DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 适时播种 3.1. 播种时机与方法 浸种时机选在冷尾暖头时进行，在浸种前一周，先应充分晒种，将种子晒1~2 day，以提高种皮通透性，提高种子活力，并可有效杀死附着在种子表面的病原菌，降低苗期病害的发生，从而有效提高种子的出芽率及成苗率。浸种可用 55 ℃ 温水在自然冷却下，浸种2.0小时左右，充分洗净后(可用洗洁剂或砂子搓洗)，用牙齿或钳子将种脐磕开，然后催芽。催芽时，先将种子放置在32℃~35℃的温度下催芽4~5个小时，促其迅速萌动，再用28℃~30℃的温度继续催芽，待种芽有1.0 cm时开始播种。播种的方法为：在播种前一天，将营养钵充分浇透底水，覆盖好地膜待用。播种时，先在营养钵中央打一深约1 cm的小孔，将芽尖向下，芽一边贴土，种子平放土面，然后盖土，厚度在1~1.5 cm左右。移栽在二叶一心时进行，定植株距为：0.6~0.8 m。种植无籽西瓜应按十分之一的比例栽种普通的有籽西瓜为粉源，辅以人工授粉 [ 1 ] 。 3.2. 苗床管理 3.2.1. 温度管理 从播种后到出苗前，苗床须保持较高的温度，以利快速出芽，此时温度最好保持在30℃ ± 5 ℃ ；出土后于一叶一心前可将温度维持在20℃~25℃，防止高温高湿出现的徒长；一叶一心后，应逐渐由小到大进行通风降温，直至和外界环境保持一致，以利培养壮苗，并使其移栽后能适应外界条件。 3.2.2. 湿度管理 在整个苗床期，原则上不提倡补水，若因水分不足，影响幼苗正常生长，可考虑苗床补水，补水应选择在晴天上午进行，并应一次性浇透。 3.2.3. 其它管理措施 1) 人工脱壳(摘帽)：无籽西瓜出苗时，一般带壳出土，如不及时脱壳，将影响幼苗正常生长。脱壳应在幼苗出土的第二天早晨进行。2) 围土：幼苗出土后，为降低苗床湿度，防止苗期病害的发生及防止幼苗倒状，可用100倍的干药土(甲基托布津)围根。
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user: 4. 定植与大田前期管理 当外界温度稳定在 15 ℃ 以上时，幼苗在二叶一心期间时，可以移栽。移栽应选择在晴天上午进行。方法为：先在定植部位打一孔穴，将苗放入穴中，四周围上细土，浇足定根水。定植后，覆盖好地膜。无籽西瓜在苗期生长缓慢，抗病性差，因此在此期间应特别注意对病虫害的防治，苗期发生较严重的病虫害有：疫病、炭疽病、蚜虫、地老虎等。
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user: 5. 大田管理 5.1. 肥水管理 无籽西瓜的肥水管理以前促、中控、后促为原则。定植成活后，应加强肥水供应，此时追肥应以速效肥为主，每亩施3~4 kg尿素，促其早发；在蔓伸长约30 cm时，加强对肥水的控制，以控其旺长，促其早座果。在座果后7~10天，应及时追肥，每亩施尿素5~10 kg，复合肥15~20 kg，钾肥10 kg，促其果实迅速膨大。施肥可分期分批施入，并辅以灌水。在膨果前期，每隔3~4天应灌水一次。在膨果高峰期，视天气情况考虑灌水次数。灌水以少量多次为原则，以减少空心畸形果的发生，切勿忽干忽湿 [ 2 ] 。 5.2. 整枝压蔓 当主蔓长至70 cm左右时，应及时整枝压蔓。一般地，整枝采用3~4蔓整枝，在座果前严格整枝，去除多余的侧蔓及孙蔓，座果后放任生长。在生育期间，若雨水较多，可考虑在田间铺盖一层麦杆或油菜杆，以固定茎蔓，降低田间湿度，减少烂蔓及病害的发生。 5.3. 人工辅助授粉 无籽需采用人工辅助授粉，授粉在早晨雌花充分开放时进行。授粉时，动作应轻柔，授粉量应充足均匀，以提高座果率，减少畸形果的比例。在雨天，应采取套帽授粉。 5.4. 