DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 预备知识 设 x = ( x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x n − 1 ) ∈ Σ n ，那么x对应的符号对向量为 π ( x ) = [ ( x 0 ， x 1 ) ， ( x 1 ， x 2 ) ， ⋯ ， ( x n − 1 ， x 0 ) ] ， (1.1) π ( x ) 的每一个分量 ( x i ， x i + 1 ) 被称为一个符号对，显然 π ( x ) 由x唯一确定。对 ∀ ( a ， b ) ， ( c ， d ) ∈ Σ × Σ ，有 ( a ， b ) = ( c ， d ) 当且仅当 a = b ， c = d 。设 x = ( x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x n − 1 ) ， y = ( y 0 ， y 1 ， ⋯ ， y n − 1 ) ∈ Σ n ，定义 d P ( x ， y ) = d H ( π ( x ) ， π ( y ) ) (1.2) 作为x，y的符号对距离，这里 d H ( π ( x ) ， π ( y ) ) 表示 π ( x ) 和 π ( y ) 的Hamming距离。关于向量 x = ( x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x n − 1 ) ，定义x的符号对重量为 d P ( x ) = | { x i ≠ 0 | x i ∈ x } | ， (1.3) 如果定义 g a p ( x ) = | { 0 ≤ i ≤ n − 1 | x i ∈ F q * ， x i + 1 = 0 } | ， (1.4) 那么可以得到x的Hamming距离和符号对距离具有关系式： d P ( x ) = w t H ( x ) + g a p ( x ) . (1.5) 关于 C ∈ Σ n 的符号对距离，定义如下， d P ( C ) = min { d P ( x ， y ) : ∀ x ， y ∈ C ， x ≠ y } .(1.6) 定理1 [ 7 ] ：对任意 C ∈ Σ n ，如果 1 ≤ d H ( C ) ≤ n − 1 ，那么 d H + 1 ≤ d P ( C ) ≤ 2 d H 。 线性码 C ∈ F q n 是一个 λ -循环码，当且仅当C是环 F q [ x ] / ( x n − λ )   ( λ ∈ F q ) 的一个理想。如果 o r d ( λ ) = r ， o r d r n ( q ) = t ，那么 ∃ δ ∈ F q t s.t. δ n = λ 。根据 x n − λ 的根组成集合 { δ 1 + r j | 0 ≤ j ≤ n − 1 } ，定 义集合 Ω = { 1 + r j | 0 ≤ j ≤ n − 1 } ，(1.7) 如果对于 ∀ s ∈ Ω ，定义 C S = { s ， s q ， s q 2 ， ⋯ } ( mod n r ) ，(1.8) 那么所有的集合 C s 组成 Ω 的一个分割。取 Ω * 为所有分割的代表元素组成的集合，则C的生成多项式 g ( x ) 可以表示为 g ( x ) = ∏ s ∈ A ∏ i ∈ C s ( x − δ i ) ， (1.9) 其中， A ⊂ Ω * 。 如果 ( n ， p ) ≠ 1 ，那么C为重根循环码。设 F q n 上的重根 λ -循环码C，其中 λ ∈ F q ， n = l p s ( s ≥ 1 ) ， l ≥ 1 且 ( p ， l ) = 1 ， ∃ g ( x ) s.t. C = 〈 g ( x ) 〉 。设 g ( x ) 在 F q 的完全因式分解为 g ( x ) = ∏ i = 1 k m i ( x ) e i ，(1.10) 其中， ( m i ( x ) ， m j ( x ) ) = 1   ( i ≠ j ) 且 e i ≤ p s ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) 。定义 D t = 〈 g t ( x ) 〉 ，(1.11) 其中， g t ( x ) = ∏ e i > t m i ( x ) ，那么 ∃ λ 0 ∈ F q s.t. λ 0 p s = λ ，从而 D t 是 F q n 上的单根 λ 0 -循环码。规定 d H ( D t ) = { ∞ ，     g t ( x ) = x l − λ 0 1   ，       g t ( x ) = 1 ， (1.12) 那么我们可以利用如下定理确定重根循环码的Hamming距离。 定理2 [ 2 ] ：设 n = l p s   ( s ≥ 1 ) 且 ( l ， p ) = 1 ，q是素数p幂次，C是 F q n 上的重根循环码，那么有 d H ( C ) = min { P t ⋅ d H ( D t ) | 0 ≤ t ≤ p s − 1 } (1.13) 其中 P t = ∏ i = 0 m − 1 ( t i + 1 ) ， [ t m − 1 ， ⋯ ， t 1 ， t 0 ] 是t的p进制表示。 如果C满足一定的条件我们可以得到关于C的Hamming距离和符号对距离的相关性质，具体如下： 定理3 [ 5 ] ：设C是 F q 上的 ( n ， k ， d H )   ( 2 ≤ d H < n ) 常循环码。如果C中存在一个长度为 d H + s 的码字，且该码字是连续的，那么有 n − d H ≤ k + s − 1 。 定理4 [ 5 ] ：设C是 F q n 上的 ( n ， k ， d H ) 常循环码且 2 ≤ d H ≤ n 。那么 d P ( C ) ≥ d H + 2 当且仅当C不是MDS码。
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user: 4. 结论 本文利用给出了重根循环码的性质结合符号对码的符号对距离特征构造了符号对距离为7 MDS符号对码，构造出参数不同于已知构造且符号对距离较大的新的MDS符号对码，扩充了MDS符号对码类型。
