数据组合，形成用户购买行为的静态特征。在商品销售特征行为中，分别对预测期前7天，30天的商品的销量，回购量，售卖人数等求最大值、最小值、和值、均值等的统计值 [ 13 ] ，来作为用户近一段时间的商品行为特征。 2) 动态特征提取：根据对商品销量趋势数据 [ 14 ] 的分析，发现95%以上的商品在时间窗口内的销量 大于10。通过将商品的基本特征和销售特征作为训练数据，利用时间滑动窗口，用SVR模型进行处理，提取商品销售的商品销量周期性指数，用来作为商品销量的动态特征。
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user: 4. 实验结果与评价 4.1. 评价标准 预测回归类预测模型精度评价的方法 [ 15 ] 常用的有平均绝对误差(mean absolute error， MAE)，均方根误差(root mean squared error， RMSE)，平均百分比误差(mean percentage error， MPE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error， MAPE)。本文选择RMSE来作为判断标准，RMSE的大小表示预测值与真实值之间的差异 ，RMSE值越小，模型最后预测结果的精度就越高。预测模型精度等级分类见表2所示。 4.2. 实验结果 实验中分别采用随机森林、支持向量回归模型，梯度提升回归模型上文中的数据进行预测。实验显示，对于支持向量回归模型，惩罚系数C = 0.1，损失函数中的 ε 参数 = 10，rmse = 2.50119595807；对于LightGBM，feature_fraction' = 0.8，'bagging_fraction': = 0.8，leaves = 24，learning_rate = 0.3，rmse = 2.236。 对比发现，单一模型的情况下，支持向量回归模型的模型效果，次于LightGBM。说明LightGBM在处理连续性特征和离散性特征的效果更优于SVR模型。通过对SVR和随机森林的模型融合，得到的rmse = 1.23209。说明较单一模型而言，组合模型能更好的发挥各模型的优势，较单一模型有更好的提升。 图1. 流程图 Table 1 Segmentation data set by sliding window metho 数据表示 特征集 预测集 Submit1 4，5，6，7月份数据 8月份 Submit2 3，4，5，6月份数据 7月份 Submit3 1，3，4，5月份数据 6月份 表1. 滑窗法切分数据集 Table 2 Evaluation leve 等级 好 较好 合格 不合格 均方根误差 <1.0 2.0~1.0 3.0~2.0 >3.0 表2. 评价等级
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user: 5. 结束语 在对超市商品销量预测的过程中，先前发表的论文大多是基于长时间的销量预测，采用时间序列进行分析。本文针对短时域的销量预测，创新的采用动态特征提取的方式，通过模型组合的方式，证明以动态特征为基础的组合模型的预测效果，明显高于各单一模型的预测。但预测结果仍受社会因素，促销活动，天气状况等非线性变量因素的影响。接下来的实验，通过利用聚类分析，挖掘商品销售的潜在分类，研究其对销量的影响。
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user: 摘 要 本文通过对学生网贷案例的处理，分析了当代大学生网上借贷消费的根本原因，由此思考了从高校的角度出发如何充分发挥思想政治理论课程“第一课堂”、学生活动“第二课堂”以及学生寝室园区“第三课堂”的合力，积极引导学生主动辨别校园不良网贷，帮助学生树立正确消费观和培养理性消费习惯。 关键词 :校园网贷，消费，根源，高校 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当今世界已经全面步入“互联网+”大数据时代，人们的学习、工作和生活都与网络息息相关，网络借贷服务如雨后春笋般异军突起并迅速席卷了各大高校。大学生群体数量庞大、善于运用网络技术，对数码产品、旅游、购物、文化娱乐方面的消费需求旺盛，这无疑给校园网贷的萌芽和滋长提供了肥沃土壤。由于过分追求物质享受，风险防范意识淡薄，绝大多数大学生没有了解清楚贷款利率和贷款合同条目仅图一时消费之快就盲目借贷，最后导致债台高筑严重扰乱了自身正常的学习和生活。本文从大学生网贷案例的真实处理过程着手，分析了促使当代大学生网上借贷消费的根本原因，由此思考了从高校的角度出发如何充分发挥思想政治理论课程“第一课堂”、学生活动“第二课堂”以及学生寝室园区“第三课堂”的合力，积极引导学生主动辨别校园不良网贷，帮助学生树立正确消费观和培养理性消费习惯。
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user: 2. 案例简述 2017年6月21日下午，辅导员办公室接到无数通电话轰炸，声称大一年级学生小丁拖欠贷款不还扬言要将其告上法庭。辅导员立即约谈学生了解情况，小丁称三个月前在上网时发现了一个面向大学生的校园网络借贷公司，对方承诺借款无抵押、免担保、当天放款 。因为一直想换一个苹果手机，小丁迅速在该公司网站上登记了信息，并在工作人员的帮助下当天就收到了贷款6000元整。按照双方的约定，贷款分12期还清，小丁每月需要偿还本金及利息共820元左右。2017年5月，小丁因为生活费周转不开，没有按时还款，等到6月份还款时发现除了按月计算的本息之外还需额外支付违约金3000元，面对此笔天文数字和网贷公司的连续电话催收，小丁选择更换了电话号码并不再与该公司联系。 辅导员提醒小丁，既然与网贷公司签订了协议，那么蓄意拖欠贷款可能涉嫌违法的问题，借贷方可以找到老师这里，意味着可能到学校找到他或者通过其他方式找到其父母，自己最好提前跟父母坦白实情。经与网贷公司的协商，小丁的父母替他偿还了剩余的本金和利息6640元以及违约金3000元。最终，小丁以接近两倍的金额才平息了自己网络贷款的风波。
