DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 接口智能模型通过以函数的输入和输出作为接口，把一个函数当成一个接口块进行匹配连接。并且从函数库里，提取和形成能够实现这两个函数之间的连接。然后在运行的过程中，通过运算值的比较。保留正确运算结果的连接块，删除多余和错误的连接块，补上没有值对应的连接关系。从而一步步完善连接的过程，并最终让整体与期望的结果一致。并且说明它也是一种类似于神经网络的智能调节模式。当然上面的接口模型也有很多可以改善的地方。比如对起始值和结果值进一步分析，加大函数库，训练次数提升，寻找和编写核心函数等来对编程方法整体进行优化。在这里只是说明了，这个方法是一个可行性的方法，并且接口智能模型也可以做更多的事情。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为提高机床热特性分析精度，提出基于关键测温点实测温度的轴承生热量及接触热阻修正模型，在此基础上，设计开发机床温度场及热变形在线监测系统，并在YK72150数控成型砂轮磨齿机上进行实际验证。实验结果表明，基于机床热特性参数实时修正的机床温度场及热变形监测系统的监测精度达95%以上，为机床优化设计及误差补偿提供依据。 关键词 :生热量，接触热阻，修正模型，数控机床 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 热变形是影响数控机床加工精度的主要因素，热特性分析是进行机床优化设计和误差补偿的前提。在进行机床热特性分析时，首先要确定机床内热源生热量，而机床内热源主要包括：机床动力源能量损耗转化而成的热量、传动部件产生的摩擦热以及切削产生的热量等。对于传动部件产生的摩擦热，文献 [ 1 ] [ 2 ] 应用传统经验公式，通过计算轴承摩擦力矩实现机床传动部件的摩擦热计算。文献 [ 3 ] 应用局部法计算高速球轴承的生热量，并分析了影响轴承生热量的因素，指出：输入转速、轴向载荷和内圈沟曲率系数对高速球轴承的生热影响最大。对于切削产生的热量，文献 [ 4 ] 通过实测刀具温度，应用非稳态导热微分方程逆向求解切削产生的热量。 机床内热源产生的热量通过热传递传导到机床的各个部位，影响热传递的主要因素包括：导热系数、接触热阻、表面传热系数以及材料的物性参数等。由于组成数控机床的主要材料为金属，在机床工作温度范围内，金属的导热系数变化很小，在机床热特性分析中常将其视为常数。而数控机床接触面间接触热阻由于受中间介质、材料特性、接触面粗糙度 [ 5 ] 、温度和压力 [ 6 ] 等因素影响，对于不同接触面需要确定其接触热阻的实际大小，接触热阻的辨识方法主要包括：理论计算法 [ 7 ] [ 8 ] 和试验法 [ 9 ] [ 10 ] 。影响表面传热系数的主要因素包括：流体的流动形态、流体的物性、流体有无相变和换热面的几何形状、尺寸、相对位置等，文献 [ 11 ] 给出表面传热系数与温度和位置的关系，指出表面传热系数随流体热物理性质的变化而变化，在进行有限元分析时应加载随温度变化的表面传热系数。文献 [ 12 ] 应用有限差分和试验的方法给出机床表面传热系数的预测模型。文献 [ 13 ] 分析了开缝圆不同开缝方向自然对流换热，指出开缝圆自然对流换热表现出非线性现象。 在确定机床内热源生热量及相关热特性参数的基础上，可以应用有限元数值模拟技术分析机床热特性，文献 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 分别应用有限元数值模拟技术对轴承、机床主轴、滚珠丝杠及数控机床整机进行温度场及热变形分析。通过对机床温度场及热变形的分析，可以有效揭示数控机床的热特性，为数控机床热变形的优化控制奠定基础。但是机床在工作时，由于机床零部件热变形而产生内应力，使得计算内热源生热量及接触热阻的初始条件发生变化，导致上述热特性参数的变化。为提高机床热特性分析精度，实现机床温度场及热变形的动态实时监测，本文在现有研究成果基础上，进一步研究机床内热源生热量及接触热阻的在线修正方法，提出基于关键测温点温度的机床热特性参数修正模型，并通过实验验证。
system: [SYSTEM]

user: 2. 轴承生热量修正模型 2.1. 轴承初始生热量计算 机床主轴及滚珠丝杠均采用轴承作为支撑部件，轴承产生的热量是机床内热源的主要来源。因此，在进行机床热特性分析时，首先要确定轴承的生热量，轴承的初始生热量可根据如下经验公式计算 [ 1 ] ： Q b = 1.047 × 10 − 4 nM (1) 其中，Q b 为轴承旋转产生的热量，W；n为轴承转速，r/min；M为摩擦力矩，N·mm。 轴承摩擦力矩指由轴承滚动摩擦、滑动摩擦和润滑剂摩擦的总和产生的阻滞轴承运转的阻力，可根据如下公式计算： { M = M 0 + M 1 M 0 = 10 − 7 f 0 ( v 0 n ) 2 / 3 D m 3 ，       v 0 n ≥ 2000 M 0 = 160 f 0 D m 3 ，                               v 0 n < 2000 M 1 = f 1 P 1 D m (2) 其中，M 0 为与载荷无关的摩擦力矩，N·mm；M 1 为与载荷有关的摩擦力矩，N·mm；f 0 为与润滑有关的因数，角接触球轴承脂润滑，单列取f 0 =2；D m 为轴承平均直径，mm；v 0 为在轴承工作温度下润滑剂的运动粘度，mm 2 /s；f 1 为与轴承类型和载荷有关的因数；P 1 为计算轴承摩擦力矩时的轴承载荷，N。 对于角接触球轴承 P 1 = 0.0013 ( P 0 / C 0 ) 0.33 ；其中P 0 为当量静载荷(N)，C 0 为基本额定定载荷(N)。 由式(1) (2)可以计算出轴承在不同转速及不同润滑油运动粘度下的初始发热量，图1为轴承转速、润滑油运动粘度与轴承发热量的关系。由图1可以看出，轴承产生的热量与其转速及润滑油粘度成正比，生热量随着轴承转速及润滑油运动粘度的增加而增大，并且轴承发热量与其转速及润滑油运动粘度呈非线性关系。 图1. 轴承生热量与转速及润滑剂运动粘度的关系 2.2. 