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user: 摘 要 随着移动设备的普及和移动通讯技术的发展，移动游戏在社会生活中的渗透率越来越高，如何进一步激发用户参与意向成为移动游戏产品竞争致胜的关键。基于用户研究视角，本研究在整合社会资本理论与社会认知理论的基础上，结合问卷调查与数据分析，探讨了移动游戏用户的参与意向的相关影响因素。研究发现，社会资本理论中的认同、共同愿景与社会认知理论中的自我效能对移动游戏用户参与意向存在正向显著的影响；移动游戏用户的信任感显著影响认同感，自我效能感显著影响参与游戏的结果期望。 关键词 :移动游戏，参与意向，社会资本理论，社会认知理论，结构方程模型 Copyright © 2020 by author(s) 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 近年来，伴随着移动设备的推广和移动通讯技术的发展，移动游戏市场发展前景广阔，移动游戏综合市场占有率高达54.3%，而这一数据预计在2021年有望提升15.3个百分点，达到将近70% [ 1 ]。但随着人口红利逐渐消退，一味依靠买流量提高游戏收入的阶段已经成为过去式，移动游戏在经过爆发式增长之后开始告别野蛮生长状态，质量提升成为游戏行业发展新方向，游戏开发商逐渐开始重视用户的留存价值，激发用户参与意向成为制胜关键。 目前有关于移动游戏的研究大多从技术接受模型出发，结合网络外部性、社会认知等理论开展实证研究，对移动游戏用户参与意向的研究表现出单一模型的偏向性，大部分研究主要从游戏用户自身认识层面展开分析，往往忽视了社会资本因素对于用户行为的深层影响。本研究承认社会认知理论相关因素对用户行为意向的影响，但同时关注到广泛存在的社会资本与用户行为意向的关联性，因此综合两方面理论对移动游戏用户的参与意向进行探索，以期丰富相关理论，拓展移动游戏的相关研究。
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user: 2. 理论基础与研究假设 2.1. 社会资本理论 社会资本(Social capital)的概念最早由社会学家皮埃尔•布迪厄提出，表示存在于个体或社会群体中，成员所共有的关系网络中的资源总量，可以推动集体行为从而使得成员获得相互利益的各种规则与网络关系。后经发展，Nahapiet和Ghoshal提出了结构维度、关系维度与认知维度三维度 [ 2 ] 对社会资本进行了具体划分，成为分析个人参与社会互动建立社会关系的有效模型。随着移动技术的不断发展，社会群体间的联系日益紧密，不少学者展开了社会资本理论视角下有关网络环境下用户的社会行为研究，但社会资本往往作为因变量被认为是用户参与社会行为的期盼目标，但近来不少研究发现已有社会资本也是影响用户参与网络互动行为的重要因素，因此结合社会资本分析移动游戏用户的参与意向有一定意义与价值。 2.1.1. 社会资本结构维度—社会互动关系 社会资本结构维度关注网络参与者即用户在网络中所处的位置，是由双边互动和多边互动所折射出来的网络结构，互动式结构资本是其形成的基础。通过互动，游戏玩家加强了与游戏之间的联系 [ 3 ]，同时，游戏用户互动联系的密切性、对彼此的了解程度与接触频率很大程度上决定了他们在游戏场域中社会互动关系的强弱，进而影响用户参与移动游戏的意愿。公众环境中，个体有使用某项移动服务的意向时，首先会观察群体环境中其他人的表现，并且受他人行为的影响而做出行为的判断 [ 4 ] (Nysveen， 257)。因此本文提出如下假设： H1：社会互动关系与用户参与意向有正向影响。 2.1.2. 社会资本关系维度—信任、认同与互惠 关系维度指的是个体与个体、个体与组织通过互动联结形成的关系，这种关系对于个体而言是人际关系，对于社会组织而言是社会关系，个人在一定规范下，通过在群体关系中长期经营的人脉网或交际圈，去达到其社交互动、认同获取等理想效果。信任作为社会资本关系维度的核心维度，不仅仅是个体之间关系建构的基础，也是巩固个体之间长久关系的关键因素，如果群体成员对于群体内部成员不信任，很难产生归属感。认同则是个体的群体归属感，反映个体判定自身与群体或者群体其他个体的相关性程度 [ 5 ] (Nahapiet and Ghoshal， 1998)。游戏用户对游戏的看法与接受程度，很大程度上影响了用户对于该游戏的认同感与归属感，从而成为影响用户参与意愿的重要因素。而互惠则代表用户一旦在其他用户那里获得较多的帮助，他们也会通过贡献他们自己的价值来进行互惠。基于此，本文提出如下假设： H2a：信任与用户参与意向有正向影响。 H2b：信任与认同有正向影响。 H3：认同与用户参与意向有正向影响。 H4：互惠与用户参与意向有正向影响。 2.1.3. 社会资本认知维度—自我效能与结果期望 社会资本认知维度主要关注因素为共同语言与共同愿景。共同语言不仅包括广义的语言，同时也涵盖条款、规则和基本假设，知识的结合与交换受到共同语言不同方式的影响(Nahapiet & Ghoshal， 1998)。在有相似生活场景与实践经历的群体之间，共同语言有助于提高成员之间交流的效率(Chiu， 2005)。在移动游戏中，共同语言则是游戏用户参与游戏、相互沟通的基础，游戏用户在参与游戏前需要了解游戏规则，参与游戏时也需要使用其他玩家都能熟悉的术语及表达，否则很难有很好的游戏体验 [ 6 ]。共同愿景可以理解为深植于集体组织成员间的相同目的或共同期望，它往往表现为群体成员的共同目标和行为期望。游戏场域的用户基于共同的兴趣爱好聚集在一起，不同的游戏玩家为了实现共赢的目标而积极贡献自己的力量。共同的期望和行为目标将推动个人与群体之间的紧密联系，使成员间的合租行为成为可能，从而达到使组织获益的理想效果(Cohen & Prusak， 2001)。因此本文提出如下两个假设： H5：共同语言与用户参与意向有正向影响。 H6: 共同愿景与用户参与意向有正向影响 2.2. 社会认知理论 社会认知理论(Social Cognitive Theory)是关于解释个体如何获得和维持某些行为模式的理论。它认为，行为的习得与维持处于一个社会大环境中，其中，个体、环境和行为之间有着动态的相互作用。人的行为在一定程度上会受到社会网络和个体认知的影响和控制 [ 7 ]。因此，社会认知理论主要关注的维度为自我认知与结果期望。 自我效能指在特定的环境中，个体对于自己可以实现某一目标的一种信念，自我效能感会影响个体完成这件事情的投入与付出的效力，决定了个体在行为过程中面对阻碍的坚持程度。当玩家对游戏的感知易用性越强，其参与游戏的意愿越明显(Eunil Park et al.， 2014)。结果期望能够有效推动人们采取行动，当有足够的结果期望时，个体会更倾向于采取行为去获得行动带来的收益 [ 8 ] (Bandura， 1986)。如果用户有较高的自我效能，那么也会相应地提高其对参与行为的结果期望(Lawler， 1996) [ 9 ]。在移动游戏用户群体中，结果期望常常表现为玩家期望通过游戏获得更多的朋友以及得到他人的认可，这成为影响玩家的持续使用意愿的显著影响因素，玩家在游戏中的投入度与其自身的结果期望和对游戏的娱乐性感知也存在着显著的相关关系 [ 10 ]。因此，本文提出如下三个假设： H7a：自我效能与用户参与意向有正向影响。 H7b：自我效能与结果期望有正向影响。 H8：结果期望与用户参与意向有正向影响。 基于以上，提出本文的研究模型(预设)，如图1所示： 图1. 标移动游戏用户参与意向研究的影响因素模型(预设)
