DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 对2020年6月贵州一次连续性的强降水天气过程利用欧洲中心(ECMWF，以下简称EC)的集合降水预报产品数据和国家气象局信息中心下发的CMPA三源融合降水产品，采用动态百分位方法对EC集合降水预报进行订正，并对订正前后的预报进行检验，对比预报效果。结果表明: 经动态最优百分位方案订正后的预报产品对有无降水有较好的订正效果，能够对降水预报起到一定的消空作用，对分量级的降水预报，订正效果较优的是对小雨及中雨的订正，对大雨订正效果低于小雨及中雨，而对暴雨以上的量级的降水几乎没有订正能力；订正后的降水落区和主雨带走向更接近实况，明显优于EC确定性预报，说明对降水落区有一定的订正能力，但降水量级偏低。
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user: 1. 引言 贵州特殊的地理位置及复杂的地形特征，形成了独有的天气气候特征，因此降水的时空分布比较复杂，呈现出更加明显的不均匀性。贵州的降水预报准确率一直较低，尤其是分级降水预报暴雨以上量级的预报准确率很低，2020年EC确定性预报对贵州暴雨24小时预报TS评分仅有8%，所以确定性预报对于贵州降水预报能力有限，而概率预报较传统的确定性预报准确率有一定的提升 [ 1 ]。近年来，数值天气预报已逐渐从单值预报向多成员集合预报、从确定性预报向概率性预报转变。而集合预报则被认为是获得降水概率预报最有效的途径之一 [ 2 ] [ 3 ]，并在国内得到了广泛应用。在短期降水预报中，陈静等 [ 4 ] 采用不同的参数化方案对我国的暴雨预报进行了研究与试验，其结果均表明集合预报对降水预报有重要影响。集合预报包含了大量可供预报业务参考的信息，对于同一个天气事件有些成员预报得很准确，但另一些成员却预报得很差 [ 5 ]。 自2014年引进集合预报业务以来，贵州省气象台目前对于集合预报的研究和使用仅仅停留在“看图说话”的初步阶段，仅能在一定程度上提示预报员预报的不确定性，对于预报员做出确定性预报尤其是对灾害性天气的预报不能提供很好的参考。由于预报员对集合预报产品的预报效果没有深入地了解，导致集合预报产品在日常业务中的使用率较低，如何更好的使用集合预报降水概率预报产品，对集合数值预报降水形成客观订正，是使集合预报产品本地化应用需要解决的关键问题。本文利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的集合预报多成员的降水预报资料，研究集合预报降水的动态最优百分位方法，对我省格点降水预报订正做出试验和检验。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 算法的预报场数据采用ECMWF (欧洲中心中短期预报中心) 2020年6月1日~7月31日的集合预报产品，实况场采用国家气象局信息中心下发的CMPA三源融合降水产品 [ 6 ]。目前ECMWF集合预报产品有51个成员，每天下发产品2次，分别为00 h和12 h (世界时)，预报时效为240 h，总降水产品的分辨率为0.5˚ × 0.5˚。CMPA三源融合降水产品实时更新，融合卫星、雷达、地面自动站观测结果，最小时间分辨率为10 min，文中采用24 h累加的产品作为格点实况。 2.2. 集合预报动态百分位方法 集合预报产品提供最常规的百分位值产品为固定百分位值，本方案主要将固定百分位值转变为动态百分位值。动态百分位方法采用过去几天降水预报的集合成员百分位分布与实况的对应结果，生成预报场的集合成员百分位选取结论。具体的公式如下： F i ， j t = f k ， i ， j t ∗ ( p i ， j t − 1 ∗ α t − 1 + p i ， j t − 2 ∗ α t − 2 + p i ， j t − 3 ∗ α t − 3 + ⋯ + p i ， j t − n ∗ α t − n ) R i ， j m t = f k ， i ， j m t ∗ p i ， j m t 其中 F i ， j t 为预报场t时刻的 i ， j 格点处的预报值， f k ， i ， j t 为经过排序的集合预报降水要素t实况的k个集合成员结果； p i ， j t − n 为 i ， j 格点处从t时刻起向历史回溯的第n个起报场的百分位情况， α t − n 为n个起报场的百分位权重； R i ， j m t 为 i ， j 格点处第mt时刻的CMPA实况值。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 动态最优百分位法对大范围降水的过程的集合预报订正 2020年汛期，贵州降雨量异常偏多，区域性暴雨过程多，累积雨量大。6月20到25日贵州出现了持续性降水天气过程，5 d累积降水量贵州北部及南部地区达到100 mm以上，部分地区达到200 mm以上，6月23日降水量和强降水范围最大(图1(b))。 图1. (a) 2020年6月20~25日和 (b) 6月23日贵州省累积降水量分布(单位：mm) 3.1.1. 暴雨以上量级订正检验 针对6月20日至25日持续性的暴雨天气过程，利用集合预报动态百分位方法对EC集合预报降水产品经过订正后，对各百分位的订正后结果进行TS评分，由评分结果可知(图2)，随着百分位的增加，订正后的集合预报TS评分也随之增加，但大部分百分位的预报评分低于EC确定性预报(对20日至25日暴雨以上量级的TS评分为8.1%)，但也有接近一半的百分位值评分高于于EC集合平均(平均评分为5.10%)，由此可见该订正方法对暴雨以上量级的降水预报基本没有改进效果；评分最高的时96百分位值的订正值，为10.34%，高于96百分位的订正值评分有开始下降。由对暴雨量级的订正结果检验发现，6月20日至25日期间EC集合预报的最优百分位值为96%。 图2. EC集合预报动态百分位订正产品的暴雨预报TS评分(横坐标为百分位数) 3.1.2. 对降水过程订正的统计检验 再对6月20日至25日期间每日降水过程分析动态最优百分位方案对分量级降水预报的订正效果。由图3可见，在此期间，对于有无降水预报经过订正后TS评分均大于订正前EC集合预报的TS评分，除了20日、21日订正前后的TS评分差值较小外，其他时间TS评分差值都高于0.1，说明该方案对有无降水的订正效果是比较明显的；对于小雨(0.1~10 mm以内降水)，动态最优百分位方案也有订正效果，由图3(b)可见，订正前后的TS评分差值没有有无降水大，说明对于小雨量级的订正效果没有有无降水的订正效果明显；对于中雨(10~25 mm)的降水预报，除了20日订正后TS评分略低于订正前外，其他时间都有一定的订正作用；对于大雨(25~50 mm)的降水预报，21日和23日订正效果明显，订正后TS评分明显高于订正前，对其他时段的降水预报订正效果均不太明显。动态最优百分位方案对于有无降水、小雨、中雨的订正效果明显，对于大雨有一定的订正能力，但对暴雨以上的降水订正效果不明显。 图3. 2020年6月20~25日ECMWF各量级((a) 有无；(b) 小雨；(c) 中雨；(d) 大雨)降水集合预报及最优百分位订正后的T 评分 3.2. 典型个例对比分析 为了进一步考察该方案的订正效果，以2020年6月23日为例详细分析。 图4(a)为6月23日20时到24日20时经订正后ECMWF的降水预报。6月23日夜间到24日白天，贵州中部以南地区出现了中到大雨，在南部存在一条东—西向大到暴雨带，其大值中心位于六盘水市、黔西南州、安顺市南部、黔南及黔东南两州中部，24 h最大降雨量达到301.3 mm，出现在安顺市南部。