轴承生热量修正模型 由式(1) (2)可知，对于给定的轴承，其生热量Q b 与n、P 1 、v 0 成比例关系，而P 1 、v 0 又与机床温度成比例关系，因此，在传统轴承生热量计算公式基础上，通过实测机床关键测温点温度，建立热力耦合下的机床内热源生热量修正模型： { Q b = 1.047 × 10 − 4 n ( M 0 + M 1 ) M 0 = 10 − 7 f 0 ( v 0 ( Δ t ) n ) 2 / 3 D m 3 ，       v 0 n ≥ 2000 M 0 = 160 f 0 D m 3 ，                                               v 0 n < 2000 M 1 = f 1 P 1 ( Δ t ) D m (3) 其中， v 0 ( Δ t ) 为随温度变化的润滑油运动粘度； P 1 ( Δ t ) 为随温度变化的轴承计算载荷。 通过实测机床关键测温点温度，应用式(3)可以计算出不同温度下轴承生热量。为简化计算，文献 [ 18 ] 提出轴承生热量的经验修正公式： Q ′ b = t m − t ∞ t f − t ∞ × Q b (4) 其中， Q ′ b 为修正后的轴承生热量；t m 为关键测温点的实测温度；t f 为关键测温点的有限元分析温度； t ∞ 为环境温度。 式(4)中t m 为关键测温点温度，可通过实际测量获得，t f 为上一边界条件下有限元计算值，轴承初始生热量 Q b 可通过式(1)计算得出。因此，应用式(4)可以在线实时修正轴承生热量，可有效提高机床热特性分析的精度。
system: [SYSTEM]

user: 3. 接触热阻修正模型 3.1. 初始接触热阻计算 结合面接触热阻R可通过以下半经验公式计算： r R k = 105.6 ( P E ) 0.68 (5) 其中：r为粗糙度均方根；k为调谐平均热导率；P为压力，10 6 (Pa)，可根据接触压力公式计算；E为弹性模量，GPa。 其中，调谐平均热导率可根据下式计算： k = 2 k 1 k 2 k 1 + k 2 (6) 其中：k 1 、k 2 为结合面零件的导热系数。 粗糙度均方根可根据下式计算： (7) 式中：r 1 、r 2 为结合面零件的表面粗糙度，可由机床初始设计数据获得。 3.2. 接触热阻修正模型 由式(5)可知，对于已装配机床，其结合面接触热阻与接触压力P成比例关系，随着机床结合部件温度的升高，接触压力P不断变化，由径向热变形公式及胡克定律，可得由热应力产生的接触热阻R t ： r R t k = 105.6 ( A ( 1 + 3 α Δ t 1 + α Δ t − 1 ) ) 0.68 (8) 其中： α 为热膨胀系数； Δ t 为温差；A为接触面积。 由式(5)和(8)可得： R t = R ( P E A ( 1 + 3 α Δ t 1 + α Δ t − 1 ) ) 0.68 (9) 由式(9)可得机床结合面接触热阻修正模型： R ′ = R ( 1 + ( P E A ( 1 + 3 α Δ t 1 + α Δ t − 1 ) ) 0.68 ) (10) 式(10)中初始接触热阻R、初始接触压力P可通过式(5)及接触压力公式计算，结合面面积A、弹性模量E为常量， Δ t 可通过关键测温点的实测温度及初始温度计算。因此，通过关键测温点的实测温度，应用式(10)可实时修正机床结合面接触热阻。
system: [SYSTEM]

user: 4. 机床热特性在线监测实验 为验证机床热特性参数修正模型，开发基于VB和APDL的机床温度场及热变形在线监测系统。通过实测关键测温点温度，应用式(4)和式(10)实时修正轴承生热量及结合面接触热阻，通过APDL实时计算机床温度场及热变形，并在YK72150数控成型砂轮磨齿机上进行实际验证。图2为实验布置图，由于YK72150数控成型砂轮磨齿机主轴上安装3组轴承，因此关键测温点选择在三组轴承的位置。 图2. 实验布置 实验时的环境温度为15.6℃，数控成型砂轮磨齿机主轴以转速2400 r/min运行32分钟，温度传感器每隔10秒采集一次数据，机床温度场及热变形在线监测系统实时读取采集到的温度，应用式(4)和式(10)实时修正轴承生热量及结合面接触热阻，并将修正后的热特性参数实时传输至APDL，用于实时计算机床温度场及热变形。表1为数控成型砂轮磨齿机主轴运行32分钟时，运用监测系统所得各测点监测值与实测值对比。由表1可以看出，机床温度场及热变形在线监测系统的监测精度均在95%以上，说明本文提出的轴承生热量及接触热阻修正模型完全可以满足机床温度场及热变形的在线监测需求。 图3为机床温度场及热变形在线监测系统的检测结果。由图3可以看出，机床主轴左侧法兰测点沿Y方向的热变形监测值为−15.8 μm，而实测机床主轴左侧法兰测点沿Y方向的热变形为−16 μm，磨床主轴沿Y轴负方向热变形监测精度为99.5%，该监测精度完全可以满足机床热变形的补偿要求。 Table 1 Comparisons between the monitored and measured value 测点1温度℃ 测点2温度℃ 测点3温度℃ Y向热变形μm 实测值 21.8 24.5 22.9 −16 监测值 21.34 25.6 22.3 −15.8 精度 97.9% 95.5% 97.6% 99% 表1. 监测值与实测值对比 由图3还可以看出，数控成型砂轮磨齿机主轴中间轴承温升最大，其原因主要是该主轴中间配置两对轴承，而左右两侧均配置一对轴承，从而导致主轴中间温升大而两侧温升小，由于主轴右侧配置两组轴承，而左侧只有一组，导致主轴两侧约束力的不一致，进而导致主轴沿Y轴负方向产生热变形，这为机床的优化设计提供依据。 图3. 在线监测结果