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user: 3. 研究方法与测量 3.1. 研究方法及流程 本研究主要采用问卷调查法，研究对象为移动游戏用户。在进行正式调研之前，为了保证正式问卷的合理性与有效性，确保回收样本数据具有可靠性，研究先进行预测试，保证了调查问卷的基本可信度 [ 11 ]。正式调研于2019年3月展开，通过发放线上调查问卷，最终成功回收了样本问卷451份。由于本次研究调查的对象是参与过移动游戏的用户群体，因此，未参与过移动游戏的问卷视为无效问卷处理，同时填写信息有误、填写时间过短等问卷亦视为无效问卷，最终得到有效问卷393份，占总体的87.14%。 3.2. 样本构成 本研究用于数据分析的有效样本共计393份，样本的人口统计基本信息见表1。研究的样本对象男女用户分别为41.2%、58.8%，性别比例较为均等。样本对象的年龄集中分布在26~30岁，根据有关研究调查发现中国的互联网用户集中在在35岁以下，因此本研究的样本对象具有研究价值。同时，样本对象的学历绝大多数在本科以上，表示样本对象的文化素质较高，对于调查问卷中的问题可以很好的理解，从而保证了调查研究的准确性。总的来说，样本描述性统计结果显示被调查者具有一定的代表性，能够基本满足本次研究的需要。 Table 1 Demographic characteristics of the sampl 样本统计特征 分类 频数 频率 性别 男 162 41.2% 女 231 58.8% 年龄 18岁以下 5 1.3% 18-25岁 343 87.3% 26-30岁 28 7.1% 31-40岁 12 3.1% 40岁以上 5 1.3% 学历 高中及以下 11 2.8% 专科 18 4.6% 本科 316 80.4% 硕士及以上 48 12.2% 职业 学生 312 79.4% 教师 8 2.0% 企业员工 43 10.9% 行政公务人员 9 2.3% 其他职业 21 5.3% 参与频率 非常频繁 69 17.6% 比较频繁 110 28.0% 偶尔参与 214 54.5% 从未玩过 0 0 表1. 样本的人口统计特征表 3.3. 变量测量 围绕此次研究主题和研究假设，本研究总共对社会资本(结构维度、关系维度、认知维度)、社会认知(自我效能、结果期望)以及参与意向进行操作化定义及测量，同时也从性别、年龄等人口统计学变量加以测量。问卷题项设计综合参考了前人的研究文献、相关成熟量表及研究语境，并采用5-point Likert scale对被调查者的意向进行了客观地衡量与判断，答案从“非常不同意”至“非常同意”，分别赋值1到5分。 对社会资本的测量主要参考了Tsai and Ghoshal、Granovetter、Wasko and Faraj等学者的社会资本量表，共划分为结构资本、关系资本和认知资本三个维度，在每个维度下面主要对以下变量展开测量：结构资本中的社会互动关系(Social Interaction Ties，简IT)设有“我会经常与一些用户在游戏中进行交流”等4个题项(Cronbach’s alpha = 0.888)。关系资本中的信任(Trust，简称TR)设有“我相信其他游戏玩家会自觉遵守游戏规则”等3个题项(Cronbach’s alpha = 0.843)，认同(Identification，简称ID)设有“我在玩游戏时有一定的归属感”等3个题项(Cronbach’s alpha = 0.795)；互惠(Reciprocity，简称RE)设有“我相信游戏中匹配的玩家会相互合作”等3个题项(Cronbach’s alpha = 0.818)。认知资本中，共同语言(Shared language，简称SL)设有“游戏中其他玩家都熟悉游戏规则”等3个题项(Cronbach’s alpha = 0.725)。共同愿景(Shared Vision，简称SV)设有“在游戏中，所有玩家都会努力获得胜利”等3个题项(Cronbach’s alpha = 0.763)。 对社会认知理论的测量，主要参考了Compeau、Compea、Higgins等学者的研究，其中自我效能(Self-Efficacy，简称SE)设有“我玩游戏的水平较高”等4个题项(Cronbach’s alpha = 0.865)。结果期望(Outcome-expectations，简称OE)设有“玩游戏改善了我的自我形象”等4个题项(Cronbach’s alpha = 0.854)。 对参与意向(Willings，简称WIL)的测量，结合技术接受模型相关研究主要参考了Davis、Fishbein、Hsu等学者的研究，设有“我乐意参与移动游戏”等3个题项(Cronbach’s alpha = 0.901)。
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user: 5. 结论与启示 本研究探究了社会资本、社会认知与参与意向三者之间的关系。研究发现，社会资本理论中认同与共同愿景、社会认知理论中自我效能与移动游戏用户参与意向之间有着显著的相关关系，正向影响用户的参与意向，研究结果有一定理论意义与现实价值。理论意义方面，本研究尝试综合社会资本理论与社会认知理论，探讨了移动游戏用户参与意向的影响因素。与前人对于移动游戏接受意愿的研究在理论基础、模型建构以及结论建议上有一定程度的区别，有助于辨别单一理论视角的不足，为移动游戏用户参与行为提供了新的研究视角。同时，现实层面，研究通过实证调查得出一些有价值的研究结论，对游戏产业的发展能够提出一些实际的发展建议： 1) 明确发展愿景，找准市场定位实现产品优化 作为游戏开发商，在游戏设计之初需要有清晰明确的愿景和发展理念。优秀的游戏产品首先就需要有自己明确的市场定位，了解自己的目标受众，能够让游戏参与用户有一定的归属感，同时也能够通过合理的任务设定，让玩家在任务完成过程中实现自身价值。在进行游戏开发与推广运营时，对应的游戏产业主体应该充分考虑游戏所需的奖励与惩罚措施。 2) 重视用户需求，寻找用户认同点实现精准推广 移动游戏开发商在进行游戏设计时应该充分尊重用户需求，了解目标用户身份属性与兴趣特征，结合目标用户的生活场景调整游戏参数设计与任务设定，增强用户的亲切感与认同感。移动游戏发行商和运营商，可以通过曝光率与转化率较高的渠道进行游戏运营推广。若大数据信息反馈目标受众在移动端打开多人竞技型游戏接受的频率较高，相应的游戏推广部门就应该根据目标受众的使用偏向与生活喜好在适当的渠道进行游戏推广与活动运营。 3) 调整产品设计，减轻使用压力吸引用户参与 移动游戏开发商应该“化繁就简”，尽可能地减少难以理解的繁琐的游戏规则，用好操作易上手的游戏产品减轻用户的心理障碍。游戏发行商在进行推广宣传时可以适当凸显游戏的易懂易用性，减少用户的心理障碍，让用户觉得自己能够轻松上手，快速加入。