贵州中部以南大部分地区降雨量为25.0 mm以上，贵州南部大部降雨量为50.0 mm以上，南部东西一线有186个站点超过了100.0 mm，20个站点超过了200.0 mm，北部地区部分地区降水量级为小雨。当日ECMWF集合预报的原始集合预报小雨预报普遍存在较大的空报区域，如贵州北部遵义、铜仁部分地区没有降水发生，但预报了有小雨。此外，暴雨带预报偏北，预报暴雨、大暴雨在贵州中部偏东一带，较实况偏北偏东，而对南部地区却只报了25.0~50.0 mm量级。而EC确定性降水预报(图4(c))大雨范围偏大，暴雨带偏北，量级明显偏小，暴雨以上落区与实况偏差较大，降水量级与实况也有较大偏差。经过动态百分位订正后的降水预报的订正效果(图4(a))非常明显，主要是对强降雨带的向南调整与实况基本一致，但量级偏小，仅预报了25到50 mm，仅在东部预报了50 mm以上降水，大暴雨明显漏报。但贵州北部空报了10.0 mm以上降水。这与前文的统计检验的结论一致。 图4. 2020年6月23日ECMWF集合预报(a) 经订正后降水预报及(b) 降水实况；(c) EC确定性降水预报(单位：mm)
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user: 4. 小结与讨论 本文将动态最优百分位方案用于对EC降水集合预报的订正，分析比较了ECMWF的降水集合预报与最优百分位方案订正后的效果。得出以下结论： 1) 订正前的EC降水集合预报存在小雨空报、大雨漏报现象，经方案订正后集合预报的预报准确率有提高。 2) 动态最优百分位方案对于小雨、中雨的订正效果很明显，对于大雨有一定的订正能力，但对暴雨以上量级的降水几乎没有订正能力。 3) 经过动态百分位方案订正后的降水预报产品，强降水落区与实况更接近，明显优于EC确定性预报，并且能够消除了降水的空报落区，对空报的暴雨以上降水区也有一定的消空，但是降水量级总体偏小，暴雨区中只预报了25到50 mm的降水。在业务使用中降水落区有较好的参考性，降水量级可以在预报基础上增加一个量级。 通过本文研究可以看到，利用动态最优百分位方案对EC集合预报的原始预报产品能够起到改进作用，尤其在典型的暴雨过程中明显优于EC确定性预报，可以在进行降雨预报时，为预报员提供预报效果更好的降水预报产品，从而调高贵州的降水预报准确率。但这类客观订正方法要用到在实际业务中，还需要对更长时间的样本进行检验，对订正方案不断进行修订，并研究出能够补漏和消空的客观释用方法，从而才能显著提高贵州降雨的预报准确率。
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user: 摘要 钻井井控是钻井安全的核心，关乎钻探企业的生存与发展。在油气勘探与开发的钻井实践中，钻井井控形成了一系列井控安全的理念、观念、原则，法律法规、规章制度，并养成了一系列良好的行为习惯，体现了文化引领、技术支撑和行为约束的企业文化管控目标，积累了大井控、班自为战、专家支持等一系列实战经验，为实现井控安全提供了有效保障。
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user: 1. 背景知识 在长期的钻井生产实践中，井控安全是安全生产的核心，通过油田企业和钻探企业甲乙双方的共同努力，形成了甲乙双方共同认可的钻井井控安全文化，体现了岗位人员共同的安全价值观、安全态度、思维逻辑及行为方式等 [ 1 ]。 在石油行业中，井控安全文化是其企业文化的子文化，其基本内容也可用企业文化的三层同心圆结构模型来表示，如图1所示。其核心层为井控安全的意识、理念、观念、原则等精神层面的总和，是井控安全的“魂”；其中间层为井控安全的组织架构、管理模式、法律法规、管理制度、操作规程等制度层面的总和，是井控安全的“法”；其最外层是岗位员工的行为、道德和井控安全结果等外在的、直观的和物质层面的形象总和，是井控安全的“形”。 图1. 企业文化三层结构示意图
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user: 2. 井控安全文化的“魂” 2.1. 井控安全的三条工作理念 在长期井控实践中，管理岗、技术岗和操作岗等岗位人员达成了下列共识，即井控安全文化的核心层——安全文化的“魂”。 1) “以人为本”的理念——尊重人的生命价值和对美好生活向往； 2) “安全就是效益”的理念——没有安全生产就没有经济效益； 3) “企业品牌形象就是企业无形资产”的理念——企业要向社会负责，树立企业自己的品牌形象。 2.2. 井控安全的三点思想意识 1) 没有干不好的工作。坚持问题导向，积极攻坚克难，做到持之以恒、常抓不懈。态度决定高度，关键是自己主动干事的努力要到位； 2) 没有防不了的事故。坚持目标导向，努力做到井控工作万无一失。事故是可控可防的，关键是自己积极预防的措施要到位； 3) 没有治不了的违章(俗称低水平、老毛病、坏习惯)。坚持结果导向，努力做到岗位没违章、违章没理由。从文件化管理、规范化操作和安全化运行入手，做到设备安装可靠、井口试压合格、溢流发现及时、关井操作到位、处置科学有效。总之，违章就是事故，关键是企业、领导和员工的履职责任要到位，即企业履行安全教育和安全技改的投入要到位——企业投入不能缺位；领导根治习惯性违章的魄力要到位(注：习惯性违章就是生产安全的顽疾)——领导动刀不能心软；员工安全整改的功夫要到位——员工整改问题不能马虎。 2.3. 井控安全的三项行为准则 1) 坚持“风险评估、设计把关、主动防御、有序应对、保护油气”的过程管控原则。井控管理就是要在全生命周期中坚持把握风险意识、源头把关、全程控制、严格标准等技术要点，做到意识与认识统一。 2) 坚持“发现溢流立即正确关井，疑似溢流关井检查”的主动防御原则。井控管理就是要严格执行操作规范，坚持“早发现、早关井、早处置”和班自为战等操作要点，争取赢得主动，做到认识与行动统一。 3) 严格遵守《井控十条禁令》的及时纠错原则。井控管理就是要坚持不犯错、不试错、不盲目行动等管理要点，实现管理有序、技术规范、操作到位的管理目标，做到行动与目标统一。
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user: 3. 井控安全文化的“法” 3.1. 井控管理的法律法规 1) 中华人民共和国安全生产法 2) 中华人民共和国环境保护法 3) 中华人民共和国消防法 4) 中华人民共和国突发事件应对法 5) 生产安全事故信息报告和处置方法 6) 生产安全事故应急预案管理办法 7) 生产经营单位安全培训规定 …… 3.2. 井控管理的规章制度 1) 井控分级管理制度 2) 井控工作责任制度 3) 井控工作检查制度 4) 井控工作例会制度 5) 井控持证上岗制度 6) 井控设计管理制度 7) 甲方监督管理制度 8) 井控和H 2 S防护演习制度 9) 井控设备管理制度 10) 专业检验维修机构管理制度 11) 井控装置现场安装、调试和维护制度 12) 开钻(开工)检查验收制度 13) 钻(射)开油气层审批(确认)制度 14) 干部值班带班制度 15) 坐岗观察制度 16) 井喷应急管理制度 17) 井喷事故管理制度 …… 3.3. 井控管理的机构设置 1) 井控领导小组制度 2) 井控专家驻井制度 3) 井控应急中心制度 ……