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 热变形是影响数控机床加工精度的主要因素，机床热特性分析是进行机床优化设计和误差补偿的前提，影响机床热特性分析精度的主要因素是边界条件的不确定性，尤其是机床内热源的生热量及结合面接触热阻，而根据传热理论，内热源生热量及结合面接触热阻的变化，必然会导致机床温度的变化，而通过将关键测温点的实测温度与有限元计算温度的差值可以实时修正上述机床热特性参数。 为提高机床热特性分析精度，本文提出基于关键测温点实测温度的轴承生热量及结合面接触热阻修正模型，设计开发机床温度场及热变形在线监测系统，通过机床关键测温点的实测温度实时修正机床热特性参数，通过APDL实时计算机床温度场及热变形，并在YK72150数控成型砂轮磨齿机上进行实际验证。实验结果表明，基于机床热特性参数实时修正的机床温度场及热变形监测精度达95%以上，为机床优化设计及热误差补偿提供依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 房地产市场具有影响因素多样性、非线性波动等特点，随着相关数据信息可获得性的进一步提高，因素间存在的频率差、相互干扰等问题不可忽视。在以往研究的基础上，综合考虑时效性强的百度指数以及关联度高的房地产市场相关指标，构建MIDAS (混频数据处理模型)模型解决百度指数与房地产景气指数间频率差的问题，建立随机森林的封装筛选模型实现重要特征的选择，并基于混合核的SVR (支持向量机)对MIDAS预测结果进行进一步修正。实证表明，本文模型充分利用了混频数据信息，也符合房地产市场非线性波动的特点，在预测精度与误差波动性上都得到了一定提升。 关键词 :百度指数，混合核SVR，PSO，MIDAS模型，随机森林 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 大数据时代背景下，信息量爆炸式增长、传播速度日益加快，数据驱动的决策在日常生活中随处可见。房地产市场作为我国经济的重要组成部分，对其研究一直是学术界和实业界的热点问题。 在房地产价格的预测中，传统的时间序列仅考虑自身趋势，与房地产市场多因素影响、非线性波动的特点存在偏差；基于多因素指标构建的机器学习预测模型被应用到房地产价格的预测中。章伟(2011) [ 1 ] 提出一种粗糙集BP神经网络并验证了其在房地产价格预测中的有效性。刘彩云(2017) [ 2 ] 年提出基于多因素影响的组合预测模型，利用马尔科夫修正了小波神经网络的预测结果。Del Giudice (2017) [ 3 ] 利用遗传算法解释了那不勒斯中心地区房地产租赁价格与地理位置之间的关系，并通过与多元回归分析的比较验证了遗传算法的有效性。Bae (2018) [ 4 ] 在稳定的市场与受到结构变化与外部冲击的市场环境中分别验证了支持向量机、随机森林等机器学习方法，表明在房地产预测的准确性方面机器学习算法要优于传统时间序列模型。机器学习方法在房地产价格预测中的应用主要采用同频数据为影响变量，很少纳入混频数据指标。 而随着网络的普及和用户量的指数式增长，网络搜索数据开始成为建立预测模型的重要影响指标，Ginsberg (2009) [ 5 ] 等最早利用谷歌搜索数据对流感疾病趋势进行了成功预测。Askitas (2009) [ 6 ] 等通过研究关键词的搜索数据，相较于官方数据提前做出了失业率的预测。在国内应用网络搜索数据的研究也日益增多。董倩(2014) [ 7 ] 等利用网络搜索数据，采用交叉验证技术比较了不同的预测模型，证明了网络搜索数据在国内房地产价格预测中的有效性。孟雪井(2016) [ 8 ] 结合文本分析得到网络搜索关键词，接着利用时差相关系数法与随机森林进行筛选过滤得到符合我国投资者情绪的关键词词库，并以此构建了沪市投资者情绪指数。在房地产市场中，网络搜索指数的变化更有时效性，且可以在一定程度上体现供求双方的预期心理和行为情况。但是在现有的研究中，并未考虑到网络搜索数据与房地产指数间存在的频率差问题。而混频数据模型的应用则可以更大程度地利用数据样本的原始信息，提升预测可信度。 Ghysels (2004) [ 9 ] 等提出了混频数据抽样方法(MIDAS)，通过构建MIDAS模型可以实现对不同频率数据的处理，利用权重多项式对不同滞后期的变量系数进行描述和刻画解决了之前存在的“维数灾难”问题。Pan (2017) [ 10 ] 等提出多输出混频支持向量机模型，利用低频数据实现对高频房地产及股票市场数据的预测，相较单输出SVM提升了模型的预测准确率。刘金全(2010) [ 11 ] 基于MIDAS模型实证研究证明了混频宏观数据在经济应用中的有效性。 本文在基本混频数据抽样模型的基础上，不同于传统的非线性最小二乘估计，采用全局寻优的粒子群算法获取模型参数，利用相关关键词的百度指数数据进行预测，相较官方数据的发布时间，预测结果可以提前进行预报。同时，在以往的研究基础上，选择新的常用影响指标，提出基于随机森林重要性排序和封装排序的特征选择算法，并将筛选后的组合变量与混频数据预测模型的拟合结果进行结合，使新的影响指标体系不仅囊括传统统计指标，也包含了网络搜索数据。在各类机器学习算法中，支持向量机同时考虑结构化风险最小与经验风险最小，且处理小样本、非线性特征问题十分优秀 [ 12 ] ，因此选择其作为修正模型，且针对其存在的参数难以确定、核函数选择无理论支持的问题，建立了混合核函数以实现局部与全局核函数的综合利用，且利用了PSO算法进行参数全局寻优。基于改进的支持向量机模型可以实现对混频数据抽样模型预测结果的修正，本文实现了模型时效性与精准性的综合提升。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实证分析 3.1. 数据选取及变量说明 为了避免重大经济危机对房地产市场带来的扰动，同时考虑中国网络普及情况，解释变量选取时间段为2011年1月至2018年1月，被解释变量的选取时间段提前一期，即为2011年2月至2018年2月。 3.1.1. 被解释变量 被解释变量为国房景气指数，数据来源于前瞻数据库，是由中国国家统计局于1997年研制并建立，反映中国房地产业发展变化趋势和变化综合量化指标体系。通过对国房景气值的预测，可以为国家宏观调控提供预警机制，也可以为投资者选择投资机遇提供决策依据。 3.1.2. 混频预测模型解释变量 使用百度推荐功能，得到与房地产市场相关关键词，并根据定性分析与AIC准则对各个关键词进行逐步回归，最终确定了房价走势，公积金，房价利率，房产税，以及装修五个关键词，各指数指标均为日数据，由python编写的爬虫程序从百度指数官网获取。 百度搜索指数为日数据，而国房景气指数为月度数据，因此将频率倍差m设置为30，对超过30天 图2. PSO-M-SVR算法流程图 的月份进行数据删减，对2月份数据则结合1、3月份数据进行补充。