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user: 3. 大学生校园网贷根源探析 校园贷推出的初衷原本是为家庭经济困难的学生提供学费和生活费资助，但现在市面上的大多数网贷机构一味从学生贷款中牟取暴利，校园贷业务也彻底变了味儿。从上述学生网上借贷买手机的案例可见，学生使用校园贷的途径越来越广、频率也越来越高，驱使大学生选择校园贷的根源也值得广大高等院校教育工作者深思。 3.1. 过度超前消费主义心理作祟 大学生群体为电子产品消费的主力军，在同学之间容易相互盲目攀比 [ 1 ] 。大学生大多属于零收入人群，由于家庭情况各异，消费能力也参差不齐。校园网贷机构打着操作简单、手续方便、放款迅速、无需担保的旗号走入了大学生的视野并迅速地占领了校园市场。案例中的小丁明知当下自己负担不起如此昂贵的手机，还是没有经受住网贷机构分期付款的诱惑，错误预估了自己的还款能力，最终让拮据的家庭蒙受了不小的经济损失。归根结底，大学生选择校园贷主要是抱着“花明天的钱，圆今天的梦”的过度超前消费主义心理。 3.2. 家庭教育的缺失 目前中国的高等院校普遍实行住校制，大学生离开父母外出上大学，平时相互之间沟通和交流较少 [ 2 ] 。从学院举办的历届家长开放日活动反馈，70%的家长都认为孩子上大学了，可以放手不需要管束太多，对学生的想法和心理也没有及时了解。加之多数农村生源的学生家长接触网络信息不多，对校园网络借贷也缺乏基本的了解，无法在校园网贷方面给学生做出正确的价值观和行为指引。上述案例中小丁的父母常年在外省务工，偶尔跟小丁电话联系都是过问生活费事宜，对其内心的想法知之甚少，也没料到一向节俭的小丁会做出网上贷款买昂贵手机的举动。家庭教育的缺失也相应削弱了大学生应对不良网贷的抵抗力。 3.3. 防骗意识和理财知识的匮乏 大学生虽说是接受高等教育的群体，但毕竟涉世未深，社会经验不足，对于网络借贷的风险意识与自身财产的安全意识都是相当缺乏的。除开金融相关专业的同学之外，绝大多数大学生的理财知识都十分欠缺，不少同学吐槽自己的生活月初过得像皇帝，月末过得还不如乞丐，对每月的生活费缺乏合理安排和科学分配。正如案例中的小丁在生活费无法满足自己购买手机的消费需求时，就采取校园网络借贷的方式来满足自己一时的购物之快。殊不知，网络借贷公司还有违约金等隐含的协议条款，此等不良校园网贷公司就是拿稳了如小丁一般缺乏理财意识和防骗意识大学生的普遍心理，校园网贷才在大学校园如此盛行。
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user: 4. 高校如何加强对大学生网贷消费正向引导的思考 从上述大学生校园网贷根源的探析得知，大学生在网上借贷既有自身因素和社会根源，也有家庭和学校教育方面的缺失。从高校的角度，如何科学有效地利用自身资源，切实抓好思想政治理论课程“第一课堂”主阵地建设，努力拓宽学生活动“第二课堂”主渠道和大力打造学生宿舍园区“第三课堂”，加强对大学生校园网贷消费的积极引导也应该引起高校教育工作者的关注和思考。 4.1. 思想政治理论课程“第一课堂”的主阵地建设 “如何针对案例中已出现的问题，对大学生网络借贷、超前或畸形消费行为进行规范、教育和引导，维护高校校园的安全稳定，成为‘互联网+’时代大学生思想政治教育工作的新课题。” [ 3 ] 高校思政工作者应将大学生的理想信念教育视为己任，在习近平总书记新时代中国特色社会主义思想的指导下，努力丰富课堂知识，给学生灌输和传达不良校园贷的危害，积极拓展课堂教学互动新模式让学生增强防骗意识和自我保护意识，避免过度超前消费，有技巧、有方法地引导学生形成健康的消费意识和理性消费习惯，把学生培养成有能力、有担当的社会主义合格建设者和可靠接班人。 4.2. 学生活动“第二课堂”的主渠道拓展 辅导员作为学生活动的主要组织者和策划者，应该依托好学生社团和班级干部的力量，利用主题班会和团日活动召开“辨别校园贷”、“如何跟校园贷Say No”等系列认识和抵御不良网络借贷的主题活动。学校保卫处和法规处也应该主动联系并积极配合公检法机关开展法制宣讲进校园活动和组织相关的系列专题讲座，让同学们更加全面客观地认识不良校园贷的危害。另外，学院定期举办家长开放日，邀请学生家长走进大学校园、走近学生生活，与学生多沟通与老师多交流，建立长期有效的家校联络反馈机制，发挥家校合作的助力及时发现学生的异常情况，一旦发现其有网上借贷的行为能在第一时间对学生做出正确的价值观引导和不良行为的制止。 4.3. 学生宿舍园区“第三课堂”的打造 学生寝室是大学生学习和生活的主要场所，也被视为大学生教育的“第三课堂”，着力打造大学生宿舍园区文化建设，对大学生理性消费观的形成和健康消费习惯的培养具有必不可少的助力。定期在学生宿舍园区开展“抵制不良校园网贷”宣传和联名签字活动，举办倡导“勤俭节约，理性消费”寝室文化周和文明寝室评选活动，让学生时时耳濡目染校园网贷的危害，借助模范寝室的领雁力量和朋辈互助的力量，让同学们发自内心地意识到远离不良网贷，自觉养成勤俭节约好习惯的重要性，从源头上杜绝不良校园网贷。
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user: 5. 结语 本文从对学生网贷案例的处置，分析了大学生不良校园贷屡禁不止的根本原因，也由此思考了高校处在大学生理想信念教育培养的中心环节，应科学有效地运用自身资源优势，充分发挥三大课堂的合力，既不放松思想政治理论课程“第一课堂”对校园网络借贷危害的知识灌输，积极开辟学生活动“第二课堂”的多种渠道加强对大学生的法制教育，更是丝毫不松懈对学生宿舍园区“第三课堂”的文化宣传和文明打造，让学生深刻认识到不良校园网络借贷的危害，提高风险防范意识和抵御能力，自觉养成勤俭节约和理性消费的观念和习惯。
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user: 摘 要 本文通过高速公路复式收费通道和扇形式收费通道的分析，分别讨论了复式收费广场和扇形式收费广场，通过建立数学模型讨论了不同交通流量下最优的建设方案以及不同形状的收费广场占地面积。然后获得了复式收费广场的占地面积小于扇形收费广场。最后发现将传统人工收费形式变为MTC与ETC极大地提高收费站的吞吐量。 关键词 :复式收费通道，扇形式收费通道，收费广场 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 不同的收费通道对停车收费的效率，收费障碍区域的道路通行能力有不同的影响。本文细致研究了不同形式的收费通道对高速公路收费障碍区域吞吐量的影响，为收费广场最优形式的确定提供了有力的依据。