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user: 摘 要 社会适应是社会学、心理学等多个学科研究的重要内容。社会适应对正处在身心发展的转折期的大学生群体来说意义重大，大学生社会适应的高低对其身心发展和顺利完成学业有着深远的意义。已有的研究表明，对于身处多种文化交织交融的民族地区的大学生而言，个体对文化的感知是其文化适应及社会适应的重要影响因素。本研究旨在探讨内蒙古地区大学生的感知文化距离对社会适应的影响，并且分析文化智力、文化认同的中介作用。使用感知文化距离问卷、文化智力量表、文化认同量表、大学生社会适应问卷对内蒙古地区的520名大学生进行了调查，获得有效问卷472份，其中蒙古族被试211人，汉族被试261人。结果表明：1) 大学生感知文化距离与蒙/汉文化认同、文化智力和社会适应显著相关；2) 文化智力和蒙/汉文化认同在感知文化距离和社会适应之间的中介作用均显著；3) 文化智力和蒙/汉文化认同在感知文化距离和社会适应之间的链式中介作用显著，即感知文化距离对社会适应的影响可以通过感知文化距离→文化智力→文化认同→社会适应这一路径实现。该结果说明，在感知文化距离对社会适应的影响中，文化智力、文化认同不仅可以起到独立的中介作用，还可以共同影响构成链式中介作用。 关键词 :感知文化距离，文化智力，文化认同，社会适应，链式中介作用 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 内蒙古地区是一个典型的少数民族聚居区，以蒙古族文化和汉族文化为主，内蒙古地区的大学生处于蒙文化与汉文化交融的学习生活环境下，蒙古族同学和汉族同学在语言表达、生活习惯等多方面都有不同之处，因此面对着很大的文化适应的压力。社会适应水平的高低对大学生短期的学习、人际关系，甚至长远的人生发展有着重要影响。有研究指出，适应不良的人除了对学业会产生影响，也会产生不同程度的心理问题，最终导致退学、自杀、校园暴力等极端事件的发生，不仅影响自身的前途和命运，还会给家庭和社会带来沉重的负担 [ 1 ]。因此如何提高多元文化背景下蒙汉大学生的社会适应能力很有必要，而从文化这一层面探讨社会适应的影响因素便显得尤为重要。 U型文化适应理论认为人的文化适应过程是一种随着时间的推移的U型轨迹，由最初感到很容易到经历危机时期，接着感觉很难适应，之后产生了不愉快孤独的感觉，最后又回到适应状态整合到新的文化环境中的一个过程 [ 2 ]，后经多人修正 [ 3 ]。文化适应既可以理解为一种状态也可以理解为一种过程，这种过程引起了心理及社会层面的变化，因此这一适应过程也是社会适应过程的一部分。不同领域对社会适应强调的重心不同，社会学更多强调主体与社会环境的关系，心理学更注重心理层面的机制以及适应过程，对社会适应的定义主要有三个层面：其一，在认知层面上，个体每一个心理的反映不论指向于外部的动作还是内化了的思维动作，都是一种适应，本质在于机体与环境的平衡。其二，在行为层面上，朱智贤教授在《心理学大词典》一书中指出：社会适应是个体接受现存的社会生活方式、道德规范和行为准则的过程 [ 4 ]。其三，在人格层面上，黄希庭教授认为社会适应也是一种人格适应，压力的处理与应对是个体人格与社会支持交互作用的结果。 在众多影响社会适应的因素中，主流文化与原生文化的文化距离远近是一个关键因素 [ 5 ]。感知文化距离是个体所感知到的原生文化与主流文化之间的距离的远近 [ 6 ]。对于感知文化距离的研究大多集中在跨国文化上，例如，Babiker从气候、服饰、语言使用习惯、食物摄取习惯等10个方面探讨了爱丁堡大学的国际学生对本国文化与英国文化之间的感知差异，发现亚洲和非洲学生的感知差异明显高于美洲的学生 [ 7 ]。Galchenko研究了在俄罗斯的留学生的文化适应过程，发现感知到文化距离较远的中国与朝鲜留学生，其适应水平较低；而感知到文化距离较近的非洲和原属苏联国家的留学生，其适应水平也相对较高 [ 8 ]。郭佳佳以在华留学生为研究对象发现，感知到的文化距离会影响其社会文化适应 [ 9 ]。因此可以推测，蒙汉间感知到的文化距离也可能对二者的社会适应产生影响，本研究将对此进行验证。 另外，有研究表明，文化认同的程度同样影响社会适应，Berry提出文化适应的4种模式：整合、同化、分离、边缘化，文化认同程度越高越趋于整合 [ 10 ]。Ward将文化认同分为主族与客族文化认同两个维度，根据旅居者对这两种文化的不同认同度也可以区分出整合、分离、同化和边缘四种文化适应策略 [ 11 ]。根据国外学者弗洛伊德及国内众多学者对文化认同的定义将其总结为：个体对本族群或其他族群文化的认同程度。它具有以下几个特点：1) 相同或相近的生活环境，2) 共同文化符号，3) 个体在种族中拥有归属感，4) 行为、态度与群体内大多数人趋于一致 [ 12 ]。王亚鹏的研究指出，主流文化认同一方面会影响民族认同度，另一方面还会起到调整文化适应策略的作用 [ 13 ]。郭佳佳的研究发现了在华留学生对中国文化的认同在感知文化距离和社会文化适应间起中介作用 [ 9 ]。Van de Vijver同样证实了感知到的文化距离通过影响人格层面的认同度对在俄交换生的跨文化适应产生影响 [ 14 ]。据此提出假设1：文化认同在感知文化距离和蒙汉社会适应之间起中介作用。 同时，文化智力不仅是影响文化认同的重要因素，也能够显著地影响社会文化适应 [ 15 ]。文化智力是反映人们在新的文化背景下，收集处理信息，做出判断并采取相应的有效措施以适应新文化的能力，它的基本要素包括认知、动力、行动三个方面 [ 16 ] [ 17 ]。文化智力越高文化认同程度就越高，进而越适应新环境 [ 18 ]。付佳通过问卷和实验的形式证明在跨国文化背景下，文化智力越高，对环境的适应能力越强 [ 19 ]。据此提出假设2：文化智力在感知文化距离和社会适应之间起中介作用。除此之外，文化智力理论指出当个体处于新环境中，文化智力高的个体会倾向于对母文化和主流文化选择整合的模式，会更有效处理线索及识别母文化和主流文化关联性，会协调好母文化和主流文化之间冲突，积极地融入主流文化，而感知文化距离通过影响文化智力对适应环境产生影响 [ 20 ]。因此本研究还要验证文化智力和蒙/汉文化认同在感知文化距离和社会适应之间的链式中介作用(假设3)。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 选取520名大学生进行调查，获得有效问卷472份，其中男生200人(42.4%)，女生272人(57.6%)；蒙古族211人(44.7%)，汉族261人(55.3%)；大一103人(21.8%)，大二124人(26.3%)，大三161人(34.1%)，大四84人(17.8%)；省内390人(82.6%)，省外82人(17.4%)。 2.2. 工具 2.2.1. 大学生社会适应问卷 采用方从慧编制的大学生社会适应问卷 [ 21 ]，总共23个项目，包括学习适应、未来适应、环境适应、心理适应、人际适应5个维度，采用5点计分法，从“1”(完全不符合)到“5”(完全符合)。计算各个项目的均分，分数越高表明社会适应水平越高。此次测量的Cronbach’s α系数为0.82。 2.2.2. 感知文化距离问卷 本研究通过选择不同的圆圈位置的重叠程度来反映被试对蒙古族文化和汉族文化的感知文化距离，这一方式在研究族群关系以及亲密关系方面已被证明是非常有效的方法 [ 22 ] [ 23 ]。其中，两个圆圈完全分离（计6分)表示被试认为蒙古族文化和汉族文化两是完全不同的，感知文化距离最远；两个圆圈完全重合(计1分)表示被试认为蒙古族文化和汉族文化是完全相同的，没有心理距离。最终计算的得分越高说明感知文化距离越远，得分越低说明感知文化距离越近。 2.2.3. 文化智力量表 采用Ang等人编制 [ 24 ] 、郑彩花修订的文化智力量表 [ 18 ]，总共20个题目，包括行为性文化智力、动机性文化智力、认知性文化智力和元认知性文化智力四个维度，采用5点计分法，从“1”(完全不符合)到“5”(完全符合)。该量表在本研究中的Cronbach’ s α系数为0.86。 2.2.4. 文化认同量表 采用郑彩花编制的文化认同量表 [ 18 ]，总共27个项目，包括蒙古族文化认同和汉族文化认同两个维度，采用5点计分法，从“1”(完全不符合)到“5”(完全符合)。该量表在本研究中的Cronbach’s α系数为0.86。