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user: 5. 结论 1) 在实践中，钻井井控文化得到了传承与发展。井控管理的理念、观点和原则来源于生产实践，并在实践中得到进一步传承和发展，正在由“领导重视”转变为“全员重实”、由“领导总提要求”转变为“岗位自觉行动”。 2) 在应用中，岗位人员行为得到了规范与约束。井控安全文化的建立，使井控安全由“领导要求我安全，转变为岗位人员主动要求安全”。特别是井控十条禁令出台后，明确了井控工作的重点，在实践中对井控工作进行了纠错，养成了良好的岗位习惯，有效地避免了一系列岗位人员的操作失误。 3) 在创新中，专家技术支持得到了突出与强化。井控管理模式在新形势下得到进一步创新和加强。原来强调井场自主管理，突出“三早”、“四七动作”和“班自为战”，现在是在原有自主管理的基础上进一步强调井控升级管理，即井控风险为一级的井由指定的井控专家驻井盯防把关和精准处置；其他井控风险等级的井由钻井单位的分管领导跟踪把关。所有井的井控，EISC专家组分片分区块跟踪把关，并通过信息化技术实现远程技术支持。
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user: 6. 建议 1) 进一步强化井控装备技术研究。井控管理的基础是先期预防、及时发现和有效控制。钻具内防喷工具的质量、液面检测的精度、防喷器开与关的可靠度等指标都还有待改进提高。内防喷工具容易失效和防喷单根的抢接难度大、抢接成功率不高等也值得关注。 2) 进一步加强井控典型案例学习。井喷失控的油气藏类型、失控原因和作业工况等都有千差万别，但其机理是一致的。除日常的井控培训外，积极组织典型案例学习讨论与分析交流，达到分析清楚、吃透精神、汲取教训、总结经验、抓住技术细节、提高学习效率等学习目的。 3) 进一步探索井控技术培训方式。首先是坚持按管理岗、技术岗和操作岗进行分类培训，学习与评估的内容要以适用、实用、可用、够用为原则，不追求全学与全会。其次是坚持课件升级，把老师从讲课中解放出来，逐步实现学员在培训期间既能通过多媒体教材自主学习研讨，又能到实训场所直接进行实训操练；老师组团教学，既有课堂集中辅导答疑，又有个别指导学员动手操作。通过增加师生互动，一改原来井控培训中普遍存在的课件单一、老师满堂灌和实训无场地、学员死背题的被动局面。
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user: 摘要 内容分发网络(Content Delivery Network)是新兴的网络加速技术，可以避开互联网上影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输更快、更稳定。CDN有效的利用DNS，将用户重定向到附近的CDN网络的边缘节点服务器来提高用户获取内容信息的效率和质量。DNS重定向技术的运用为CDN网络带来了显著的优势和灵活性。本文介绍了CDN的基础原理、工作流程及CDN域名监测的必要性，采用基于J48决策树算法对CDN域名进行检测，构建CDN基础资源库。实验结果表明，该算法能有效提高CDN域名检测的效率，准确率达到98.8%，召回率达到98.1%。
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user: 1. 引言 随着互联网技术和多媒体技术的不断发展，图像、视频、音频等服务在互联网中的占比重越来越大，并且随着互联网用户持续增加，网络访问距离过长，导致网络负载迅速增加，从而使用户的访问质量受到严重影响 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 内容分发网络技术(Content Delivery Network)是新兴的网络加速技术，它采用分布式缓存、负载均衡、流量工程和客户端重定向等技术，通过建立若干加速节点，尽量将用户互联网请求的内容存储到距离用户“最后一公里”的边缘节点上，在互联网上构筑一个地理上分布的内容分送网络，将信息资源向网络边缘推近，用户可以在“最近”的位置快速访问到所需的内容，很大程度上提高了终端用户的访问速度和服务质量 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 通过对CDN域名的监测，可以减少网络上不良行为、较少对国家网络安全有危害的风险。本文通过对CDN域名检测技术的研究，采用基于J48决策树算法对CDN域名的分类检测，构建CDN基础资源库，对基于域名的网络安全分析将起到积极的促进作用。
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user: 2. CDN原理及组成 2.1. 概念 1) 加速域名 加速域名即需要使用CDN加速的域名。域名是一组服务器的地址，可以是网站、电子邮件、FTP等。在CDN服务中加速域名通常指域名。 2) 服务域名 域名接入CDN服务后，CDN将分配一个CNAME域名，该CNAME域名的形式例如为*.kunlun.com，自己的加速域名指向*.kunlun.com的域名。记录生效后，域名解析的工作就正式转向CDN服务，该域名所有的请求都将转向CDN节点，达到加速效果。 3) 边缘节点 在CDN服务中，边缘节点、CDN节点、Cache节点、缓存节点、加速节点、节点等都指CDN边缘节点。边缘节点是相对于网络的复杂结构而提出的一个概念，指与最终接入的用户之间具有较少中间环节的网络节点，对最终接入用户有相对于源站而言更好的响应能力和连接速度。其作用是将访问量较大的内容缓存到边缘节点的服务器上，以此来提高网终端用户访问网站内容的速度和质量。 4) CNAME记录 CNAME记录也是一种和A记录功能相似的域名记录方式，也叫别名记录，用来把域名解析到别的域名上。常用于mail邮箱解析和CDN加速解析，特别是CDN加速解析是现在CNAME记录最大的用途了。 下表演示CDN域名解析过程，https://www.jd.com经过CDN加速，通过两次CNAME解析，最终通过A记录解析到固定IP。表1为CDN域名解析过程。 Table 1 CDN domain name resolution proces 域名 解析形式 解析值 https://www.jd.com/ CNAME https://www.jd.com.gslb.qianxun.com https://www.jd.com.gslb.qianxun.com/ CNAME https://www.jdcdn.com https://www.jdcdn.com A 58.218.206.1 表1. CDN域名解析过程 5) DNS DNS (Domain Name System)，即域名解析服务。DNS的作用：把域名转换成为网络可以识别的IP地址。人们习惯记忆域名，但机器间互相只识别IP地址。域名与IP地址之间是一一对应的，它们之间的转换工作称为域名解析，域名解析需要由专门的域名解析服务器来完成，整个过程自动进行。比如：上网时输入的https://www.baidu.com会自动转换成为220.181.112.143。 2.2. CDN技术原理 CDN网络主要通过DNS机制进行资源定位。 CDN网络节点由一系列分布在Internet上的节点组成，这些CDN节点位于网络的边缘，分布在不同的地理位置。在正常情况下(无CDN)，用户的DNS请求通过LDNS (本地DNS)及ADNS (权威DNS)解析出域名对应的IP地址，实现对资源的访问。 引入CDN后，将修改用户目标域名对应的IP，将其引导到其新部署的网络边缘节点上。