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user: 2. 复式收费通道 复式收费通道 [ 1 ] 是在一条收费道路上串联多个收费亭(如下图)，让多个车辆同时收费的收费通道，正在接受服务队列中收费时间最长的车辆决定整个队列的服务时间，收费亭的个数同时影响着车辆在收费亭服务的排队时间、收费时间、驶入收费障碍区域的时间，驶离收费障碍区域的时间等。 在车流量较大的情况下，假定单位时间(h)通过1500列队的车辆数，排队车辆依次序按列队驶入收费通道并接受服务，未出现途中变道的情况，且每批服务的车辆数等于收费亭的个数。 本文运用时间驱动的方法 [ 2 ] [ 3 ] 模拟服务1500列队车辆通过收费障碍区域的平均滞留时间来衡量其通行能力。设串联收费亭的数目为m，驶入收费障碍区域的车辆速度为v，车辆启动的反应时间为t，一个列队的车辆平均收费时间T，收费亭间距L，等待收费车辆车头间距为l，收费阻碍区域停留时间包括车辆驶入时间 U i 、收费服务时间 S i 和列队最后一辆车离开启动时间R。第i辆车进入收费通道的时间： y i = i ⋅ t ；第i辆车行驶至第i个收费亭所走路程的计算式如下： Z i = ( m − i ) × L + i ⋅ l ；第i辆车驶入收费 通道的行驶时间计算公式如下： Q i = Z i v 。因此，第i辆车的驶入就位时间计算公式如下： U i = y i + Q i = i × t + ( m − i ) × L + i × l v 车辆收费时间 S i 服从负指数分布，其密度函数为： f ( t ) = { 0 ，                   μ ≥ 0 ， μ e − μ t ，       μ < 0. 利用反函数法编写服从负指数的n个随机数。第i辆车的收费结束时间计算公式如下： 。 收费亭为n个复式收费通道，列队每辆车的服务时间与其相应的驶入就位时间之和的最大值为该列队的最大收费结束时间，列队车辆最大收费结束时间计算公式为： F = max ( T 1 ⋯ T n ) 。正在接受服务队列中收费时间最长的车辆决定整个队列的服务时间，因此若第k个车辆收费用时最多，只用算 m − k 辆车的启动时间，那么列队的总启动时间为： R = ( m − k ) × t 。故第k个列队车辆滞留时间为： W k = max ( T 1 ⋯ T n ) + R = ( m − k ) × t + ( m − k ) × L + k × l v + k × t + S k . 将所有列队车辆服务时间相加求平均值即得到总的平均滞留时间。本文只考虑单通道上车辆滞留时间，多通道乘以收费通道数即可，由美国交通统计局统计数据 [ 4 ] 可知，车辆启动时间t约为0.5 s，两收费亭的距离L约为9 m，相邻车头间距l为6 m，通道内的车辆平均速度v为5 km/h。由于收费站的个数为通行车道数的两倍，故只考虑一个收费通道串联两个收费亭，即 m = 2 。将数据带入模型中，求得1500个队列的滞留时间，其中前十个的滞留时间如下表所示。 即得到1500个队列的滞留平均时间 W ¯ = 11.99   s 。
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user: 3. 扇形式收费通道 扇形式收费通道即是在收费障碍区域中单路排队多通道服务(如下图)，车辆列队等候依次驶入该车道对应的收费亭，在车流量比较大的时候，行车道路的车辆有两个收费亭选择，从而减少排队时间，但是当通道流出的车流量大于出站口的最大车流量容纳能力，便会在出口处出现拥挤状况。该收费通道的通行能力主要受到收费服务水平、合并模式的影响，于是只可考虑收费前排队等候时间 E ( W ) 、收费过程中的排队等候时间 E ( S ) 。假设汽车到达的时间间隔符合负指数分布，收费服务时间服从负指数分布，汽车到达收费站是服从负指数分布。车辆在m个收费车道中分别排队，车辆一旦进入某个收费车道不可再更改车道 [ 2 ] 。 每个服务通道收费员的服务强度u，平均服务时间为 1 / u ，单位时间达到的车辆数λ， P k 为t时刻有k辆车的概率，收费亭的数目为N， P 0 为系统空闲概率(系统处于没有顾客来到要求服务的概率)， ρ = λ / μ 为系统负荷水平(交通强度或服务程度)。本文考虑在平稳状态下的概率分布情况，即 ρ / N < 1 的情况 [ 2 ] 。 扇形式通道系统有C个通道的个数，收费亭的个数为2C，则系统的服务强度为： ρ ′ = ρ N 。系统中有n个单位(汽车)进入的概率为： { p n = ( ρ ′ ) n n ! p 0 ，           0 ≤ n ≤ C ， p n = ( ρ ′ ) n C n − C n ! p 0 ，       n ≥ C . 系统中收费亭空闲的概率为： P 0 = 1 ∑ n = 0 N − 1 ( ρ ′ N ) n n ! + ( ρ ′ N ) n N ! ( 1 − ρ ′ ) ，即排队长度为： L = ρ N + 1 N ! N ( 1 − ρ ′ ) 2 p 0 ，排队中平均等待时间： E ( W ) = L λ ，系统中平均服务的时间： E ( S ) = 1 u ，滞留收费广场总时间的期望值： E ( T ) = E ( W ) + E (S) 其中 E ( T ) = ρ N + 1 N × λ N ! ( 1 − ρ N ) 2 p 0 + 1 u 。 只考虑一条行车道选择最近的两个收费亭的情况，每小时通过的车辆数为3000，据美国交通统计局统计数据，取平均后，新泽西州高速公路车辆流的数据如下： n = 2 ， μ = 800 ， λ = 800 。将数据带入模型中 u = 2 / 9 cars/s， λ = 2 / 9 car/s， ρ = λ / μ = 1 ， ρ / N = 1 / 2 < 1 故该系统稳定，求得滞留收费广场的总时间为 E ( T ) = 6   s 。
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user: 4. 成本分析 基于对高速公路收费站安全影响因素的分析，选择收费广场渐变率( tan α )，收费站服务水平( V / C )与收费广场入口段纵坡(i)作为模型参数，并以收费站年交通事故发生次数为安全评价模型的标度(Y)。建立事故预防评价线性模型： Y = β 0 + β 1 × x 1 + β 2 × x 2 + β 3 × x 3 其中 x 1 : 1 / tan α ， x 2 : V / C ， x 3 : i 。 在此只考虑土地成本，设备成本和单主路情况。假设土地面积包括收费通道(将收费通道长度近似用收费岛长度代替)和收费广场过渡段(连接高速公路基本路段和收费通道的等腰梯形区域)，梯形区域的边与高速公路基本路段的夹角为 α ( 3 ∘ < α < 4 ∘ ) ，道路宽度 W r ，收费岛宽度 W i ，(如下图)梯形下底长度 ，其中n为收费站个数，主路宽度d，梯形长度 L = W − d 2 tan α ，收费岛长度l。 4.1. 复式收费广场 基于收费站的个数与主路道路个数相同，则 W = ( W r + W i ) × 1 。为减少收费站中前车的交易时间对后车的影响，在两收费亭之间设置20 m的缓冲长度 l ′ ，因此收费广场面积为： S = ( W + d ) L 2 + W ( l + l ′ ) 其中 L = W − d 2 tan α 。 4.2. 扇形收费广场 基于收费站的个数是主路道路的两倍，则 W = ( W r + W i ) × 2 。收费面积为： S = ( W + d ) L 2 + W l 其中 L = W − d 2 tan α 。