疏果、垫果与翻果 无籽西瓜座果习性好，一株可座多果，但以15~30节雌花的果实为最好，离主根太近或太远的节位上座的果实一般偏小，空心、畸形现象严重，低节位座果大多数会出现较多的着色瘪籽，果实商品性差，一般不予保留。疏果可在座果5~10天时进行，每株留果2~3个，并在保留的果实下面垫一垫，以防止机械损伤和烂果。在座果后25天时，应及时翻果，以促使果实均匀成熟，色泽一致。 5.5. 病虫害防治 对病害的防治应以防为主、防治结合为原则，现就重要病虫的防治简述如下。 5.5.1. 枯萎病 枯萎病是西瓜最主要的病害之一。自幼苗至果实成熟都可发生，以结果期发病最盛。 成株期发病，最初是蔓茎基部1~3叶的叶缘先变为褐色至黑褐色且焦枯，常有微量树脂状物从蔓茎部溢出，此时挖根检查，可见根己变褐色。当一株中有少数分枝萎垂时，根系己部分腐烂。至全株凋枯时，根系己全部腐败。病势发展缓慢时，表现为中午萎垂，早、晚恢复原状，最后全株死亡。西瓜枯萎病由半知菌亚门的镰刀菌真菌侵染所致。病菌主要以菌丝体、厚壁孢子和菌核在土壤、病残体及未经腐熟的带菌肥料中越冬，成为次年病害的主要初侵染源。病菌在土壤中有顽强的生活力，在离开寄主的情况下，仍可存活5~6年之久，而且种子也可以带菌。枯萎病应坚持农业防治和药剂防治相结合的办法进行防治。 5.5.2. 病毒病 防治除积极防除蚜虫外，早期喷2~3次病毒A极为重要。一旦发生，可用“天达 2116 ” 植物抗病增产剂600倍喷雾，隔10多天再喷1次，可基本恢复生长，还可有效地减轻其他多种病虫的发生程度，增产幅度也很大，建议生产者在开花前不妨一试，开花时应慎用。 5.5.3. 炭疽病 炭疽病也是西瓜的最主要的病害之一。此病在西瓜各生长期都可发生，以生长中、后期为害较重。西瓜叶片上的病斑为圆形或近圆形，黑褐色。蔓茎和叶柄受害，初为近圆形、水渍状的黄褐色病斑，后变为黑褐色，并环绕全蔓或叶柄，引起蔓、叶枯死。幼果受害，常变为畸形，往往早期脱落。未成熟的西瓜果实被害，初为水渍状小斑，后变为淡绿色圆形或近圆形病斑，最后变为黑色病斑 [ 3 ] 。 西瓜炭疽病的防治，除了做好防治枯萎病的各项农业防治措施外，可以在发病初期，选用以下几种农药进行防治：70%甲基托布津1000倍液，75%百菌清800倍液，可杀得2000用1000~1200倍液、25%使百克乳液1500倍等。
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user: 6. 适时采收 无籽西瓜座果后35天左右可以成熟，此时可分批分期对成熟的果实进行采收，采收时适当带一小段茎。刚采的瓜不必立即上市，而应放到通风、干燥、阴凉的地方贮存3~5天后再上市，这样不仅可以使瓜瓤颜色变得更好，而且可使瓜皮变薄，风味更好。 6.1. 肥水齐攻促膨果 无籽西瓜伸蔓后，根系发达，茎叶生长旺盛，因而需肥数量比二倍体普通西瓜多。一般亩施土杂肥4000~5000公斤，饼肥60~80公斤，过磷酸钙40~50公斤，硫酸铵50公斤或尿素30公斤，硫酸钾25公斤。土杂肥和磷肥作基肥沟施或穴施，其他肥料做追肥分3~4次施用。 无籽西瓜苗期生长缓慢，伸蔓以后生长加快，到开花坐果期生长势更加旺盛，这时如果肥水供应不当，很容易造成徒长跑秧，难以坐果。因此，从幼苗“甩龙头”后到目的节位的雌花开花前应适当控制肥水。浇水以小水暗浇为宜。坐果后5~7天，幼果鸡蛋大小时，加大肥水供应量，肥水齐攻，促进果实迅速膨大。 6.2. 高节位留瓜抓优果 无籽西瓜坐果节位低时，不仅果实小，果形不正，果皮厚，还易空心和裂果。适宜坐果节位的果实则个头较大，形状美观，果皮较薄，秕籽少，不易空心和裂果。生产中一般多选留主蔓上第三雌花(第二十节左右)留瓜。 6.3. 适当早采保质量 无籽西瓜的收获适期比普通西瓜要求严格，生产中一般比普通西瓜适当提早采收。如果采收过晚，则果实容易空心或倒瓤，果肉易发绵变软，汁液减少，风味降低，品质明显下降。一般以九成至九成半熟采收较为适宜。