一般实现是通过增加CDNS网元，即CDN运营商DNS解析服务器。修改用户的LDNS，将用户未命中请求首先引导到CDNS，由CDNS分配最优CDN节点并将地址返回用户。 采用各种Cache服务器(缓存设备)，并将它们分布到用户访问相对集中的地区或网络中，利用全局负载均衡技术(Global Server Load Balance)，将用户访问指向离用户最近、工作正常Cache服务器上，由Cache服务器直接响应用户的请求。当用户访问已加入CDN服务的网站时，首先通过DNS重定向技术确定最接近用户的最佳CDN节点，同时将用户的请求指向该节点。当用户请求到达指定节点时，CDN的服务器(节点上的高速缓存)负责将用户请求的内容提供给用户。如果Cache服务器中没有用户要访问的内容，它便根据配置自动到原服务器中抓取相应的页面提供给用户。 CDN是一种组合技术，包括源站、缓存服务器、智能DNS、用户客户端等几个部分。图1所示为CDN的全局结构图。 图1. CDN全局结构图 源站为发布内容的原始站点，可以新增、删除和更改网站的文件。缓存服务器抓取的对象也全部来自于源站。采用CDN技术后源站的压力会变得很小，为了提高可用性，将源站部署成负载均衡集群。智能CDN实现用户访问的转向功能，是整个CDN的核心，它根据用户访问的来源，将其访问请求转向到离用户较近或较合适的缓存服务器。 实现智能DNS的一种技术是BindView，在本文中，使用电信、联通、移动网3个IP地址列表，每个列表关联独立的Bind视图，共有3个视图。 Varnish作为缓存服务器，当用户发起访问时，它的访问请求被智能DNS定位到离它较近的缓存服务器，如果访问所需的内容没有被缓存，则缓存服务器向邻近的缓存服务器或直接向源站抓取内容，然后再返还给用户。如果用户所请求的内容刚好在缓存里面，则直接把内容返还给用户。为保证缓存服务本身的高可用性，每个点的服务器都以负载均衡集群的方式存在。 2.2. CDN工作流程 当用户访问已经加入CDN服务的网站时，首先通过DNS重定向技术确定最接近用户的最佳CDN节点，同时将用户的请求指向该节点。当用户的请求到达指定节点时，CDN的服务器负责将用户请求的内容提供给用户。 用户访问的基本流程如下： 1) 用户在自己的浏览器中输入要访问的网站域名； 2) 浏览器向本地域名解析系统(DNS)请求对该域名的解析； 3) 本地DNS将请求发到网站的主DNS，主DNS再将域名解析请求转发到其他DNS； 4) DNS根据路由策略确定当时最适当的CDN节点，并将解析的结果(IP地址)发给用户； 5) 用户向给定的CDN节点请求相应网站的内容； 6) CDN节点中的服务器负责响应用户的请求，提供所需的内容。
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user: 3. 解决方案 CDN服务通过大量CDN加速节点缓存图片、静态资源等信息。CDN节点由负载均衡设备和高速缓存服务器两部分组成。负载均衡设备负责每个节点中各个Cache的负载均衡，保证节点的工作效率及收集节点与周围环境的信息，保持与全局负载DNS的通信，实现整个系统的负载均衡。高速缓存服务器就像个靠近用户的网站服务器，响应本地用户的访问请求，负责存储客户网站的大量信息 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 网站若使用CDN服务，必定会将网站静态资源缓存到各地CDN加速节点中，在不同地点访问网站会解析到不同的IP地址。 整体方案架构图如图2所示。 图2. CDN域名检测部署图 使用域名主动探测的方式，在全国各省部署不同运营商的探测节点，有针对性的探测域名，获取域名解析记录，根据解析记录(cname)进行统计分析，分析出CDN企业特征串，录入CDN特征串库。 探测域名汇总服务器对探测机的探测域名解析记录进行记录，将过滤后的域名记录存入探测域名数据库。 CDN分析服务器，网络爬取的CDN特征串与探测分析的CDN特征串，组成CDN特征串库。并定期针对探测域名库的CDN域名进行分析，通过DNS解析的CNAME记录是否包含特征串进行标记，以此判断此域名是否为CDN域名。若为CDN域名，将CDN域名、CDN加速节点存入CDN基础资源库中。 CDN特征串依赖于网络爬取的CDN特征串和通过主动探测分析的CDN特征串，是一个循环迭代的过程。其中CDN特征串的提取，采用基于决策树算法的技术实现。具体的介绍如下文所述。 3.1. 域名探测 域名探测子系统由探测机、探测汇聚服务器、CDN探测数据库组成。 域名探测子系统在全国各省部署探测节点，并且根据运营商的不同进行针对性的域名探测。对探测节点返回的探测结果进行返回汇聚到汇聚机，通过汇聚级对其整合，返回准确、完整的探测结果。将结果存入CDN域名库中。 图3所示为域名探测系统的部署图。 图3. 域名探测系统的部署图 域名探测子系统获取对域名探测解析的记录值，需要实时、长期的对被探测域名的解析。从而获取大量的原始数据，作为提取特征串的输入。 3.2. CDN企业特征串分析 对CDN探测数据库中的数据进行数据分析，针对域名的CNAME记录进行分析。提取CDN特征串特征，使用基于决策树的方法判定是否属于CDN特征串。 1) CDN域名特征 针对域名的解析记录与统计的思想，把CDN域名的特征总结分为6个属性，特征域名对应的加速域名频次(SpeedNum)、特征域名的三级域名频次(ThreeNum)、特征域名的边缘节点频次(IPNum)、特征域名是否包含cdn (CdnString)、是否使用CDN服务(CdnService)、顶级域是否为通用顶级域名(TopName)。采用这6个属性对CDN域名的特征进行刻画。 2) 决策树训练过程 图4. 决策树总体训练过程图 决策树总体训练过程如图4所示： a) 数据预处理，对数据源进行数据预处理，因CDN必定使用CNAME，所以只提取CNAME记录。并且对CNAME记录进行去重。 b) 设S是s个数据样本的集合。假定类标号属性具有m个不同值，定义m个不同类 C i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 。设s i 是类C i 中的样本数。对一个给定的样本分类、所需要的期望信息如下： I ( s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m ) = − ∑ i = 1 m p i log 2 ( p i ) (1) 其中p i 是任意样本属于C i 的概率。 c) 设属性A具有v个不同值 ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a v ) 。用属性A将S划分为v个子集 ( S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S v ) ，设S ij 是子集S j 中类C i 的样本数。由A划分成子集的熵表示如下 E = ∑ j = 1 v S 1 j + S 2 j + … + S v j S ( S 1 j ， S 2 j ， ⋯ ， S v j ) (2) d) 在A分枝将获得的信息增益标识为： Gain ( S ， A ) = I ( s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s m ) (3) e) 用信息增益率进行属性选择，信息增益率定义为： GainRatio ( S ， A ) = Gain ( S ， A ) SplitInfo ( S ， A ) (4) 分裂信息SplitInfo (S， A)代表了按照属性A分裂样本集S的广度和均匀性。 