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user: 5. 模型求解 X为收费站设计和交通运行参数矩阵， Y i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 代表第i个样本的收费站年交通事故次数，β为系数矩阵，则样本可用下面的矩阵表示： X = [ 1 x 1 ， 1 x 1 ， 2 x 1 ， 3 1 x 2 ， 1 x 2 ， 2 x 2 ， 3 1 x 3 ， 1 x 3 ， 2 x 3 ， 3 1 x 4 ， 1 x 4 ， 2 x 4 ， 3 ] ，   Y = [ Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 ] ，   β = [ β 0 β 1 β 2 β 3 ] 根据国内外相关研究成果和实际建设经验，建议收费广场渐变率( tan α )取值在1/7~1/10之间，收费站服务水平( V / C )取值在0.7~0.9之间，收费广场入口段纵坡(i)取值在1.0%~2.0%之间，取渐变段长度为 标准值50 m，则由 L = W − d 2 tan α 可求得复式收费广场和扇形收费广场不同的渐变率。 5.1. 复式收费广场 对于复式收费广场而言，由于渐变率为渐变道路加宽宽度与渐变道路的比值，模型表达式为 Y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 × x 1 + β ^ 2 × x 2 + β ^ 3 × x 3 取 ( x 11 x 21 x 31 x 41 ) = ( 50 3 3 25 20 ) ， ( x 12 x 22 x 32 x 42 ) = ( 0.70 0.77 0.84 0.90 ) ， ( x 13 x 23 x 33 x 43 ) = ( 0.010 0.013 0.016 0.020 ) 。对系数矩阵标准化处理后进行极大似然估计，可得到一个正规方程组： X T X β = X T Y 。β的极大似然估计为： β ^ = ( X T X ) − 1 X T Y = ( 1.1832 7.3015 − 4.8059 3 .3212 ) 带入可得到回归方程： Y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 × x 1 + β ^ 2 × x 2 + β ^ 3 × x 3 = 1.1832 + 7.3015 × x 1 − 4.8059 × x 2 + 3.3212 × x 3 将 X ′ = ( 20.000 8.00 0.015 ) T 标准化得到的数据带入回归方程得到 Y ⌢ ′ = 13 。 5.2. 扇形收费广场 取 ( x 11 x 21 x 31 x 41 ) = ( 20 17 14 13 ) ， ( x 12 x 22 x 32 x 42 ) = ( 0.70 0.77 0.84 0.90 ) ， ( x 13 x 23 x 33 x 43 ) = ( 0.010 0 .013 0.016 0.020 ) 。对系数矩阵进行极大似然估计，可得到一个正规方程组： X T X β = X T Y 。则β的极大似然估计为： β ^ = ( X T X ) − 1 X T Y = ( − 3.0023 1.5195 3.7419 − 2.2581 ) ′ 带入可得到回归方程： Y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 × x 1 + β ^ 2 × x 2 + β ^ 3 × x 3 = − 3.0023 + 1.5195 × x 1 + 3.7419 × x 2 − 2.2581 × x 3 将 X ″ = ( 20.000 8.00 0.015 ) T 标准化后带入回归方程得到 Y ⌢ ″ = 30 。 在的收费广场渐变率，服务水平，入口段纵坡相同的情况下，复式收费广场发生事故的几率小于扇形收费广场。 5.3. 成本分析模型求解 由大量数据统计以及相关研究 [ 1 ] 可以得到一般人工收费站的道路宽度 W r = 3.2   m ，收费岛宽度 W i = 2.2   m ，主路宽度 d = 3.78   m ，收费岛长度 l = 36   m ，梯形区域的边与高速公路基本路段的夹角取为 α = 4 ∘ ，缓冲长度 l ′ = 20   m 。带入数据得到复式收费广场面积为： S = 467.64   m 2 。带入数据得到扇形收费广场面积为： S = 651.24   m 2 。 通过不同形状的收费广场占地面积来反映成本，由计算结果可知复式收费广场的占地面积小于扇形收费广场。  在本文的假设中，当在设计收费广场时，若更看重道路的吞吐量，综合考虑，使用扇形收费站更佳。  根据实际情况给吞吐量，事故预防和土地成本赋予不同的权重，则得到相适应的解决方案。
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user: 6. 仿真方案设定 将传统人工收费形式变为MTC与ETC的实质是将改变了收费站服务水平，收费站服务水平的提升将极大地提高收费站的吞吐量。因此，为了便于比较分析ETC系统对收费站服务水平的影响程度，选择ETC车道数量，ETC使用率和交通流量三个参数构造仿真方案 [ 5 ] 。仿真结果分析：选取仿真方案中ETC使用率为30%、60%和90%的收费站平均延误仿真结果进行分析。  当ETC使用率为30%时，可知：当交通流量 < 1000 veh/h时，配置1条ETC通道收费服务水平最佳，即ETC和MTC的比率为1:3；当交通流量 > 1000 veh/h时，配置2条ETC通道服务水平最佳，即ETC和MTC的比率为1:1。  当ETC使用率为60%时，可知：当交通流量 < 1400 veh/h时，配置1条ETC通道收费服务水平最佳，即ETC和MTC的比率为1:3；当交通流量 > 1400 veh/h时，配置2条ETC通道收费服务水平最佳，即ETC和MTC的比率为1:1。 总体而言配置1、2、3条ETC通道均可以提高收费站服务水平。  当ETC使用率为90%时，可知：配置3条ETC通道收费站服务水平最佳，配置2条也可，即ETC和MTC的比率为3:0或2:1。