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user: 3. 结果 3.1. 共同方法偏差的控制与检验 本研究所有的数据均来自被试的自我报告，所以可能存在共同方法偏差。数据收集时采用程序控制进行克服，如匿名保护、多种计分方式。数据分析过程中，采用Harman单因素检验法，16个因子特征根大于1，第一个因子解释的变异量为12.17%，小于40%的临界标准，因此不存在严重共同方法偏差问题。 3.2. 各变量的描述性统计与相关分析 由表1可知，感知文化距离的均分显示感知文化距离整体趋于整合，对感知文化距离、文化智力、蒙文化认同、汉文化认同及社会适应进行Pearson相关分析。感知文化距离与文化智力、汉文化认同、社会适应呈显著负相关，蒙文化认同和汉文化认同呈显著负相关。感知文化距离和蒙文化认同呈显著正相关，文化智力与蒙文化认同、汉文化认同、社会适应呈显著正相关，汉文化认同、蒙文化认同与社会适应呈显著正相关。 Table 1 Correlation between perceived cultural distance， cultural intelligence， cultural identity， and social adaptatio 变量 M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1感知文化距离 3.67 0.85 1 2汉文化认同 35.92 7.35 −0.41 ** 1 3蒙文化认同 34.08 9.16 0.15 ** −0.28 ** 1 4元认知性文化 智力 14.83 2.66 −0.11 * 0.14 ** 0.25 ** 1 5认知性文化智力 17.04 4.69 −0.01 0.10 * 0.28 ** 0.29 ** 1 6动机性文化智力 17.07 3.48 −0.21 ** 0.18 ** 0.27 ** 0.41 ** 0.32 ** 1 7行为性文化智力 17.36 3.57 −0.10 * 0.09 0.27 ** 0.45 ** 0.32 ** 0.52 ** 1 8文化智力 66.29 10.56 −0.14 ** 0.17 ** 0.37 ** 0.67 ** 0.73 ** 0.75 ** 0.77 ** 1 9学习适应 3.61 0.59 −0.15 ** 0.32 ** 0.10 0.20 ** 0.17 ** 0.33 ** 0.19 ** 0.30 ** 1 10未来适应 3.82 0.57 −0.09 0.28 ** 0.24 ** 0.34 ** 0.25 ** 0.34 ** 0.34 ** 0.42 ** 0.48 ** 1 11环境适应 3.67 0.59 −0.20 ** 0.22 ** −0.02 0.17 ** −0.02 0.22 ** −0.08 0.14 ** 0.35 ** 0.23 ** 1 12心理适应 3.75 0.61 −0.13 ** 0.16 ** 0.02 0.19 ** 0.02 0.27 ** 0.16 ** 0.20 ** 0.45 ** 0.34 ** 0.47 ** 1 13人际适应 3.48 0.70 0.10 ** 0.19 ** 0.10 * 0.18 ** 0.17 ** 0.35 ** 0.25 ** 0.32 ** 0.25 ** 0.30 ** 0.32 ** 0.34 ** 1 14社会适应 3.67 0.42 −0.19 ** 0.34 ** 0.10 * 0.31 ** 0.17 ** 0.44 ** 0.30 ** 0.40 ** 0.71 ** 0.66 ** 0.68 ** 0.75 ** 0.66 ** 1 表1. 感知文化距离、文化智力、文化认同及社会适应的相关性 注：N = 472；*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001，下同。 3.3. 感知文化距离与社会适应的关系：链式中介效应检验 根据温忠麟与叶宝娟推荐的中介效应检验流程进行分析 [ 25 ]，中介效应若显著需满足以下三个条件：1) 自变量(如感知文化距离)对因变量(社会适应)的作用显著；2) 自变量(如感知文化距离)对中介变量(如文化智力)预测显著；3) 中介变量(如文化智力)对因变量(如社会适应)的预测显著。本研究采用结构方程模型检验文化认同和文化智力在感知文化距离与社会适应之间的中介效应 [ 26 ]。 首先，检验感知文化距离对社会适应的影响，数据对模型拟合良好，RMSEA = 0.06，SRMR = 0.03，CFI = 0.98，GFI = 0.99，AGFI = 0.97，IFI = 0.98，感知文化距离显著负向预测社会适应(γ = −0.22，t = −4.04，p < 0.001)。 其次，对汉文化认同下链式中介模型1进行分析，结果如图1所示，模型拟合指标是：RMSEA = 0.07，SRMR = 0.05，CFI = 0.92，GFI = 0.95，AGFI = 0.92，IFI = 0.92，模型拟合良好。从图1的结构方程模型图可以看出：感知文化距离能够负向预测文化智力(γ = −0.20，t = −3.71，p < 0.001)，文化智力能够正向预测汉文化认同(γ = 0.16，t = 2.66，p < 0.001)，汉文化认同能够正向预测社会适应(γ = 0.40，t = 5.03，p < 0.001)，文化智力能正向预测社会适应(γ = 0.55，t = 6.43，p < 0.001)，即大学生的感知文化距离越近，其文化智力水平会越高，进而文化认同程度也越高，最终提高其社会适应能力。另外，感知文化距离对社会适应的直接效应仍显著(γ = 0.10，t = 1.69，p < 0.001)。 图1. 汉文化认同链式中介模型图 图2. 蒙文化认同链式中介模型图 对蒙文化认同下的链式中介模型2进行分析，结果如图2所示，模型拟合指标是：RMSEA = 0.07，SRMR = 0.06，CFI = 0.94，GFI = 0.95，AGFI = 0.91，IFI = 0.94，模型拟合良好 [ 27 ]。从图2的结构方程模型图可以看出：感知文化距离能够负向预测文化智力(γ = −0.20，t = −3.72，p < 0.001)，文化智力能够正向预测蒙文化认同(γ = 0.44，t = 7.18，p < 0.001)，蒙文化认同能够负向预测社会适应(γ = −0.13，t = −2.12，p < 0.001)，文化智力能正向预测社会适应(γ = 0.65，t = 6.40，p < 0.001)，即大学生的感知文化距离越近，其文化智力水平会越高，进而蒙文化认同程度也越高，最终社会适应能力较弱。另外，感知文化距离对社会适应的直接效应仍显著(γ = −0.04，t = −0.75，p < 0.001)。