同时，为了保证百度搜索指数的及时性与完整性，设置高频滞后阶数K为30。 3.1.3. 粒子群优化多核支持向量机模型解释变量 在现在研究的基础上，根据对房地产市场的综合分析及数据的可获得性，构建新的影响指标体系。将相关影响指标分为宏观影响因素、房地产企业上游影响因素、房地产企业自身影响因素、房地产企业下游影响因素以及被解释变量滞后自身因素五大类影响因素，每个影响因素均为月度数据，数据来源于wind数据库以及前瞻数据库。具体指标体系结构如图3所示。 3.2. 结果分析 3.2.1. 混频数据预测模型结果分析 利用2011年1月至2016年5月的数据作为训练集，利用粒子群优化算法分别对单变量混频数据预测模型与多元混频数据模型进行参数寻优，在2016年6月至2018年1月的测试集数据上进行预测结果观测。为比较混频数据预测模型结果优劣性，对百度指数数据进行加总平均处理，将频率为日度数据的百度指数指标转化为月度数据，并利用最小二乘回归进行数据拟合，得到同频预测结果，与多元混频数据预测模型及单变量混频数据预测模型预测结果进行比对。 图3. 房地产市场影响指标体系 选取反应预测相对误差的绝对误差AE、反应预测平均误差的MAPE以及反应误差波动性的RMSE作为评价指标，若MAPE值越小，则说明预测结果更准确；若RMSE值越小，则说明预测结果的误差波动越小。各指标计算公式如下： MAPE = ∑ i = 1 n ( | Prevalue − Actvalue | Actvalue ) / n (9) RMSE = ∑ i = 1 n ( Prevalue − Actvalue ) 2 / n (10) Table 1 Prediction results of multivariate and univariate MIDAS model 预测结果 多变量 房价走势 公积金 房价利率 房产税 装修 最小二乘回归 MAPE 4.54% 5.83% 5.96% 4.91% 6.12% 8.46% 6.92% RMSE 5.14 8.62 6.16 7.38 9.55 13.21 12.56 表1. 多变量及单变量混频数据抽样模型预测结果 从表1数据可以看出，多元混频数据预测模型结果最优，但从预测结果来看，残差区间较大，各混频预测模型结果趋势预测仍有修正的空间，但相比同频化处理后的数据预测模型，已有了明显的改进，也表明了改进的混频预测模型利用了更多的数据样本信息。 3.2.2. 基于随机森林的特征选择结果 对被解释变量进行预处理，将上升趋势设为1、下降趋势设为0，视为二分类问题，计算每个解释变量对被解释变量的重要性程度。采用十折交叉验证，对于构建的影响房地产市场的指标体系进行基于随机森林的初始重要性综合排序(按降序排列)为：国房景气指数滞后一阶；货币供应量(M1)；房地产开发投资完成额；全国建材家居景气指数(BHI)；消费者信心指数；土地购置费；商品房销售额；工业增加值增长；土地购置面积；房地产新开工施工面积；外汇贷款数据；采购经理指数(PMI)；房地产竣工面积；社会消费品零售总额；房地产施工面积；工业品出厂价格(PPI)；房地产开发企业资金来源；居民消费价格指数(CPI)，而封装特征选择的结果则为：国房景气指数滞后一阶；货币供应量(M1)；房地产开发投资完成额；全国建材家居景气指数(BHI)；消费者信心指数；土地购置费；商品房销售额；土地购置面积；房地产新开发施工面积；房地产竣工面积。 3.2.3. 基于粒子群优化多核支持向量机模型预测结果分析 为了判断SVM是否对多元混频数据抽样模型达到了修正的效果，建立四组模型，模型一、模型二、模型三、模型四分别表示将封装筛选后的特征变量组合、将加总平均换成月度数据的百度搜索指数、将筛选后的特征变量组合与多元混频数据预测模型预测结果进行整合以及将筛选后的特征变量组合与加总平均变换的百度搜索指数整合作为输入变量的预测模型。模型三即为对利用支持向量机模型对混频率数据抽样模型的修正。 将整体样本划分为训练集与测试集，训练集样本时间跨度为：2011年2月至2016年5月；训练集样本时间跨度为：2016年7月至2018年2月，样本选择时间区间均为被解释变量时间跨度。在训练集上优化参数并构建预测模型，在测试集上对模型结果进行观测。各模型预测结果如下： 图4. 各模型预测结果 从各模型预测拟合结果图4可以看出，模型二，即选用加总的百度搜索指数作为输入变量波动性较大，与原始值的走势存在偏差；而其它模型均与原始值的走势基本一致。 选取除MAPE、RMSE之外，新增绝对误差AE作为评判模型预测优劣性的依据。AE计算公式为： AE = | Prevalue − Actvalue | / Actvalue (11) 其中，Prevalue表示预测值，Actvalue表示实际值，n表示预测值数量。 从表2数据可以看出，模型三与模型四的预测结果相较于模型一与模型二要更好，表明在封装筛选后的特征变量组合中加入百度搜索指数指标提升了预测模型的预测准确度，同时降低了预测误差波动。且模型三取得了最佳预测精度与最小的误差波动率，即结合多元混频数据预测模型拟合结果的预测模型表现最好，利用多元混频数据预测模型PSO-M-MIDAS与PSO-M-SVR的组合预测能有效提高预测的准确度、修正了多元混频数据预测模型的预测结果，使预测结果能够更加准确地的与实际数据走势相稳合，通过实证分析证明了本文建立的模型能对我国的房地产市场进行更加有效更加快速的预测。