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user: 摘 要 马克思主义哲学视域下“中国梦”的逻辑起点是唯物史观。因此我们必须从理论的科学性和逻辑的严谨性出发；从社会主义运动的理论和现实需要出发去理解中国梦的深层含义。中国梦不是名山里的“秘密”，“基层传播”这一方式可以有效让中国梦“掌握群众”并外化为群众自觉行动的“物质力量”。 关键词 :中国梦，基层传播 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2012年习近平总书记在参观《复兴之路》展览时指出：“现在，大家都在讨论中国梦，我以为，实现中华民族的伟大复兴，就是中华民族近代以来最伟大的梦想。”( [ 1 ] ， p. 5)在十九大报告中，总书记再一次向全世界和全国人民提出这一庄严宣告。与之前不同的是，十九大报告对中国梦的论述，目标更加明确，路径更加清晰，内涵更加广阔，配套更加全面。
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user: 2. 中国梦基层传播的内涵 中国梦向基层传播是将“中华民族伟大复兴的梦想”大众化的重要实践进程。从系统与要素的范畴看，中国梦的基层传播这一方式是实现中国梦道路上的重要一环；从内容与形式的范畴看，中国梦向基层传播是实现中国梦道路上一项大的工程；从联系与发展的范畴看，中国梦向基层传播既有社会背景下的相对稳定性，又有立足于实践进程的持续推进性。从现象与本质的范畴看，中国梦向基层传播不能简单等同于将中国梦大众化的单向度的传输过程，它应该是一个双向度的实践进程。 2.1. 中国梦大众化的载体解析 中国梦的基层传播需要三个载体，分别是组织本体、传播载体和接受主体，三位一体构成了分工不同、相互统一的有机系统。中国共产党作为中国梦的设计师，是推动中国梦向基层传播的中坚力量与核心支柱。一方面，中国共产党通过动员各级组织机构、广大党员同志积极参与到中国梦的实践中来。另一方面，中共各级党委应该深入贯彻落实中共中央及各上级党委的指令。中国梦向基层传播的宣传载体，包括了各级宣传部门、理论研究机构、国民教育系列院校及主流媒体等，相对于领导主体，传播载体在中国梦的实践进程中起着承上启下的作用。而作为中国梦向基层传播的终极目标，人民群众则是中国梦向基层传播的实践主体，具有基础性的地位。综上所述，中国梦向基层传播的三大载体，居于不同地位，但又对立统一，发挥着各自的优势。 2.2. 中国梦大众化与时代化的逻辑关联 习近平总书记指出：“实现中国梦必须走中国道路、弘扬中国精神、凝聚中国力量。”( [ 1 ] ， p. 10)中国梦是为了实现中华民族的伟大复兴，它应该与中国具体实践、中国具体国情以及中国传统文化“紧密结合”在一起。中国梦大众化的同时也要注意和当今时代相结合，使中国梦积极回应时代要求，赋予其“时代特色”。中国梦的大众化进程是中国梦由理论逻辑上升到实践逻辑的转换过程，是中国梦由原来的“小众掌握”到“大众掌握”的跨越过程。中国梦的大众“化”也正是中国梦向基层传播的核心所在，因此中国梦的大众化和时代化极具实践特色和时代特色。
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user: 3. 中国梦基层传播的现状及成因 当前我们处在一个网络高速发达、全球化不断深入发展的社会，多元化的文化以及不同的价值观时刻影响着我国的意识形态领域。价值冲突与价值认同的问题同时存在着，多元化的价值冲突使得中国梦向基层传播面临着一定的困境。如何正确分析并解决多元价值冲突以及价值认同的问题，这就是中国梦大众化的困境所在。 3.1. 对西方价值观渗透我国核心价值观的批判 当代中国正处于社会主义初级阶段，政治、经济、文化等各个领域随着改革的深入发展而急剧转变。与此同时，国人的价值取向受到来自各方面的影响而呈现出多元化的趋势。例如，《蜘蛛侠》、《钢铁侠》、《速度与激情》等美国电影受到大批中国影迷的追捧，而电影表现的就是典型的西方个人英雄主义。“美国化”的电影进入中国市场后，不仅为其带来了巨大的经济利益，而且将美国文化、世界观和价值观直接输入中国，这些影视作品从表现形式看，似乎只是放松身心的精神消费，但实际上西方的文化和价值观念已经潜移默化的渗透到国人的价值观当中，使我们在不知不觉中被同化以致失去了民族性。 3.2. 网络公众话语空间结构本末倒置 新媒体传播形势下，新媒体传播重表现形式轻价值导向。借助互联网的发展，传播者与受众的互动性增强，信息发布的门槛变得更低，受众的参与度大幅提高。受众可以很容易的通过论坛、微博等渠道发布极具主观色彩的信息，甚至一些当红博主他们成了精神领袖，操纵舆论的走向，影响人们的价值判断和价值选择。近些年来，网络直播如雨后春笋般涌入人们的生活，更是掀起了打赏主播、刷礼物等一系列热潮，主播们凭借低俗不堪的语言、暴露的衣着吸引了大批观众。这就是新媒体只注重传播形式上的群众参与度，没有将价值导向作为重要参数的典型事例。新媒体传播并没有做到对信息发布监管与控制，尽管传播的互动性决定了新媒体不可能绝对控制言论，但是媒体必须掌握信息发布的主导权。新媒体盲目地进行商业化运作，只追求民众参与热度和高的点击率，而不注重传播信息的内容和质量，势必会导致网络公众话语空间结构的本末倒置，从而导致广大群众在价值观认知上会产生偏差，这不仅阻碍了社会主义核心价值观的传播，同时也阻碍了中国梦向基层传播的实践进程。 3.3. 市场经济体制下集体主义意识弱化 市场经济体制下，政府作为一只无形的手参与管理。残酷的竞争模式下，无论是企业还是个人都作为精致的利己主义者的存在。“存在即合理”，他们努力在寻求自身存在于这个社会的立足点。在这样的逻辑前提下，社会主义核心价值观是不可能扎根于基层群众的心目中的。市场经济模式下导致企业及个人更注重寻求自身的“个性”发展，而忽略了社会之所以能繁荣昌盛所需要的“共性”。每个人最大程度地运用自己的资本，希望自己的劳动可以获得更大的剩余价值。市场经济模式下，个人与企业之间是一种雇佣者与被雇佣者的关系，追求团队精神下创造更大的剩余价值，不同于集体主义的是，这种模式下个人的主体性逐渐突出。市场经济的模式下，无论是企业还是个人都必须承认利益的双向性。2015年9月，习近平总书记在纽约联合国总部出席第七十届联合国大会一般性辩论时发表重要讲话指出：“当今世界，各国相互依存、休戚与共。我们要继承和弘扬联合国宪章的宗旨和原则，构建以合作共赢为核心的新型国际关系，打造人类命运共同体”( [ 1 ] ， p. 264)。其实自利和利他是本身就是对立统一的关系，对别人利益的尊重，才能更好地帮助自身对利益的追求。市场经济充分承认追求个人利益是合理的，但是应该建立平等对待的伙伴关系、建立共建共享的安全格局，只有这样，社会主义核心价值观才能真正意义上深入基层，中国梦才不仅仅是梦。