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user: 4. 讨论 本研究发现感知文化距离对社会适应具有负向预测的作用，即感知文化距离越小，社会适应水平越高，以往的研究也证实了这一点 [ 5 ]，以往大都研究感知文化距离对社会适应的直接效应，对于感知文化距离对社会适应的中介机制研究较少。本研究在以往研究的基础上进一步探讨了感知文化距离对社会适应影响的过程中，文化智力和文化认同的链式中介效应，研究表明中介作用同过文化智力的作用和文化认同的作用实现，也通过文化智力和文化认同的共同作用实现。 首先，本研究发现，文化智力在感知文化距离和社会适应之间有中介作用。一方面，感知文化距离对文化智力有负向预测作用，即感知文化距离越小，文化智力越高。 正如Earley和Ang文化智力理论认为的 [ 16 ]，文化智力是个体文化适应过程中的一种能力，个体进入新文化环境后，文化适应压力作为一种压力源，会打破个体内在的平衡，感知到的文化距离越小说明适应文化的能力即文化智力越高，因此这种文化适应压力也就越小， 另一方面，本研究还发现文化智力正向预测社会适应。已有研究证实，文化智力是预测社会适应的重要指标之一，文化智力作为一种适应环境的能力，能力越强越能适应新环境 [ 18 ]。文化智力是感知文化距离对社会适应的影响中的“桥梁” [ 20 ]，因此，文化智力在感知文化距离对社会适应的影响中起中介作用，人们可以通过缩短感知文化距离或者提高文化智力进而提高社会适应。 其次，本研究还发现文化认同在感知文化距离对社会适应的影响中起中介作用。与以往研究不同，针对本研究内蒙古地区文化的特殊性，我们将文化认同的两个维度蒙文化认同和汉文化认同分别讨论。一方面，感知文化距离对汉文化认同有负向预测作用，这与以往研究结果一致 [ 20 ]，即感知文化距离越小，越认同汉文化；本研究还发现，感知文化距离对蒙文化认同有正向预测作用，即感知文化距离越大越认同蒙文化，出现这一结果的原因是多方面的，其主要原因是内蒙古地区作为少数民族聚居区以蒙古族和汉族交融尤为凸显，汉族居民比蒙古族居民多，所以汉族文化是这里的主流文化，当感知到的文化距离较大时，说明对主流文化的认同程度较低，也就越认同蒙文化。另一方面，不论是蒙文化认同这一维度还是汉文化认同这一维度都正向预测社会适应，文化认同程度越高，社会适应水平越高。这也与前人研究结论一致 [ 18 ]。Berry将文化认同分为四种态度模式：整合、同化、分离、边缘化 [ 10 ]，当个体可以很好的整合文化或者同化文化时，文化认同程度就会高，这类人群的社会适应水平也会高，当个体将文化分离或者边缘化时，文化认同程度也会低，这类人群的社会适应水平也会低。因此，文化智力在感知文化距离和社会适应之间起中介作用，人们可以通过缩短感知文化距离或者提高文化认同程度进而提高社会适应。 再者，感知文化距离还可以通过文化智力和文化认同这一链式中介作用影响社会适应，即感知文化距离越小，文化智力越高，进而提高文化认同，最终提升社会适应。本研究从影响社会适应水平的文化智力出发，证实了文化智力和文化认同的链式中介作用，进一步解释了感知文化距离对社会适应的影响机制，也更完善了以往关于社会适应的影响因素的研究。研究结果启发我们要重视感知文化距离对社会适应的影响，对于多种文化并存的地域，要很好的把多种文化融和到一起，这样才能更好的适应社会，并且可以通过提高文化智力和文化认同程度去提升社会适应水平。当然社会适应的提升也会提高主观幸福感，有利于更好地工作和生活 [ 21 ] [ 28 ]。本研究仅讨论了内蒙古地区的社会适应的影响因素，之后可以进一步研究其他少数民族地区的社会适应现状及影响因素。
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user: 5. 结论 (1) 文化智力是感知文化距离与社会适应之间关系的中介变量。 (2) 文化认同是感知文化距离与社会适应之间关系的中介变量。 (3) 文化智力和文化认同在感知文化距离对社会适应的影响中起链式中介作用。
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user: 摘 要 智慧能源系统是当前能源发展的新方向，为了智慧能源系统的建设和长期发展，本文提出了一种基于AHP-改进的熵权法-TOPSIS的评价方法，对智慧能源系统的建设水平进行科学合理客观的评价。本文针对智慧能源评价体系的层次结构，采用层次分析法和改进的熵权法结合的方式融合主观权重和客观权重，之后采用逼近理想点排序法(TOPSIS)对各个智慧能源系统进行综合评价。通过模拟系统算例分析，本文所提出的评价方法具有高可用性，并且合理可靠。 关键词 :智慧能源系统，层次分析法，熵权法，逼近理想点排序法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 能源作为战略资源，是国民经济的基础和命脉，也是社会全面发展的重要物质资源。节能降耗对于解决现阶段我国存在的能源危机具有重要的现实意义。随着城市化进程的不断推进，城市的发展与环境及资源的矛盾日益突出。随着人工智能、信息物理系统、大数据、云计算等技术日益成熟与应用，其与能源产业的结合，必将推动能源产业的技术升级，智慧能源系统成为未来发展的重点。为保证智慧能源系统的科学合理性，对智慧能源系统的建设水平做出综合评估是有必要的。 智慧能源系统的基础是智能电网，智能电网的综合评估方法主要包括基于模糊数学的方法、模糊数学与概率论相结合的方法、层次分析法与熵权法相结合的方法等。本文针对智慧能源评价体系的层次结构，使用层次分析法(AHP) [ 1 ] 确定主观权重，同时使用改进的熵权法 [ 2 ] 确定客观权重，主客观权重的结合可以融合专家经验的主观性和现实数据的客观性，最后采用逼近理想点排序法(TOPSIS) [ 3 ] 对各个智慧能源系统进行综合评价。
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user: 2. 指标体系构建 智慧能源系统建设水平评价需要构建指标体系来保证，对智慧能源系统建设的每一阶段进行评价，了解各个阶段发展水平，科学合理地对系统的下一步发展做规划。通过综合指标体系为向导，为智慧能源系统的发展提供参考，促进智慧能源系统的健康稳定发展。 智慧能源系统是一个复杂的非线性系统 [ 4 ]，设计指标体系时，需遵循以下原则：全面性、系统性、科学性、功能性、可操作性、动态性。构建指标体系的步骤如图1所示。 智慧能源系统的建设水平评价分为供能可靠性、经济效益性、环境友好性、资源节约性、智能互动性、社会效益性，建立如图2所示的层次结构。