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与展望 由于数据统计的原因，各类数据指标通常存在频率差，传统的同频化处理会损失数据样本的原始信 Table 2 Prediction results of optimization and comparison model 时间 实际值 模型一 模型二 模型三 模型四 预测值 AE 预测值 AE 预测值 AE 预测值 AE 2016/07 94.01 92.48 0.016 94.60 0.006 93.17 0.009 93.12 0.009 2016/08 93.7 92.58 0.012 93.96 0.003 93.31 0.004 93.06 0.007 2016/09 94.05 93.59 0.005 93.52 0.006 93.28 0.008 93.03 0.011 2016/10 94.1 93.96 0.001 94.19 0.001 93.18 0.010 92.82 0.014 2016/11 94.04 93.82 0.002 94.77 0.008 93.39 0.007 92.74 0.014 2016/12 94.08 96.01 0.021 94.19 0.001 96.62 0.027 96.46 0.025 2017/01 100 96.65 0.034 93.77 0.062 97.09 0.029 96.80 0.032 2017/02 100.78 96.00 0.038 94.88 0.059 97.61 0.031 97.58 0.032 2017/03 101.13 96.96 0.041 95.16 0.059 97.90 0.032 97.11 0.040 2017/04 101.23 95.90 0.053 97.92 0.033 97.79 0.034 96.12 0.050 2017/05 101.18 96.73 0.044 95.05 0.061 98.05 0.031 96.56 0.046 2017/06 101.37 95.77 0.055 94.50 0.068 97.97 0.034 96.92 0.044 2017/07 101.42 95.12 0.062 95.82 0.055 97.98 0.034 97.07 0.043 2017/08 101.42 96.85 0.045 93.43 0.079 98.10 0.033 97.33 0.040 2017/09 101.44 96.80 0.046 94.63 0.067 98.14 0.033 97.29 0.041 2017/10 101.49 96.83 0.046 94.89 0.065 98.45 0.030 97.69 0.037 2017/11 101.63 97.05 0.045 94.84 0.067 98.77 0.028 97.96 0.036 2017/12 101.72 97.24 0.044 95.22 0.064 98.57 0.031 97.93 0.037 2018/01 101.69 97.55 0.041 97.57 0.041 98.64 0.030 97.69 0.039 2018/02 101.66 97.74 0.039 93.93 0.076 98.99 0.026 98.52 0.031 MAPE 3.44% MAPE 4.40% MAPE 2.50% MAPE 3.14% RMSE 3.92 RMSE 5.27 RMSE 2.73 RMSE 3.44 表2. 优化及对比模型预测结果 息，而混频数据抽样模型可以提升数据样本的利用率，从而达到提高预测准确度的作用。 本文在算法上实现了对混频抽样数据及支持向量机的优化，使用粒子群算法优化的混频数据抽样模型，且根据随机森林的特性提出了一种有效的特征筛选方法，在此基础上利用混合核函数及优化参数的支持向量机回归模型对混频数据模型预测结果进行修正；在指标体系的构建上综合利用了百度搜索指数与传统房地产市场影响指标。实证证明了本文提出的预测模型在房地产市场上的有效性，利用SVM对混频数据抽样模型结果的修正从预测准确性及趋势稳合度方面都达到了预期要求。 随着时代的发展和数据可获得性的不断增强，以后研究面临的数据类型越来越丰富，不仅需要考虑更多有用的数据指标，且需要提出适应能力更强的算法模型，这也是文章需要继续研究的方向。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 电力CPS (Cyber-Physical System， 信息物理融合系统)是智能电网的重要特征之一。针对当前，电力CPS中系统保护信息空间对电力系统空间影响的研究还相对较少，因此需要重点研究以解决其在电力的安全稳定可靠运行问题。本文针对系统保护这一智能电网中的代表性的CPS，提出了改进的遗传算法解决通信链路中断后对于网络业务路由路径的优化问题。该方法首先进行跨空间的风险传播影响分析，然后通过对电网潮流影响、业务平均时延、全网均衡度等指标进行系统保护网络通信链路中断对于电网产生的影响分析，最后通过实例仿真实验表明该解决方法在满足时延和电网潮流影响的基础上，优化后的路径比原始路径在全网业务均衡度指标上提升了49%，保障了网络可靠性。 关键词 :信息物理融合网络，电网潮流，网络业务，路由优化，遗传算法 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 信息物理融合系统(cyber-physical system， CPS)是综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统。通过计算、通信与控制技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务 [ 1 ] 。 智能电网中的系统保护业务及系统，是典型的信息物理融合系统代表 [ 2 ] 。该CPS可以划分为物理空间和信息空间，其中物理空间包含了多个相互联系的物理实体(如智能电网中的电源、负荷、输电线路等)，而信息空间则包含了各类监控设备、计算设备和通信网络。其中信息环节的可靠性问题可能导致物理系统的运行风险 [ 3 ] 。当系统保护信息空间发生故障时将影响到电网的安全运行，因此需要掌握信息空间的安全程度，分析风险影响，并提出相应的优化策略来确保信息空间和电网系统的稳定可靠运行。鉴于此，对于电力CPS的信息空间进行风险评估具有重要意义 [ 4 ] 。 在电力CPS中，电力系统空间和信息系统空间中的风险都有可能导致其发生停电事故。文献 [ 5 ] 以变电站通信系统为研究对象，采用故障树分析法对系统的可靠性进行了分析和预测，但该方法仅能评估通信系统的可靠性，无法分析通信系统失效对电力系统运行状态的影响。文献 [ 6 ] 分析了信息系统对电力系统可靠性的影响，构建了由信息系统功能、一次系统元件及信息电力作用关系组成的系统可靠性模型。