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user: 4. 当代中国梦基层传播的途径与方法探析 4.1. 中国梦作为标志性名片 构建民族化话语体系是中国梦作为标志性名片的重要前提。中国传统文化视域下的中国梦对西方文化既有外在的拒斥性，也有内在的包容性。中国传统文化之所以能与中国梦交集融汇，正在于两者在诸多方面可以耦合。中国梦“实践第一”的个性与中国传统文化“通经致用”的实用理性具有相容性；中国共产党的无产阶级先锋队理论与儒学心性修养学说具有一致性；中国共产党的最终奋斗目标就是达到共同富裕的社会理想，和儒家“大同”的社会理想有着相通性；中国共产党的指导思想：“马克思主义哲学”下的辩证唯物主义与历史唯物主义与中国传统文化政治思想有着内在关联性等。这些内藏的耦合点，使中国梦紧紧的与中华民族优秀文化的结合在一起产生了极大的可能性。马克思主义是“舶来品”，但中国共产党人用一次次的切身实干，将马克思主义吸收进了中国特色社会主义道路的实践进程中来。中国梦巧用西方话语规则对外传播，并且成功融入到了全球话语体系中来，既包含了国际化的共性，又具备了中国化的个性。 4.2. 有效利用网络公共话语空间 充分借助新媒体短视频的吸引力是有效利用网络公共话语空间的重要举措。习近平对发挥新兴媒体作用给予高度关注。他明确指出：要“发挥好新兴媒体作用，增强对外话语的创造力、感召力和公信力” [ 2 ] 。利用新型媒体和简洁精炼的主题视频进行宣传可以消除大众的审美疲劳，往往能起到很好的传播效果。比如说，“光荣与梦想”——我们的中国梦系列公益宣传片，就是通过新媒体短视频的魅力向全社会宣传中国梦，在基层人民群众当中引起激烈的反响与回应；党和国家形象英语宣传片“中国共产党与你一起在路上”就在国内外产生良好的反响；新版中国政府网英文版的上线，也正式创建了面向国际社会传播的网络信息平台。英文版设计了总理风采、最新资讯、政策发布解读等六个一级栏目以及30多个二级栏目。新版的中国政府网英文版面向国际社会传递中国梦的声音，追求国际化互动交流平台，展示关于实现中国梦的决心。总言之，网络公共话语空间的充分利用，不仅仅使中国梦具备了直观性和可操作性，而且是专门就“基层”而言的“特殊作品”，更具针对性和感性现实性。 4.3. 根本性原则：突出人民群众的实践主体地位 中国梦归根到底是中国人民的梦。习近平总书记指出：“中国梦的本质是国家富强、民族振兴、人民幸福。”( [ 1 ] ， p. 8)全面建成小康社会以及重大民生问题的根本性的解决将大大增强基层群众对中国梦的价值认同.党的十九大以来，以习近平同志为总书记的党中央把全面从严治党纳入“四个全面”战略布局，坚定不移推进全面从严治党、依规治党，政治生态、社会思想文化环境得到了极大的改善。“四个全面”战略布局的深化，将使中国梦向基层传播具备了更好的现实条件、将使中国梦大众化更加的深入人心。“十三五”规划纲要根据新形势新情况，提出了全面建成小康社会新的目标要求，同时也为中国梦向基层传播创造更好物质基础。此外，通过理论武装帮助基层人民群众更好的意识他们的实践主体地位，成为了中国梦向基层传播的出发点和重要前提。十九大报告明确指出：“中国共产党人的初心和使命，就是为中国人民谋幸福，为中华民族谋复兴。” [ 3 ] 因此，必须关注群众切身利益、满足基层群众合理诉求，马克思曾指出：“一步实际运动比一打纲领更重要。” [ 4 ] 我们党在解决民生问题和社会问题上所体现出的“大智慧”是取得广大人民群众信任的“大前提”，同时也是推进中国梦向基层传播的“大基础”。 中国梦向基层传播“符合中央精神，符合中国实际，符合客观规律”。从马克思主义哲学特别是唯物论、辩证法、历史观、认识论、系统论等维度对中国梦向基层传播展开系统而全面的研究，既是中国政府的顶层需要，也是中国梦战略实践指导的需要，还是马克思主义哲学理论发展与实现自身的需要。
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user: 摘 要 耕地非农化是全球十分关注的一个重大问题，提升其流转的决策水平是解决该问题的有效手段。然而不同主体之间的竞争性、互动性及复杂性，成为制约耕地非农化流转决策技术推广应用的主要瓶颈。本文拟建立基于决策主体交互影响的耕地非农化流转时空决策模型，结合多智能体系统(multi-agents system， MAS)、微粒群优化算法(particle swarm optimization， PSO)在时间和空间上对耕地非农化流转进行空间决策研究，为区域耕地资源有效利用提供技术支持。研究结果表明：考虑政府、土地开发企业和农户的MASPSO决策模型，能合理地对区域耕地流转过程中的土地利用结构和空间布局进行合理配置，不仅能满足区域耕地量的要求，又能提高耕地质量，以实现资源节约与环境友好的可持续发展目标。 关键词 :耕地，非农化，决策优化，多智能体系统 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 耕地非农化是指耕地转为非农建设用地过程，其转化过程涉及政府、农户、土地开发企业等复杂主体 [ 1 ] 。目前耕地非农化成为全球十分关注的一个重大问题，已经受到国内外众多学者的关注，研究领域主要集中在流转成因(驱动力) [ 2 ] - [ 7 ] 、影响结果(经济增长贡献、粮食安全) [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 、调控措施 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 等方面。目前对于中国耕地非农化的特征、规律以及驱动力等机制的研究已经成熟，然而对耕地如何合理非农化流转的关键科学问题还没搞清楚，对耕地非农化合理性的相关研究较少，对耕地非农化流转决策的关注不足。其主要原因是耕地非农化流转的科学决策过程属于多主体、多目标决策问题，不同主体之间的竞争性和复杂性使得对其优化决策变得非常困难。 耕地非农化流转决策研究目前仍处于起步阶段，定性研究多，定量研究少，静态方法多，空间的动态研究方法少。由于影响耕地非农化流转的影响因素和决策主体不断地在空间和时间上进行协调与变化，这就要求耕地非农化流转决策模型能够更加灵活实用。另外，在空间决策与优化问题中，空间信息的处理与空间搜索能力是关键，常规的GIS空间分析功能无法满足其需求，一般的穷尽搜索方法由于耗时长，搜索速度慢，难以胜任复杂空间搜索问题的求解，这些问题都极大的限制了耕地非农化流转决策优化技术的应用与推广。近年来，基于多智能体系统的土地利用优化配置与空间模拟已经得到广泛的研究和应用 [ 16 ] [ 17 ] ，这为耕地非农化决策研究提供了研究思路与方法。 本文以广东省广州市黄埔区为例，通过探讨智能体与外部环境间的作用和反馈关系、智能体之间互动关系等问题，在多智能体决策框架的基础上，建立耕地非农化流转的时空决策优化模型，以提升耕地非农化流转决策的科学性。