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user: 3. 指标权重系数计算 指标权重系数计算，为了使权重同时兼具专家经验的主观性与现实数据的客观性，智慧能源系统一级指标由层次分析法确定权重，再利用改进的熵权法计算每个一级指标下的二级指标的客观权重，最后采用层次递归的方式确定每个二级指标的组合权重 [ 5 ]。 w i 表示组合权重， w k 表示第i个二级指标所属的第k个一级指标的权重， w ′ i 表示第i个二级指标的熵权权重。 w i = w k × w ′ i 图1. 构建指标体系的步骤 图2. 智慧能源系统指标体系层次结构 3.1. 主观权重计算 主观权重采用层次分析法计算，层次分析法是一种灵活、实用的多维度决策方法，其基本原理和主要步骤如下： 1. 在对系统深入分析的基础上，以指标体系为基础构建一个层次结构模型。 2. 对于属于同一个上级的同级指标，采用1~9标度两两比较法建立判断矩阵，比较程度由表1确定。根据该领域的专家经验，得到判断矩阵A。 3. 由于专家在两两比较的时候会有偏差，为了确保结果可信，必须对判断矩阵的一致性进行校验，若一致性校验不通过，需重新构造判断矩阵。一致性校验步骤如下： ① 计算一致性检验指标CI， λ max 代表最大特征值，n代表矩阵阶数； CI = λ max − n n − 1 ② 根据n查询其对应的平均随机一致性指标RI，表2给出了1~9阶矩阵的RI取值； ③ 计算一致性比例CR，若CR < 0.1，判断矩阵符合一致性，若CR > 0.1，判断矩阵需要重新构建； CR = CI RI Table 1 Defination of pairwise comparisons metho 标度 含义 1 i与j同等重要 3 i比j略重要 5 i比j较重要 7 i比j非常重要 9 i比j绝对重要 2， 4， 6， 8 中间值 倒数 a i i = 1 ， a i j = 1 / a j i 表1. 两两比较法定义 Table 2 Average random consistency inde N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.24 1.36 1.41 1.45 表2. 平均随机一致性指标 4. 当满足一致性要求时，最大特征值 λ max 所对应的的特征向量即为权重比例向量，归一化之后得到各指标的权重。权重向量计算步骤如下： ① 矩阵各列求和，得到向量 B = [ b 1 ⋯ b n ] ； ② 归一化矩阵C， c i j = a i j b j ； ③ 计算权重向量 w = [ w 1 ⋯ w n ] ， w i = ∑ j = 1 n c i j ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n c i j 。 3.2. 客观权重计算 客观权重采用改进的熵权法计算，熵权法是根据各个指标的数据所提供的信息量确定权重，指标的变化程度越大，信息熵越小，指标所提供的信息量就越大，重要度越高，分配的权重就越大。熵权法完全按照数据的离散程度来确定权重，客观性得以保证。 熵权法的计算步骤如下： ① 数据归一化，假设给定m个指标，其中 X i = { X 1 ， ⋯ ， X n } 。假设对各指标数据标准化后的值为 Y 1 ， ⋯ ， Y k ，归一化之后 y i j = x i j − x min x max − x min ； ② 信息熵 E j = − ∑ i = 1 n p i j ln p i j ln n ，其中 p i j = y i j ∑ i = 1 n y i j ； ③ 根据各指标熵值计算权重， w i = 1 − E i ∑ i = 1 k 1 − E i ，当 E i 无限趋近于1的时候，分子会变得非常小，所以熵值的微小变化将会引起权重的成倍变化，这是不合理的，本文对传统的熵权法进行了优化，权重计算公式改为 w i = 1 − E i + E ¯ ∑ i = 1 k 1 − E i + E ¯ ， E ¯ 为信息熵的均值。
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user: 4. AHP-改进的熵权法-TOPSIS组合评价 TOPSIS (逼近理想点排序法)主要用于对有限方案进行多目标决策，在对原始数据归一化的基础上，选择最优方案和最劣方案，计算各个方案相对最优方案与最劣方案的距离用来排序，对各个方案进行综合评价。若本次有m个方案，k个评价指标，初始矩阵P， P i j 表示第i个对象的第j个指标值，使用AHP-改进的熵权法-TOPSIS组合评价的步骤如下： 1. 构建原始矩阵P， P = ( p 11 ⋯ p 1 k ⋮ ⋱ ⋮ p m 1 ⋯ p m k ) ； 2. 矩阵P归一化， M = ( p 11 ∑ i = 1 m p 1 j 2 ⋯ p 1 k ∑ i = 1 m p 1 j 2 ⋮ ⋱ ⋮ p m 1 ∑ i = 1 m p m j 2 ⋯ p m k ∑ i = 1 m p m j 2 ) ； 3. 采用AHP-改进的熵权法得到权重向量 w = [ w 1 ， ⋯ ， w k ] ； 4. 计算指标加权评价矩阵 V = ( p 11 ∗ w 1 ∑ i = 1 m p 1 j 2 ⋯ p 1 k ∗ w k ∑ i = 1 m p 1 j 2 ⋮ ⋱ ⋮ p m 1 ∗ w 1 ∑ i = 1 m p m j 2 ⋯ p m k ∗ w k ∑ i = 1 m p m j 2 ) ， v i j = m i j ∗ w j ； 5. 计算正理想解 V + = [ v 1 + ， ⋯ ， v k + ] ， v j + = max i ∈ { 1 ， ⋯ ， m } v i j ； 负理想解 V − = [ v 1 − ， ⋯ ， v k − ] ， v j − = min i ∈ { 1 ， ⋯ ， m } v i j ； 1. 计算各方案到正负理想解的欧式距离， S i + = ∑ j = 1 k ( v i j − v j + ) 2 ， S i − = ∑ j = 1 k ( v i j − v j − ) 2 ； 2. 计算最终评价值，根据评价值对各个方案择优排序， g i = S i − S i + + S i − 。 AHP-改进的熵权法-TOPSIS评价算法流程如图3所示。