3) 决策树算法的种类选择 目前决策树的典型算法有ID3 [ 14 ]、C4.5 [ 15 ]、J48 [ 16 ]、CART [ 17 ] 等，不同的决策树会影响系统判断的准确度。首先对建立好的训练集进行预处理，优化属性。之后对训练集进行分类回归。采用留余法，将数据集分成10份，轮流将其中的9分做为训练数据、1分做为测试数据进行试验。每次试验都会得到相应的正确率，将10次结果正确率的平均值做为对算法精度的估计。运用不同的决策树算法进行训练，根据设置的实例情况，共选择了5种决策树进行对比分析，试验结果如图5所示，结果表明，J48决策树算法的正确率最高，所选属性集为最优的属性组合，其正确率为93.38%。 图5. 各类决策树正确率比对图 3.3. CDN域名分析 探测系统实时对域名进行探测，数据库中更新域名解析结果，结合CDN企业特征串、CNAME记录进行CDN域名分析。若CNAME记录符合CDN特征串，则此域名经过了CDN加速，并记录此CDN加速节点。 CDN域名分析流程图如图6所示。 图6. CDN域名分析流程图 通过特征串分析库提供的CDN特征串，对探测发现的域名进行过滤、分析，将最终的分析结果，CDN域名、CDN加速节点存入CDN基础资源库中(CDN域名数据库、CDN加速节点数据库)。
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 实验分析 本文为了训练和评估决策树模型，测试集选取网络收集域名1000W，并通过域名探测系统针域名进行全国多节点探测，获得域名解析记录。该记录包含A记录、CNAME记录、MX记录等。通过已知CDN特征串确认CDN域名。加速域名较少、边缘节点IP较少等确认为非CDN，从而进行模型建立。表2是采集的部分CDN特征串。 Table 2 Known CDN enterprise characteristic strin CDN企业 省份 特征串 腾讯云计算有限责任公司 北京 dnsv1.com spcdntip.com cdntip.com tcdnvod.com ovscdns.com tcdnlive.com 北京金山云网络技术有限公司 北京 download.ks-cdn.com 大连致远信息科技有限公司 辽宁 hirpo.com 北京爱奇艺科技有限公司 北京 iqiyiedge.com 上海帝联网络科技有限公司 上海 bbbcdns.com 上海逸云信息科技发展有限公司 上海 scsdns.com 上海云熵网络科技有限公司 上海 miitsp.com 上海哎媲媲网络技术有限公司 上海 ulute.net 上海聆云信息技术有限公司 上海 lingyuncloud.com 表2. 已知CDN企业特征串 构建数据集分别针对特征域名对应的加速域名频次(SpeedNum)和特征域名的边缘节点频次(IPNum)的阈值对准确度的影响。 1) 加速域名频次对准确率的影响 分析特征域名对应的加速域名频次阈值依次在50至2000对CDN域名准确度的影响，如图7所示。 图7. 加速域名频次对准确率的影响 从表中开看出准确率随着特征域名对应的加速域名频次阈值增加而增加，当阈值为800左右时，准确率最高，达到了79.80%。而在阈值为100以下时，准确率非常的低。 说明如果此特征串为CDN特征串，则有很多加速域名会指向此特征域名。当指向的特征域名比较少的时候，大概率不是CDN特征域名。 2) 边缘节点频次对准确率的影响 分析特征域名的边缘节点频次阈值依次在10至200对CDN域名准确度的影响，如图8所示。 图8. 边缘节点频次对准确率的影响 从表中开看出准确率随着特征域名对应的边缘节点频次阈值增加而增加，当阈值为90左右时，准确率最高，在10以下与200以上的准确率比较低，达到40%以下。 说明如果此特征串为CDN特征串，则此特征域名的解析结果(边缘节点)大概率存在多个，全国多个CDN加速节点为其提供CDN加速服务。 4.2. 评估指标 为量化评估决策树模型针对域名测是否为CDN的检测能力。本文采用如下2个评估指标： 1) 准确率(Precision)：是分类结果中的某类别判断正确的文档中有多少是真正的正样本的比例，是针对预测结果而言的，衡量的是分类系统的查准率。 2) 召回率(Recall)：是原来某个类别的文本的分类结果中有多少被预测为正确的比例，是针对原来样本而言的，衡量的是分类系统的查全率。 4.3 结果分析 取CDN域名主要影响特征的特征域名对应的加速域名频次N、边缘节点频次K做为变量分别根据准确率、召回率做比较。根据不同的N、K值的检测结果如表3所示。 Table 3 Accuracy and recall rates of different combinations of N and K value 参数N 参数K 准确率(%) 召回率(%) 800 50 98.3 95.3 800 80 98.7 97.6 800 100 98.6 97.8 1000 50 97.7 95.1 1000 80 98.8 98.1 1000 100 99 97.9 表3. 不同N、K值组合的准确率、召回率 从表3中可以分析得出，加速域名频次N和边缘节点频次K值的不同组合，对CDN准确率、召回率的影响较大，当N = 1000，K = 80时，准确率达到98.8%，召回率达到98.1%。J48的决策树分类模型在该参数下达到最优解。 针对探测获取的域名进行分析，通过本研究方法经过近两个月的分析。目前收录CDN企业195家，CDN特征串367个。部分特征串如表4所示。 Table 4 Part of enterprise characteristic strin 企业 特征串 腾讯云 dnsv1.com， spcdntip.com， cdntip.com， tcdnvod.com， ovscdns.com， tcdnlive.com 北京金山云 download.ks-cdn.com 北京动力在线 powercdn.cn， iproot.com， y163.net， y163.org， fcdn.cn 北京快网科技 cloudglb.com 北京蓝汛通信 ccgslb.net， chinacache.net， ccgslb.com.cn， lxsvc.cn 北京魔方互联 morefuntech.com 北京晟元亿讯 h2comm.com.cn 广州云硕 clouddcscdn.cn 上海纪耀网络 ji-yao.com 北京友普 urcloudcdn.com 浪潮软件 inspurcloud.cn 广州酷狗 kugou.com 表4. 部分企业特征串 表3中的特征串，可以作为CDN特征串，构建CDN基础资源库的组成部分。
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user: 5. 结论 域名系统(Domain Name System)将便于用户识别的网络资源域名转换为机器可识别的IP地址，是十分重要的网络基础设施，是互联网的基石。内容分送网络技术是新兴的网络加速技术，可以避开互联网上影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输更快、更稳定 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。识别CDN域名在域名分析领域有着十分重要的作用。针对域名管制发挥着重要的作用，针对目前国内域名混乱使用CDN服务的情况有针对性的辅助作用，并提高对CDN厂商的监管力度。本文通过采用基于J48决策树的CDN检测技术，构建CDN基础资源库，从而高效的识别和检测CDN域名。为基于CDN技术的网络安全应用和管理提供了重要的依据，具有广泛的应用前景。