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user: 2. 研究区域概况 本文以我国经济快速发展地区广州市黄埔区为例(图1)，黄埔区由2014年的旧黄埔区和萝岗区组成，其位于东经113˚23'29''~113 。 36'2''，北纬23˚1'57''~23˚24'57''，地处广州市中部，珠江口内，地形南北狭长，地势北向南逐渐降低。包括1个国家级经济技术开发区(广州科学城)和1个省级经济技术开发区(中新知识城)，土地总面积约48417 hm 2 ，下辖14个街道、1个镇，其中社区居委会91个，街道15个，行政村48个，村民委员会542个。
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user: 4. 结果与分析 模型参数取值如下：邻域合作概率和竞争概率均为0.85，最小误差值为0.0000001，学习因子取值1.22，常数因子为0.77，迭代次数为10次，搜索半径为0.2，研究为各个Agent设置相同的优势度，取值为1，对耕地非农化流转过程的多个目标进行优化，计算获得全局最优解作为判断依据。模型运算初期，全局最优解主要集中在四个目标值的较低水平，随着模型迭代次数的增加，非支配解的各个目标逐步提升，最终达到收敛状态。整个运算过程是在黄埔区《基于多智能体的耕地非农化流转决策支持系统》中运行，经最后检验，kappa系数达到0.8035，超过0.75的一致性检验水平，表明此次运行结果良好。最终运算结果如表1所示： 通过2015年土地利用现状图与优化配置结果图进行对比(图2)，耕地由原来2256个斑块通过优化配置后减少为1963个斑块，城镇建设用地斑块从3031个斑块减少到2744个斑块，两者的空间紧凑度在优化后获得了不同程度的提高。 将2015年土地利用现状图与优化结果进行叠加对比，进一步分析耕地流向及空间分布格局。表2中显示发生变化的用地主要为耕地、城镇建设用地和交通用地，分别占变化总量的50.54% (47，104)、32.71% (30，485)和13.99% (13，036)，林地、水域和其他用地未发生转变。具体来看，耕地流转过程中，约22.60%由于退耕还林政策调整为林地，约58.94%由于城市扩张转变为城镇建设用地，约27.67%由于完善城市交通网而转变为交通用地。同时，为落实耕地占补平衡政策，通过建设用地整理复垦，约占城镇建设用地的35.25%的10，747个单元网格调整为耕地。 Table 1 Operation optimization results of different models of cultivated land conversio 地类 2015年现状 MASPSO模型 单元数 比例 单元数 比例 耕地 325，743 6.73% 280，469 5.79% 园地 586，392 12.11% 588，962 12.16% 林地 1，613，117 33.32% 1，612，371 33.30% 城镇建设用地 1，644，208 33.96% 1，676，493 34.63% 交通用地 257，713 5.32% 271，749 5.61% 水域 383，275 7.92% 381，483 7.88% 其他用地 31，252 0.65% 30，173 0.62% 表1. 耕地非农化流转运行优化结果 图2. 2015年现状图与2020年耕地流转结果图 Table 2 Transition matrix of farmlan 地类 耕地 园地 林地 城镇建设用地 交通用地 水域 其他用地 总计 转换率 耕地 – 0 1，647 27，765 8692 0 0 47，104 14.46% 园地 0 – 728 1551 291 0 0 2570 0.44% 林地 0 0 – 0 0 0 0 0 0 城镇建设用地 10，747 503 10，054 – 9181 0 0 30，485 1.85% 交通用地 4864 0 0 8172 – 0 0 13，036 5.06% 水域 0 0 0 0 0 – 0 0 0 其他用地 0 0 0 0 0 0 – 0 0 总计 15，611 503 21，429 37，488 18，164 0 0 93，195 1.92% 表2. 耕地转换矩阵 在耕地转换过程中，位于中部和北部坡地或者土地质量较差的耕地被转为其他用途，而土地质量较好的单元则优先被补充为耕地。耕地总面积虽有所减少了，但是耕地质量有明显的提高(见表3)。在资源节约和环境友好目标的指导下，新增耕地主要集中在黄埔区九龙镇北部地区，该地区为广州市主要高标准基本农田建设区，考虑到高标准基本农田的集中连片性，该区域范围内新增耕地占85.63%。经过优化 Table 3 Changes of arable land qualit 耕地质量等级 现状数量 现状比例 减少数量 增加数量 结果数量 结果比例 Ⅰ 239，915 15.35% 178 4991 241，228 86.01% Ⅱ 49，999 15.35% 20，325 5113 30，787 10.98% Ⅲ 31，785 9.76% 23，163 643 8454 3.01% Ⅳ 2745 0.84% 2745 0 0 0 Ⅴ 1299 0.40% 1299 0 0 0 表3. 耕地质量变化分析 后耕地等级质量上升了两个等别，从i-V等变为i-iii等，且i等的耕地数量占到所有耕地面积的86.01%，大幅度提高了优质耕地数量；而新增城镇建设用地主要集中在黄埔区中部、九龙镇南部地区，主要原因在于中部地区和九龙镇南部地区相对地势平坦，非城镇化区域范围随着政府“北进政策”，城镇建设用地逐渐趋于集中布局，提高了土地资源的集约利用，避免了优质农田的过渡占用。
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user: 5. 结论与讨论 1) 耕地资源非农化流转决策优化是以实现社会、经济和生态效益最大化为目标，合理安排耕地非农效率，最终实现生态系统平衡和土地资源可持续利用。本文以区域耕地非农化流转决策为研究目标，在宏观层面上考虑到影响耕地非农化的主要制定主体和执行主体，在微观层面上涉及农户主体行为特征，最终在地理空间上实现耕地资源优化配置，证明了本文的实用性。 2) 将2020年与2015年耕地非农化优化前后空间格局进行对比，发现MASPSO模型运行的结果中建设用地呈现出集中连片的空间布局，零星的土地利用斑块大幅度减少，土地利用的空间集聚度明显提高，土地利用空间格局得以优化，耕地质量得到有效提升，从而进一步证明了MASPSO模型进行耕地非农化流转决策的可行性与优越性。 3) 耕地非农化流转决策优化是一个多目标的复杂决策过程，本文结合了“资源节约”和“环境友好”政策对耕地非农化流转决策进行了常规化指标优化，侧重考虑了政府、开发商和农户Agent的空间决策行为，但与基期有较大的差异，这表明研究区的耕地非农化流转存在明显的不合理性，需要相关部门实际工作中进一步改进。