总之，现有的研究大多关注电力空间的风险及其故障传播机制方式 [ 7 ] ，对信息空间可能带来的风险的研究还相对较少。因此需要重点研究以解决其在电力CPS中面临的安全稳定可靠运行问题。 针对上述问题，本文首先分析了系统保护专网通信链路中断对于电力CPS的影响，并进一步以电网潮流和网络业务加权影响风险值最小的路由优化为目标，提出利用改进的遗传算法重新规划信息空间通信链路中断后的业务路由策略，从而降低网络的运行风险。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统保护通信网通信链路中断对电力CPS的影响分析 2.1. 跨空间风险传播影响风险 系统保护主要是针对电力系统中跨区互联大电网安稳运行所采取的一种综合防御体系，有控制主站，协控子站和执行站3部分构成。相应的通信系统有各级子站的SDH设备，通信通道，通信子站和通信网络组成，一般采用树形或者网状结构，可以实现区域内和区域间的信息交互 [ 8 ] 。 在电力系统保护CPS中，电力空间和信息空间之间有着广泛的交互，如图1所示。信息空间中的中断风险有可能传递到电力空间中并导致误动、拒动等电力影响 [ 9 ] 。 图1. 信息空间与电力空间交互 跨空间风险传播影响包括信息空间对电力空间的直接影响和间接影响。设跨空间风险传递概率为 ，本文在此进行简单化处理，只考虑直接影响，未考虑间接影响的因素。 在研究路由问题时，网络可表示成无向加权图 G ( V ， E ) ，其中V表示节点集，E表示连接节点的通信链路集。源节点和目的节点分别用S和D表示，每个链路的连接用 A i j 表示，定义如下： { A i j ≠ 0 节 点   i   到 节 点   j   的 时 延 为 A i j A i j = 0 节 点   i   到 节 点   j   的 路 径 不 存 在 在本文中通信链路中断会引起电网中的潮流变化，也会对网络业务的平均时延和业务均衡度产生影响。设该网络中中断的链路个数为，下面将具体分析由通信链路中断所产生的风险影响值。 2.2. 对电网潮流的影响 系统保护通信链路中断造成的信息空间的变化会引起电力空间的变化。而电力设备的变化会引起电力系统潮流发生变化，从而影响电网可靠性。若某条线路上所流过的功率超过限值，则该条线路也会退出运行。以电力系统中常见的失负荷概率(Loss of Load Probability， LOLP)作为电网可靠性指标进行分析 [ 10 ] 。 L O L P = ∑ i ∈ S p i (1) 在式(1)中：S为系统中所有负荷削减状态的集合， p i 为系统在状态i的概率。则对电网潮流的影响风险值 I 1 = L O L P 。 2.3. 对网络业务的影响 通信链路上承载了电网信息交互业务，其中如继电保护、稳定控制等重要业务，通信链路的中断会对其上传输的业务造成影响。对业务的影响将从业务平均通信时延代价和全网业务均衡度两个角度进行分析。 2.3.1. 业务平均时延代价 通常情况下为了预防事故发生，传输网上的业务都配置了主用路由和备用路由，当发生链路中断时，该链路上承载的业务均由主用路由切换到备用路由，则业务传输时延会发生变化，产生传输代价 [ 11 ] 。 对于链路上承载的所有具备备用路径的业务而言，都会切换备用路径产生传输代价，则可以得到中断通信链路上承载业务的平均时延代价： T ¯ = ∑ i = 1 L T i / L (2) 其中，L为网络中承载的业务数目， T i 是业务i的时延， T ¯ 为全网业务的平均通信代价。则通信链路中断对网络业务中的业务平均时延的影响风险值 I 2 = T ¯ 。 2.3.2. 业务均衡度代价 若由原先的主用路由切换到备用路由，每条链路上承载的业务数量会发生变化，则全网业务均衡度也将发生改变。定义全网业务均衡度为BD [ 12 ] 。 L ¯ = ∑ i = 1 m L i / m (3) B D = ∑ i = 1 m ( L i − L ¯ ) 2 / m (4) 其中， L i 为第i条链路上承载的业务数目， L ¯ 为链路的平均承载业务数量，m为网络中总链路数。则通信链路中断对网络业务中的业务均衡度的影响风险值 I 3 = B D 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于改进遗传算法的系统保护业务路由优化策略 3.1. 数学模型 信息空间中通信链路的中断影响风险值为通信链路中断发生对电力空间造成影响的概率与中断影响值的乘积 [ 13 ] 。即： R = K ⋅ P ⋅ I (5) 式(5)中，R为通信链路中断后影响风险综合值，K为跨空间风险传递概率，P为通信链路中断概率，I为中断影响值。I包括三部分，对电网潮流的影响风险值 I 1 ，对网络业务中的业务平均时延影响风险值 I 2 ，对业务均衡度的影响风险值 I 3 [ 14 ] 。 在分析通信链路中断对业务影响时，我们考虑了对业务路由的影响和对电网潮流的影响，则以对电网潮流影响值和业务影响风险值加权和最小化为优化策略的目标函数。为了使业务能够均匀的分布在网络上，需要对各边的业务容量进行一定的限制，同时对于线路上所流过的功率限值也进行了一定的限制。为此构造电力CPS网络路由优化策略的目标函数： F = min R = K ⋅ P ⋅ min ( α I 1 + β I 2 + δ I 3 ) s . t .   { T i < T max L i < L max | d i ， j | < P i ， j max (6) 其中 α ， β ， δ 为影响因素权重常数，从目标函数可以看出，即满足电网潮流影响、平均时延和业务均衡度的情况下，使F取得最小值。 由于通信链路中断对电网潮流和网络业务运行造成的影响程度可能存在不同，我们通过层次分析法 [ 15 ] 构建比较矩阵、计算矩阵的特征向量来确定每个因素的权重，并通过验证一致性指标来保证权重的可信度。 3.2. 改进遗传算法 针对上述问题本文采用如图2所示的改进遗传算法步骤进行求解，在编码机制和选择机制上，依据业务路径的特征进行了适应性修改，具体如下。 3.2.1. 编码机制 染色体编码即为从源节点到目的节点的队列组成，如某业务从源节点S到目的节点D的一个染色体编码为“ S N 1 N 2 ⋯ N K D ”。