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user: 摘要 《医学物理学》是高等医药类院校一门重要的基础课程，以培养学生思维逻辑性、科学严谨性为教学目标。为改善传统的医学物理学教学枯燥，学生兴趣度低等问题，本文将“BOPPPS”教学模式引入课程教学，以流体力学单元为教学实例，详细分析了“BOPPPS”模式教学设计及应用，讨论了“BOPPPS”模式的评价体系及教学效果。实践显示，BOPPPS教学模式激发学生的思考兴趣、提高了课堂参与度，显示改善了课程教学效果。
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user: 1. 引言 近年来，“BOPPPS”教学模式引起了教育界的广泛关注。“BOPPPS”教学模式是一种高效率、互动强、拓展度高的新型教学模式 [ 1 ] [ 2 ]。它的名称源于几个英文单词的缩写，分别是：Bridging (导言)，Object (学习目标)，Pre-test (学习前测试)，Participate (参与学习)，Post-test (学习后测试)，Summary (总结)。这种教学模式最早源于北美，多次实践显示这种模式能够有效的提高学生的学习效率 [ 3 ]，明显改善教学质量 [ 4 ]。目前，我国已有部分高等医学类院校将“BOPPPS”教学模式引入专业课程的教学中，获得了良好的教学效果，如：西医诊断学，医学遗传学，中药学等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。然而，“BOPPPS”教学模式在公共课程中采用的并不多 [ 9 ] [ 10 ]。据了解，在医学院校的公共课程，如高等数学、医学化学、医学物理学等教学中，由于课程的抽象性及知识点的枯燥性，学生对课程接受度较低，教学效果较差，迫切的需要引入新型的教学方法和教学手段改善现状。尤其是医学物理学，其课程难度系数较大、内容覆盖较广，学生普遍反映学习困难。此外，医学物理学开课专业多、授课人群广，作为医学院校的一门重要基础课程为后续的专业课程打下知识基础。鉴于此，医学物理学课程教学模式和教学方法均需要急切的改革。在不断的教学探索中，我们将“BOPPPS”教学模式引入课程，解决医学物理学教学满堂灌，教法固定化等常见问题。通过“BOPPPS”教学模式的探索，总结归纳出适合医学物理学课程教学的实践路线。
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user: 2. 医学物理学“BOPPPS”模式的课程设计 将“BOPPPS”教学模式与传统的医学物理学教学相互结合，使得课堂中充分利用有效学习时间。课程大致将“BOPPPS”教学模式设计为三大模块，具体实施方案见图1。 第一模块，学习前部分。首先，制定课程的Bridging (导言)。导言能够引发学生的兴趣，同时也起到承前启后的作用，在潜移默化中展示出本堂课的关键点。导言可采用的方式较多，主要有讲述法、提问法、媒介法等。在素材的选择上也较广，课程可以采用新闻时事、生活经验、名著典故等。其次，在导言的指导下，逐步明确Object (学习目标)。学习目标可分为认知目标、技能目标、情意目标。在学习目标的指导下，学生能较清楚的明确学习的方向，实现事半功倍的效果。 第二模块，学习中部分。首先，课程进行一次课前的Pre-test (学习前测试)。一方面，能够激发学生的好奇心，尤其是引导学生对无法解决的问题重点关注。另一方面，能够使教师充分掌握学生的认知程度，对于后续课程的难度安排更加合理化。其次，教学的主要部分为Participate (参与学习)。这部分采用的方式较多，例如提问学习、案例分析、分组讨论等。最后，课堂再进行Post-test (学习后测试)。这一部分能够强化学生的认知记忆，同时也启发学生在本堂的知识基础上进行发散联想。 第三模块，学习后部分。课堂后进行一次Summary (总结)。通常采用思维导图的形式，鼓励学生积极参与绘制本堂的思维导图。在绘制的过程中，学生的逻辑能力得到了锻炼，总结归纳能力将得到极大的提升。 图1. “BOPPPS”教学模式教学模块流程图 根据BOPPPS教学模式流程图，医学物理学章节内容进行重组设计，主要体现在五个部分的优化，分别为导言、目标、参与、测试、总结。1) 导言部分主要采用案例分析的方法，引入生活及工程应用相关实例。2) 目标部分提出章节学习目标，知识能力要求，推进学习过程针对性效果。3) 参与部分采用问题情境、案例教学、分组讨论等形式激发学生自主学习的动力。4) 测试部分大多采用很主观题、选择题、投票统计等进行师生互动，从互动结果中掌握学习效果。5) 总结部分采用思维导图、课后论文等形式，帮助学生构建知识体系。综合以上五部分，我们将详细的BOPPPS课程设计呈现在表1中。 Table 1 Optimization design of medical physics course content based on “BOPPPS” mod 序号 教学内容 导言 目标 参与 测试 总结 1 力学基础 中国高铁的发展 力学应用 小组讨论 选择题 思维导图 2 流体力学 都江堰水利工程 流体运动规律 案例分析 主观题 课后论文 3 振动 汶川大地震 振动方程 案例分析 主观题 思维导图 4 机械波 心电监护器 心电图基础 小组讨论 主观题 思维导图 5 分子动理论 布朗运动 微观热力学 案例分析 投票统计 思维导图 6 热力学基础 蒸汽机车的发展 热力学定律 问题情境 选择题 小组论文 7 静电场 避雷针的发明 静电场基础 问题情境 投票统计 思维导图 8 恒定磁场 司南的历史 磁场的性质 案例分析 选择题 思维导图 9 波动光学 光的世界 基础光学 小组讨论 主观题 思维导图 10 量子力学 薛定谔的猫 量子波函数 小组讨论 投票统计 小组论文 表1. “BOPPPS”模式的医学物理学课程内容优化设计
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user: 3. 医学物理学“BOPPPS”模式的案例实践 由于医学物理学课时较为紧张、内容较为繁杂，将“BOPPPS”教学模式引入医学物理学，更需要教学设计的逻辑性及严谨性。鉴于此，文中以课程第二章“流体的运动”作为“BOPPPS”教学案例分析进行详细的讨论，课程实施情况呈现在表2中。 Table 2 Medical physics chapter 2 fluid movement “BOPPPS” teaching activity design tabl 项目 时间 教学内容 学生活动 教学设备 导言 (Bridging) 5分钟 提问：生活中的流动现象 回答：山川河流 人体血液 自然界风 视频资料 学习目标 (Object) 2分钟 流动现象规律 理想流体的特性 认知目标 PPT资料 学习前侧 (Pre-test) 5分钟 固体，液体，气体的流动分类 分组回答 卡片形式 参与学习 (Participation) 25分钟 固体，液体，气体的流动特性 分组归纳 视频资料 学习后测 (Post-test) 5分钟 理想流体与实际流体的区别 分组连线 板书问答 总结 (Summary) 3分钟 流动性特点 流体的分类 分析绘制 思维导图 表2. 