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user: 摘 要 集群型无线传感器网络中能量分配和数据冗余带来的耗能问题制约了网络规模化和节能化。本文提出了集群型无线传感器网络中基于空间分布的有效节能方案(EESC算法)，根据传感器节点、头节点、感知目标三者相对空间分布和能量分布，对各个集群的传感器节点进行筛选，能有效减少集群中传感器节点发送至头节点的数据量，降低数据阻塞的风险，从而提高能量保存的效率并提升数据融合有效性。仿真实验结果表明，该方法易于实现，鲁棒性强，效果明显，优于经典算法。 关键词 :集群型，无线传感器网络，EESC算法，节能 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks， WSN)是一种分布式传感网络，根据传感器网络结构模型，传感器网络可分为：平面型网络、集群型网络、树型网络、网格型网络、自由结构网络等 [ 1 ] 。由于集群型无线传感器网络对于能源节约最为有效，大多研究都采用该结构模型，其中最典型的算法是采用LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低能量自适应集群层次结构)算法 [ 2 ] 。此算法是根据传感器网络中目标的位置选择相应的节点，形成集群，并在集群传感器网络中以单跳或多跳方式进行通信。 其中从多个传感器传递聚合数据的过程称之为数据融合 [ 3 ] ，即每个传感器网络集群中有一个头节点，它负责将集群中其他节点收集的数据进行数据计算，然后在参与路由时，将计算结果发送至基站。在集群构架的无线传感器网络中，每一次感知工作，传感器网络都会根据目标位置和感知需求重新生成相应的集群，并通过算法选择新传感器头节点。随后，集群中的所有传感器节点进行感知，感知的结果由头节点进行数据融合。然而传统的数据融合有如下弊端： 1) 当测量数据相同的情况下，此时所有传感器节点会向头节点发送相同的数据，这将会导致头节点数据冗余； 2) 网络中发送和接收的冗余数据会造成传感器节点的能量浪费； 3) 发送和接收冗余数据时可能会网络拥堵，且发送和接收无线电信号的能量消耗要远远高出处理其他操作的能量消耗。 为解决此类问题，本文提出如下解决方案：集群型无线传感器网络中基于空间分布的有效节能方案(the Efficient Energy-saving Scheme Based on Spatial Distribution in Clustering Wireless Sensor Network， EESC)。该算法基于传感器节点与头结点和目标的相对空间位置以及各个传感器节点的能量分布进行节点筛选，优化集群中传感器节点数目，从而达到节约集群中传感器节点的能量的效果。本论文算法介绍分为三个主要部分： 1) 研究集群无线传感网的感知策略和分析传感器节点的能量损耗； 2) 提出集群型无线传感器网络中基于空间分布的有效节能方案； 3) 通过仿真模拟该解决方案的节能效果并分析。
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user: 2. 感知策略和能量损耗模式 本节着重讨论集群无线传感网的不同的感知策略导致不同的数据融合方式，以及对节点筛选的要求。同时，通过分析传感器节点能量损耗的模式，探讨节能的途径。 2.1. 感知策略及数据冗余 感知目标的策略通常分为面向轨迹和面向属性两类 [ 4 ] 。其中，在面向轨迹的感知方式中，由于既定目标空间位置的不确定性，每个传感器节点对于目标的测量都是相对独立，且会较多考虑历史测量结果，所以该方式一般不用于研究节能算法。而面向目标属性的追踪方式通常在既定目标空间位置已知的情况下所使用，该方式可以充分利用相对空间位置优化传感器节点选择，并且采用数据融合或其他目标相关决策方案增强结果的可靠性和鲁棒性。本文采用集群型多传感器节点网络中面向属性的目标感知策略，下面是介绍两种不同的感知模型。 1) 互补式感知模型 此类感知模型传感器节点间没有直接彼此相连，每一个传感器节点对监控目标感知不完善，测量结果也可能各不相同。在这种情况下，对于目标的感知需要多个传感器节点协作完成，每个传感器节点的测量结果是互补的，再将多个传感器节点的测量结果进行数据融合后形成的最终结果也会更加全面。 2) 竞争式感知模型 此类感知模型每个传感器节点能够独自测量整个目标的全部内容，此时对于目标的监测也相对全面。测量结果是来自不同传感器节点对相同目标相同属性的测量结果。由于不同传感器节点的位置与性能关系，在这种模型下，传感器头节点会接受到较多相似的测量结果，导致数据冗余，此时剔除部分有效性低的数据会使得数据融合后的结果误差更小，效果也更理想。 如图1所示，在具体应用中当传感器节点与感知目标距离较近时，每个传感器节点都可以准确具体探测到目标属性，不同的节点对于相同目标的感知结果基本一致，此时过多的节点会产生数据冗余，进而造成能量损耗，因此只需要少量传感器节点就可以准确高效的描绘出感知目标的全部属性，也就是上述的竞争式感知模型；相反，当传感器节点与感知目标相距较远时，每个节点只能感知到目标的一部分，对于目标的感知不完整，因此需要使用较多的传感器节点对目标进行监测，再将不同节点的感知结果进行数据融合，才能准确描述出感知目标的全部属性，即互补式感知模型。 2.2. 传感器节点的能量损耗分析 传感器节点的能量损耗分主要分为3个部分，如图2所示。 1) 感知模块 感知模块主要用于检测目标属性和数据转换分装工作，其中括各类传感器模块和A/D(模拟/数字)信号转换模块两部分。 2) 处理模块 处理模块中能量损耗主要用于控制和数据计算等操作，其中包括数据存储模块和CPU处理模块两部分。 图1. 线数据冗余来源 3) 通信模块 通信模块中能量主要损耗在无线电波发送接收信号中，该模块实现传感器节点间的通信和传感器节点到基站间的通信等功能。 根据实验，电波信号经过多次转换或多级传输所消耗的能量将远远超过传感器节点内部的信号转换或数据计算所消耗的能量，如图3所示，其展示了传感器间的不同操作能量损耗的比例。 当节点间距离为d时，发送k位数据时能量损耗 E S 和接收k位数据时的能量损耗 E R 之间的关系是： E S = E N × k + E W × d 2 ， E R = E N × k ；式中 E N 是节点发送或接收单位数据的固有能量损耗，而 E W 是节点通过无线电信号发送数据的能量损耗。在确保数据能到达目标节点的前提下，传感器节点间传输数据所消耗的能量会随着节点间距离减小而迅速下降 [ 5 ] 。因此，传感器节点需要根据节点间距离自动调整发射功率，并适当减少传感器节点间发送的数据量。