染色体编码的第一位置基因(节点)是业务源节点，第二位置基因是从与业务源节点连接的其它节点中随机选择或启发式选择。选择的节点从节点集V中删除，以避免重复选择。然后重复此过程直至到达业务目的节点 [ 16 ] 。 图2. 改进遗传算法步骤 3.2.2. 初始化种群 通过最大时延 T max 约束去掉不满足时延要求的链路，这样可以加快搜索速度。然后对拓扑结构图进行路径编码，最后随机选择N条路径，得到N个初始化种群。 3.2.3. 适应度函数 根据适应度函数可以区分种群中个体的优劣，适应度值越大说明个体越优秀。本文建立以下适应度函数： f i t n e s s = 1 F = 1 α I 1 + β I 2 + δ I 3 (7) 因为所求F越小越接近问题最优解，则采用倒数的形式以满足适应度 f i t n e s s 越大的条件。 3.2.4. 选择操作 假设种群数量为N (为方便后续的交叉和变异操作，N取偶数)，则将种群分为两组并分别进行适应度对比，留下适应度较高的个体。此时个体数量为0.5 N，再进行一次选择操作，此时个体数量为0.25 N。然后通过“轮盘赌选择”从本代的N个个体中选择0.75 N个个体。与通过最佳保留选择出的0.25 N个个体组成新的N个个体进行后续操作。 3.2.5. 交叉操作 交叉操作是指按交叉概率 P c 随机从亲代群体中选择两个个体，将两个亲代个体的部分结构相互交换，生成两个新的子代个体。图3中的 N 2 和 N 5 是两个公共节点，随机选择 N 2 作为交叉点。 图3. 交叉操作示意图 3.2.6. 变异操作 变异操作以一个很小的变异概率 P m 改变染色体上某些基因，找回较好的基因。图4为变异操作过程，从染色体中随机选择一个基因(节点 N 2 )为变异点，从业务源节点到变异点的基因(节点)保持不变，变异点之后的基因(节点)从相连的基因(节点)中随机选择，直到业务路径目的节点。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仿真验证分析 为了能够验证本文提出的算法有效性，我们通过仿真实例进行分析。采用拓扑示意图共有17个节点，25条通信链路，如图5所示。在其链路上承载了7条业务，分别为{[1，11]， [1，16]， [2，14]， [2，16]， [3，13]， [4，8]， [5，15]}。且其初始路由路径按照Dijkstra算法以时延为权值进行配置。 图4. 变异操作示意图 图5. 电力通信网拓扑 我们从该电力CPS的网管设备上读取各种数据，包括各条链路传输时延，链路故障的相关记录等信息。参考 [ 16 ] 及从网管系统中得到的链路故障相关记录可知，链路13~14中断概率 ，链路13~17中断概率 p 2 = 0.2137 。而由文献 [ 7 ] 可知未考虑和考虑信息空间故障对电力CPS的失负荷概率 L O L P 影响值如表1所示。 Table 1 Calculation results of load loss probabilit 是否考虑信息系统 网络结构 失负荷概率L OLP 未考虑 - 0.0763 考虑 总线型 0.0925 考虑 环型 0.0895 考虑 星型 0.0950 考虑 冗余星型 0.0889 表1. 失负荷概率计算结果 由图7的拓扑可得知，该网络为冗余星型网络，即主路由备用路由双备份，各节点之间的路径不唯一。则未考虑信息系统时，电网的失负荷概率为0.0763 = 7.63%。考虑信息系统对电力系统的影响后，失负荷概率为0.0888 = 8.88%。 通信链路的中断可能会引起物理空间发生故障。由于本文风险跨空间传播机制中只考虑直接影响，则跨空间风险影响传递概率取值1。在通信链路中断下会引起电力支路发生故障，会引起电网潮流发生变化。在链路13~14和13~17都中断的情况下，利用上文提出的基于改进的遗传算法的路由优化算法，为受影响的业务重新进行业务路径分配。 在遗传算法中，染色体长度为7，设定初始种群规模为100，迭代次数为500，交叉率 P c 为0.9，变异率 P m 为0.055，适应度函数计算时，由2.2节中的权重一致性分析可知，权重 α = 0.8540 ， β = 0.4994 ， 。 图6. 初始种群和运行500代后种群分布空间 图6为初始种群和运行500代后种群的分布空间。从结果中可以看出，初始种群由于随机性，种群中染色体的适应度散落在区间[0.9， 1.68]，而在运行500代后，适应度分布范围在[1.78， 2.22]，并且有77%的个体适应度约在2.22。可以看出本文算法对路由优化的有效性。 以业务[2，16]为例，来分别对比采用以时延为权值的Dijkstra算法和本文提出的基于改进的遗传算法进行业务路由路径优化结果，如图7所示。 图7. 业务路由路径 选取在本次运算中的最优解，可以得到各业务的路径，与初始路径对比如表2所示。 Table 2 Comparison of original service paths and optimized service path 业务 链路中断前业务路径 优化后业务路径 [1，11] [1，14，12，11] [1，14，2，3，10，11] [1，16] [1，14，13，17，16] [1，3，4，5，7，8，15，16] [2，14] [2，14] [2，3，12，14] [2，16] [2，14，13，17，16] [2，1，3，10，4，5，7，8，17，16] [3，13] [3，12，14，13] - [4，8] [4，10，11，12，14，13，17，8] [4，10，11，12，14，2，1，6，9，17，8] [5，15] [5，7，8，15] [5，6，9，17，16，15] 表2. 原始业务路径和优化后业务路径对比 将本文提出的算法与Dijkstra算法对比的各项指标如图8所示。 图8. 指标对比分析 由表2可以算出，当链路13~14和13~17中断时的信息空间中断对电力CPS的影响风险综合值 由于优化算法同时考虑了三个因素，并且链路中断，可选路径数目变少导致其平均时延比初始路径有所增大，但均能满足时延要求。对于业务均衡度而言，优化后的路径比原始路径减少了49%，有较大程度的减少。由于对三个指标的权重不同，所以在失负荷概率小幅增加的情况下可以看出经过遗传算法优化后的业务路径更加符合实际情况。 