医学物理学第二章流体的运动“BOPPPS”教学活动设计表 1) 教学时间分布合理 据调研，课程中学生和教师的兴奋程度恰好相反。教师在课程前半段及后半段教学热情较高，而学生在课程中部分学习热情较高。“BOPPPS”模式的教学设计将重点内容放在了课堂的中部分，即学生兴趣最高的时间段，有助于学生掌握重要的知识点。 2) 学生参与度提高 传统教学模式教学偏多、学生参与度较低。“BOPPPS”教学模式的教学设计在课堂前部、中部、后部分均设计了参与学习的形态。这使得学生的学习积极性在整堂课程中均得到很好的分配，兴趣度得到提高。 3) 教学形式呈多样化 “BOPPPS”教学模式采用多媒体、卡片、板书、思维导图等多种形式的教学辅助。教学形式有视频、音频内容，能够较好的呈现形象化的案例。通过这些方式，课程能较好的训练学生的思维能力、归纳能力，为学生的科研及创新训练打下良好的基础。 4) 知识理解度提高 课程后测依托于测试平台进行，题型有选择题、填空题、主观题等多种形式。据反馈数据分析，93.5%的学生可以准确阐述流体运动的特性，88.2%的学生能够正确回答出理想流体和实际流体的区别。这表明“BOPPPS”教学模式的教学设计达到了较好的课堂效果，实现了最初的教学目标。
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user: 4. 医学物理学“BOPPPS”模式评测体系 传统的课程评测体系主要取决于期末考试，形式较为单一。“BOPPPS”模式评测体系引入多元化评价方式，提出过程性考核平台，激发学生参与学习动力。该体系将平时成绩占比调高至60%，期末考成绩占比降低为40%，具体实施情况见表3。 Table 3 Optimization of medical physics evaluation system based on “BOPPPS” teaching mod 序号 评测形式 成绩占比 评测目标 1 课后论文 20% 文献查阅 2 小组答辩 20% 协作合作 3 思维导图 10% 归纳梳理 4 素材收集 10% 兴趣培养 5 期末考试 40% 知识考查 表3. 基于“BOPPPS”教学模式的医学物理学评测体系优化 “BOPPPS”模式评测体系增加了四种评价方式 ，其详细教学实施及情况分析如下： 1) 课后论文 在课程内容基础上，评测体系选择学生感兴趣的知识点作为考点，让学生全面收集网络资料，形成医学及物理学前沿相关的论文。例如，纳米生物材料的发展、人工智能手术机器人、量子通讯等。成绩评价以论点突出、概述详实为标准。该方式注重培养学生的爱国主义情怀和树立民族自信心。 2) 思维导图 在课程重点基础上，评测体系要求学生构建相应的思维导图，让学生归纳出学科的知识体系。该部分成绩评价以知识清晰、逻辑明确为基础。该部分评测体系有助于学生梳理课程知识，掌握学科发展动向，注重培养学生归纳总结的能力。 3) 素材整合 在课程难点基础上，评测体系要求学生形成一套医学物理学课程档案，档案内容包括相关的物理应用及医学技术。该部分成绩以信息全面、素材详实为标准。通过素材收集，培养学生文献检索，知识积累的能力。 4) 小组答辩 在课程拓展内容基础上，评测体系要求学生以小组为团队，将课后论文、思维导图、素材收集等三部分资料形成总结汇报，提出小组的论点。该部分成绩评价以论据充分、论点明确为标准，主要采用学生互评的形式。该环节学生参与度较高，培养了学生自主学习和协同合作的能力。
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user: 5. 医学物理学“BOPPPS”模式效果评价 “BOPPPS”教学效果评价分为两部分：成绩分析和教学效果。结果显示，“BOPPPS”模式课堂互动度、参与度、启发性显著提高；综合成绩优于传统教学，说明学生知识掌握理解度、技能掌握度均得到显著提高。 1) 成绩分析 课程研究采用相同专业的两个平行班进行比对，一个进行传统讲授教学；另一个采用“BOPPPS”教学模式，两者的期末成绩情况绘制于图2中。图中显示，采用“BOPPPS”教学模式的班级高分段人数较多、整体及格率较高，说明BOPPPS模式的学生对知识体系结构的掌握度优于传统教学班级。 图2. “BOPPPS”教学与传统教学综合成绩分析图 2) 教学效果 课程研究开展了“BOPPPS”教学模式的教学效果问卷调研，参与学生为62人。问卷从课程互动性、参与度、知识点掌握、启发思维等方面设计选项，调研结果呈现在图3中。从图中可知，“BOPPPS”教学模式的互动性、参与度、知识点掌握度得到了较多的认可(占比率高达28%)，课程启发思维度认可度较其他项目偏低。 图3. “BOPPPS”教学效果问卷调研图示 “BOPPPS”教学模式在改善课程效果方面有明显的优势。通过激发学生兴趣，提高了学生的课程参与度、从而培养学生自主思考的能力，以实现学生整体学习效果的提高。同时，“BOPPPS”教学模式在启发学生思维方面还需要进行继续设计。
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user: 6. 结语 研究显示，“BOPPPS”教学模式对于改善医学物理学课程枯燥、学生学习兴趣度低等问题有较显著效果。在该教学模式下，学生的课堂时间利用率、参与度、知识掌握度均有显著提高，基本实现了教学改革的初衷，达到了较好的教学目标。“BOPPPS”模式对于医学物理学课程的教学，实现了事半功倍的效果。此外，该模式在鼓励学生自主学习、拓展学生思维等方面也卓有成效。在培养学生的科学素养、科研思维、探索创新能力方面，“BOPPPS”模式的医学物理学得到了较好的反馈。在新型教学模式下，学生的辩证思维能力、归纳总结能力也得到了较好的提高。鉴于此，我们将进一步尝试将这种教学模式从理论课程推广至实验类课程，在高等医药类院校的基础公共课程改革中势必能启发出更多思维的火花。
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user: 摘要 汽车保险的续保问题对于保险市场具有举足轻重的作用，如何有效的预测市场各个因素对续保率的影响并未十分清楚。通过分析保费浮动优惠等因素对续保率的影响，本文建立影响力指数的等级比较模型，通过计算其性质系数的灰色关联度，考察具有不同性质车辆的续保率。计算出有关索赔系数和使用性质系数，建立数学模型，给出了较为合理的保费浮动方案。最后，建立决策树模型，根据统计数据对不同车辆进行分类同时，通过对三个因素进行加权，得到了评价企业质量的决策树累积模型，分析各因素对续保率的影响，从而提供可行性建议。
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user: 1. 引言 续保率一定程度上反映了保险公司业务稳定程度和对客户的保留能力，其成为汽车保险行业评估保险公司市场份额的决定性因素。实际上，续保率由保费浮动等度量，给出一套较为合理的保费浮动方案已成为保险公司提高续保率的重要依据。目前为止，已经对续保率影响因素从不同角度有了研究。陈曼发现在众多不同种类车辆中家庭自用车的续保率最低 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。刘亮利用K-means聚类算法将客户划分为某几类，并用多元回归分析得到每一类客户的主要影响因素进行了对比 [ 4 ]。王梦晨选择广义线性模型中的logistic模型为工具从多个层面分析了车险业务中影响续保率的因素 [ 5 ]。本文在此基础上，收集相关部门数据，综合考虑了各方面因素的影响，建立了影响力指数的等级比较模型，利用灰色预测法进行灰色关联度预测。进而根据“保费浮动系数 = 索赔系数A × 使用性质系数B”这一模型，提出了较为合理的保费浮动方案。最后建立决策树模型，判断方案可行性。