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user: 5. 算例分析 智慧能源系统的建设水平评价分为三个阶段，第一阶段偏向供能可靠性、经济效益性，第二阶段偏向环境友好性、资源节约性，第三阶段偏向智能互动性、社会效益性。一级指标根据三个算法的发展重点采用AHP法赋权，得到如表3的主观权重分布。模拟系统的数据如表4所示，每个指标值都代表相对目标值的完成程度。通过计算，得到客观权重与三阶段的组合权重，如表5所示。三个组合权重的对比如图4所示，第一阶段供能可靠性和经济效益性所占权重最大，第二阶段资源节约性和环境友好性所占权重最大，第三阶段社会效益性和智能互动性所占权重最大，这体现了智慧能源系统动态评价的特点。根据各阶段的组合权重，基于各属性的指标值，计算出TOPSIS综合评价得分，如表6所示，第一阶段A的得分最高，因为A的供能可靠性和经济效益性完成程度最好；第二阶段B的得分最高，因为B的资源节约性和环境友好性完成程度最好；第三阶段C的得分最高，因为C的社会效益性和智能互动性完成程度最好。 图3. 评价算法流程 Table 3 Weights of first-grade inde 时期 供能可靠性 经济效益性 资源节约性 环境友好性 社会效益性 智能互动性 第一种 0.25 0.25 0.15 0.15 0.10 0.10 第二种 0.10 0.10 0.25 0.25 0.15 0.15 第三种 0.15 0.15 0.10 0.10 0.25 0.25 表3. 一级指标权重 Table 4 Analog data of evaluation index (% 指标序号 指标名称 待评智慧能源系统 A B C 1 电压合格率 71/75/81 40/43/47 33/39/41 2 系统平均失能频率 69/73/75 38/41/49 32/34/37 3 系统平均故障停电时间 51/54/60 31/33/38 25/26/32 4 系统能量不足期望值 66/69/75 45/46/48 43/45/48 5 供能质量 69/72/80 46/48/52 24/26/31 6 信息网络可靠性 40/42/48 32/34/38 30/32/37 7 CO2权限收益 70/81/88 33/39/47 22/29/40 8 环境税 65/70/73 43/45/48 34/37/43 9 运营成本 67/76/83 42/45/51 37/39/46 10 售电收入 64/71/81 38/42/47 35/41/48 11 电力增长gdp 63/67/70 44/48/70 23/28/35 12 节约土地面积 38/44/51 57/65/71 25/28/35 13 能源转换效率 47/51/55 67/72/78 41/42/46 14 清洁能源减排量 58/59/62 80/84/89 51/54/58 15 电动汽车减排量 54/61/63 82/85/91 48/52/55 16 新增就业机会 37/41/48 51/62/69 78/84/91 17 供能覆盖率 27/37/50 34/42/47 74/81/88 18 科研进步程度 34/38/44 43/47/55 66/72/78 19 分布式能源接入率 35/42/48 42/47/51 62/66/71 20 智能仪表覆盖率 47/51/53 56/57/62 72/78/90 21 供能方案可更改率 27/33/42 38/39/46 49/55/64 22 供能服务满意度 34/38/41 40/44/51 51/61/69 表4. 评价指标模拟数据(%) Table 5 Weights of second-grade index (% 指标序号 指标名称 熵权法权重 组合权重1 组合权重2 组合权重3 1 电压合格率 0.1425 0.0356 0.0143 0.0214 2 系统平均失能频率 0.1465 0.0366 0.0147 0.0220 3 系统平均故障停电时间 0.1431 0.0358 0.0143 0.0215 4 系统能量不足期望值 0.1530 0.0383 0.0153 0.0230 5 供能质量 0.1387 0.0347 0.0139 0.0208 6 信息网络可靠性 0.1374 0.0344 0.0137 0.0206 7 CO2权限收益 0.1388 0.0347 0.0139 0.0208 8 环境税 0.2480 0.0620 0.0248 0.0372 9 运营成本 0.2592 0.0648 0.0259 0.0389 10 售电收入 0.2548 0.0637 0.0255 0.0382 11 电力增长gdp 0.2380 0.0595 0.0238 0.0357 12 节约土地面积 0.4864 0.0730 0.1216 0.0486 13 能源转换效率 0.5136 0.0770 0.1284 0.0514 14 清洁能源减排量 0.5017 0.0753 0.1254 0.0502 15 电动汽车减排量 0.4983 0.0747 0.1246 0.0498 16 新增就业机会 0.3308 0.0331 0.0496 0.0827 17 供能覆盖率 0.3350 0.0335 0.0503 0.0838 18 科研进步程度 0.3342 0.0334 0.0501 0.0836 19 分布式能源接入率 0.2466 0.0247 0.0370 0.0617 20 智能仪表覆盖率 0.2573 0.0257 0.0386 0.0643 21 供能方案可更改率 0.2429 0.0243 0.0364 0.0607 22 供能服务满意度 0.2532 0.0253 0.0380 0.0633 表5. 二级指标权重(%) 图4. 三阶段组合权重 Table 6 Comprehensive scor 第一阶段 第二阶段 第三阶段 A B C A B C A B C 综合评价得分 0.5846 0.5107 0.2703 0.3514 0.7024 0.3184 0.3484 0.4181 0.5753 表6. 综合评分
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user: 6. 结束语 本文提出了一种基于AHP-改进的熵权法-TOPSIS的智慧能源系统评价方法，能科学合理地对智慧能源系统的发展做出客观评价，对智慧能源系统的建设和长期发展提供系统指导。本文在深入研究智慧能源系统的基础上，构建了智慧能源系统的指标体系，采用AHP与熵权法结合的方式确定各个指标的权重，最后采用TOPSIS方法计算智慧能源系统与正负理想解的贴近度从而进行综合评价。本文设计存在不合理之处，采用AHP的方式确定主观权重的时候没有融合多个专家的意见，在后续的设计中可以采用D-S理论融合多个专家的判断矩阵，提高主观权重的可信度。
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user: 摘 要 本文研究微电网的运行优化问题。为获取微电网系统的最优运行策略以及降低微电网在运行过程中的综合费用，文中首先建立了微电网运行的一般数学模型，并对遗传退火算法中的退温函数进行了改进，加快遗传退火算法的收敛速度，使得遗传退火算法更为高效。然后分别采用遗传算法(Genetic algorithm， GA)、模拟退火算法(Simulated annealing algorithm， SA)以及改进后的遗传退火算法(GSAA)对并网模式下微电网运行模型和孤岛模式下的微电网运行模型进行优化求解。最后，分别对并网模式和孤岛模式的两种微电网优化结果和运行策略进行分析。仿真结果表明改进后的遗传退火算法具有收敛速度更快和运行费用更低的特点。 关键词 :微电网，优化调度，遗传退火算法，模拟退火算法，遗传算法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/