图9展示了在本实例中，每次迭代后种群中的最优解。可以看出当最大迭代次数为500代时，运行到150代左右时，路由优化策略产生的最优解已经保持稳定不变，具有良好的收敛性。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文主要研究了智能电网中，在系统保护CPS中信息空间通信链路的中断对电力CPS产生的影响分析。首先对跨空间的风险传播影响进行分析，然后以电网潮流、业务平均时延、全网业务均衡度为指标 图9. 每次迭代产生的最优解 对通信链路中断前后进行对比分析。并在链路中断的条件下，为受影响的链路进行路由路径优化，并采用层次分析法获取各个受到影响因素的权值；进一步根据风险定义，得到链路中断综合风险值。对于受到影响的业务，利用改进的遗传算法以电网潮流影响值、业务平均时延和业务均衡度为约束条件，为其重新分配业务。通过仿真实验，验证了算法的有效性。 但本文仍存在一些未完善的工作，在对跨空间风险传播影响进行分析时进行了简单化处理，只考虑了信息空间对物理空间的直接影响，在后续的研究中需要考虑到综合能源系统中的系统保护的间接影响的因素。同时下一步的研究工作将横向比较不同启发式算法求解路由路径问题的性能，进一步提高算法的效率。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文通过构建两部门产业间劳动力配置效应模型，采用省级静态面板、省级动态面板以及省级面板门槛效应的分析方法，对理论模型进行计量检验。研究结果发现，农业部门劳动力转移到非农业部门的产业间劳动力配置效应对经济增长的影响存在倒U型关系；全部样本与中西部省份样本，劳动力从农业部门流动到非农业部门的产业间劳动力配置效应对经济增长产生正效应，而东部省份农业部门劳动力转移到非农业部门的产业间劳动力配置效应抑制经济增长。存在劳动力摩擦的两部门产业间劳动力配置效应对经济增长产生显著的负向影响占产业间劳动力配置总效应的37.5%，且东部省份的负向影响为−32.8%大于全样本与中西部省份地区，说明东部省份对外来务工人员包容性就业的制度阻碍严重抑制了经济增长。因此在经济进入新常态的情况下，减少劳动力摩擦促进产业间劳动力配置效应，为经济增长路径选择提供一个新思路。 关键词 :劳动力流动，经济增长，产业间配置，劳动力摩擦 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 进入新增长阶段的中国经济，其推动力必然从传统的“三驾马车”转向要素层面，而劳动力，是决定资本等其他要素质量的决定性要素，因而其对经济增长的作用是最本真的。以边际革命为核心的新古典经济学通过“三位一体”的价值理论和“产品价值耗尽”原理，用要素的产出弹性分析要素对经济增长的贡献，忽视了经济要素在产业间的配置效应。而要素投入不变但其在产业间配置引起的增长却是一个事实。Lin (2011) [ 1 ] 、Lin和Rosenblatt (2012) [ 2 ] 提倡“新结构经济学”并尝试将结构变迁理论纳入新古典分析框架中，解释发展中国家如何进行本国的产业结构升级，以自身资源禀赋的优化配置建立一个适合自己发展的路径选择。因此，研究产业间劳动力配置效应对经济增长的促进作用，是新古典分析框架的重要补充。 任何一个国家其土地和劳动等要素价值的增加无非通过三种手段：增加生产性劳动者的数量、提高从业人员的劳动生产率和优化社会机制、市场机制以及经济组织机制中的劳动力配置。斯密虽然没有明确说明产业间劳动力配置对经济增长的影响，但是分工的本质即工作区域和产业的劳动力分配，本身就表现为劳动力从低生产率产业部门流动到高生产率产业部门的产业间劳动力配置效应，它体现劳动投入比例在经济增长调整过程中的帕累托改进。 产业间劳动力的配置效应对经济增长的影响，Massell (1961) [ 3 ] 首次建立了测算多部门条件下劳动力产业间配置效应模型，并发现1950~1956年美国劳动配置效应年均为0.12%，资本配置效应年均为0.75%。Denison (1962) [ 4 ] 、(1979) [ 5 ] 随后通过劳动力要素的产出弹性、部门之间的产出比例和产业间劳动力从业比重测算产业间劳动力的配置效应。农业部门和非农部门分别通过男性劳动力收入等级分组的金额比重与从业人员比重和国民收入中劳动份额与部门间的从业人数占比进行测算 [ 6 ] [ 7 ] 。Syrquin (1984) [ 8 ] 则采用产业部门结构分析法研究劳动力产业间配置效应。Dowrick和Gemmel (1991) [ 9 ] 研究发现：经济增长中产业间劳动力配置效应在中高等国家的经济发展过程中贡献率高达四分之一。Young (2003) [ 10 ] 对东亚经济增长奇迹的实证研究表明，劳动力产业间配置效应是东亚“四小龙”保持数十年高速增长的重要原因。Aldrighi & Colistete (2013) [ 11 ] 通过偏离–份额法研究发现，1995~2009年巴西的产业结构调整对总体劳动生产率增长的贡献高达70.3%，具有显著的产业间配置效应。Juti & Varblance (2014) [ 12 ] 在比较韩国和爱沙尼亚的劳动生产率差异时，采用同样的研究方法在第二产业中发现产业组织间的配置促进了劳动生产率的提高。钱纳里和赛尔昆对101个国家1950~1970年的统计资料也证明了劳动力配置效应对经济增长的突出贡献 [ 13 ] [ 14 ] 。 国内学者对产业间劳动力配置效应，极大的关注。张宝法(1997)、胡永泰(1998)、潘文卿(1999)、蔡昉(1999)、徐现祥等(2001) [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 对中国不同阶段的研究均表明，产业间劳动力配置对我国经济增长过程起到了极大的推动作用。 产业间劳动力配置对经济增长的影响虽已达成共识，大部分文献基本从全国整体进行总量分析产业间劳动力配置效应 [ 20 ] [ 21 ] ，而由于中国各省份的经济发展不平衡，以省份层面为切入点可以视为一个很好的研究新视角。本文通过构建两部门产业间劳动力配置效应模型，采用省际静态面板、动态面板以及省际面板门槛效应等方法，对理论模型进行计量检验。