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user: 2. 建立等级比较模型 首先，从原始表格中提取出“承包车辆的使用性质”，“承包车辆的出现次数”、“承包车辆的年龄”和“承包车辆的新车购买价”这四个具有代表性的市场因素，使用7个月份的数据(来源：中国统计局)，建立新的数据表格，进行基础数据处理后，建立图1。 选取前四个月的续保率数据来进行研究，这样就避免了研究全部7个月份时由于前四个月与后三个月的数据变化较大而造成的误差。提取“承包车辆的出现次数”、“承包车辆的新车购买价”、“承包车辆的使用性质”和“承包车辆的年龄”这四个代表性因素的9、10、11、12四个月份的数据，根据方差公式 图1. 7个月份中不同因素对续保率的影响图 μ = 1 n ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ ) 2 ， 得到各个市场因素9、10、11、12月份的四个方差，进而得到影响力评估指数 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] V = ∑ i = 9 12 μ i 。 将保险业市场因素对该企业续保率的影响力评估指数分为A、B、C、D、E五个等级比较模型，得到表1。 Table 1 Grade comparison model of influence evaluation inde 等级 A B C D E 影响力 很强 较强 一般 较弱 较弱 评估指数范围 ≥0.2 0.2~0.015 0.015~0.01 0.01~0.0005 ≤0.0005 表1. 影响力评估指数的等级比较模型 将四个因素对续保率的影响力评估指标数据带入等级比较模型，获得每个因素的代表等级，得到表2。 Table 2 Table of factors influence evaluation index and grad V C V G V ′ C V ′ G V N V S 评估指数 0.010313622 0.016174167 0.000124356 0.000801448 0.013664124 0.223500188 等级 一般 较强 很弱 较弱 一般 很强 表2. 各个因素影响力评估指数与影响力等级对应表
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user: 3. 续保率的灰色预测模型 从2016年9月至2017年3月七个月的到期车辆续保率的原始数据，得表3。 Table 3 Renewal rate of family ca 月份 9 10 11 12 1 2 3 续保率 25.81% 26.53% 26.48% 27.05% 35.68% 36.81% 36.37% 表3. 家庭自用车续保率 通过计算(见附录)，可知GM(1，1)模型的参数 a = − 0.0802 ， μ = 0.2244 ，即其微分方程为 [ 7 ] [ 8 ]： d X ( 1 ) d t + a X ( 1 ) = μ ， X ( 1 ) = 0.2244 。 GM(1，1)灰色微分方程时间响应序列为 x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) − μ a ) e − a k + μ a = 3.0561 e 0.0802 k − 2.798 。 其中 X ( 1 ) 的模拟值为 X ^ ( 1 ) = { x ^ ( 1 ) ( 1 ) ， x ^ ( 1 ) ( 2 ) ， x ^ ( 1 ) ( 3 ) ， x ^ ( 1 ) ( 4 ) ， x ^ ( 1 ) ( 5 ) ， x ^ ( 1 ) ( 6 ) ， x ^ ( 1 ) ( 7 ) } = { 0.2581 ， 0.5133 ， 0.7897 ， 1.0892 ， 1.4183 ， 1.7654 ， 2.1464 } 由 x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) − x ^ ( 1 ) ( k ) ，还原出 X ( 0 ) 的模拟值得： X ^ ( 0 ) = { x ^ ( 0 ) ( 1 ) ， x ^ ( 0 ) ( 2 ) ， x ^ ( 0 ) ( 3 ) ， x ^ ( 0 ) ( 4 ) ， x ^ ( 0 ) ( 5 ) ， x ^ ( 0 ) ( 6 ) ， x ^ ( 0 ) ( 7 ) } = { 0.2581 ， 0.2552 ， 0.2765 ， 0.2995 ， 0.3245 ， 0.3516 ， 0.3810 } 进而计算 X 与 X ^ 的灰色关联度 S ⌢ 以及其相对误差 ε | S | = | ∑ k = 2 6 ( x ( k ) − x ( 1 ) ) + 1 2 ( x ( 7 ) − x ( 1 ) ) | = | ( 0.2653 − 0.2581 ) + ( 0.2648 − 0.2581 ) + ( 0.2705 − 0.2581 ) + ( 0.3568 − 0.2581 ) + ( 0.3681 − 0.2581 ) + 1 2 × ( 0.3637 − 0.2581 ) | = 0.6574 | S ^ | = | ∑ k = 2 6 ( x ^ ( k ) − x ^ ( 1 ) ) + 1 2 ( x ^ ( 7 ) − x ^ ( 1 ) ) | = 0.7084 | S ^ − S | = | ∑ k = 2 6 [ ( x ( k ) − x ( 1 ) ) − ( x ^ ( k ) − x ^ ( 1 ) ) ] + 1 2 [ ( x ( 7 ) − x ( 1 ) ) − ( x ^ ( 7 ) − x ^ ( 1 ) ) ] | = 0.0510 ε = 1 + | S | + | S ^ | 1 + | S | + | S ^ | + | S ^ − S | = 1 + 0.6574 + 0.7084 1 + 0.6574 + 0.7084 + 0.0510 = 0.9789 > 0.9 。 根据得到的结果对比精度检验等级参照表可知(附录)，一级精度的家庭自用这一使用性质对续保率有很显著的影响。 同样的方法，分别对以下几种车应用灰色预测法进行精度检验，得到表4。 Table 4 Table of grey relational degree of using properties and renewal rat 家庭自用 党政机关客车 企业客车 非营业货车 出租租赁 营业货车 特种车 平均相对误差 0.0027 0.0014 0.0045 0.0149 0.1141 0.0056 0.0032 灰色关联度 0.0620 0.0344 0.0516 0.1835 0.2423 0.1229 0.0511 残差平方和 0.9789 0.9876 0.9672 0.9623 0.9059 0.9815 0.9585 表4. 使用性质与续保率灰色关联度列表 结果表明，灰色关联度分别是党政机关客车为、企业客车为、非营业货车为、出租租赁为、营业货车为、特种车为，都大于0.9，所以它们的续保率的精度都为一级，这也即是证明车辆使用性质这一因素会明显影响公司的续保率。