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user: 7. 小结 综上所述，本文从育苗、苗床管理、定植管理等方面对无籽西瓜高产栽培技术进行了详细的阐述，在此过程中，需要对栽植的温度、湿度进行严格的、详细的控制，以全面提升无籽西瓜的栽培效率与产量，推动区域经济的迅速发展。
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user: 摘 要 通过石油管道企业文化的建立、凝练、创新，打造出“继承 + 创新”、“理念 + 实践”的企业文化“双+”模式。实践证明，“管之道”文化扎根基层，作用于生产管理，在企业发展的不同阶段凝聚了人心和发展动力，激发了广大干部员工创新、创造的热情，有效促进了企业科学持续快速发展，成为激发企业科学持续发展的活力。 关键词 :“管之道”文化，石油管道企业文化，持续发展 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University 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，受国际油价持续低位震荡和国内经济增速明显放缓等因素影响，石油管道工程建设市场发生了断崖式的变化，给中国石油管道局的生存与发展带来了严峻挑战。在上述形势下，中国石油管道局强化企业文化建设，通过传承和发展具有自身特色的“管之道”文化，凝聚鼓舞员工士气，构成了石油管道员工共同的思想基础，促进了企业科学持续快速发展。
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user: 2. 强化价值引领，以企业文化形成发展合力 文化是企业的灵魂，是推动企业发展的不竭动力 [ 1 ] 。中国石油管道局成立40多年来，经历了改革开放、持续重组、业务转型等一系列脱胎换骨式的变革，发展步伐从未停止，业务范围遍布大江南北，跨越海内外，年收入达300多亿，成为一个没有围墙、超越国度、与世界多民族优秀文化相融合的国际知名企业。在企业文化一次次的“自我革命”中，和传统对接、与时代同行，成为引领企业科学持续发展的鲜明旗帜。 多年来持续开展“传承八三精神，弘扬管道优良传统”主题教育，在每年的8月3日前后，采取座谈会、报告会、故事会、图片展等多种形式开展主题教育，用老一辈石油人的光荣传统和优良作风鼓舞士气、振奋精神、凝聚队伍；对新入职员工专门开设历史传承入厂教育课，将“八三”光荣传统融入其中，使广大员工在了解企业发展历程的同时，引导员工自觉作“石油精神”和管道优良传统的传承者、践行者。 当前，中国石油管道局正处于发展转型的关键时期，强化管理提升、优化业务结构、大力开发市场、创新技术工艺、确保和谐稳定，迫切要求进一步完善企业核心价值体系，发挥文化导向引领作用。在深入调研、广泛征求不同层面员工意见建议的基础上，基于中国石油管道局当前的战略目标和任务、基于经营管理中存在的问题、基于文化变革与发展的需求，通过进一步提炼和总结中国石油管道局企业文化理念体系，形成了新版《CPP企业文化手册》。完善并形成了“挑战、精细、团队、创新、安全、和谐”的核心价值观等文化理念，并针对油价断崖式下跌和市场大幅萎缩的不利局面，提出了由工程总承包商向油气储运工程综合服务商转变的战略目标，确保了企业正确的发展方向，在增强油气储运领域综合服务能力的同时，强化了服务意识。通过“形势目标任务责任”主题教育活动，引导广大干部员工真正把服务理念融入全业务、全过程，把核心价值观升华到攻坚克难、奋发有为的事业追求中来，真正做到与企业同发展、共荣辱，在奉献中实现自我价值，从而为企业的改革与发展奠定了更加牢固的共同思想基础。
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user: 3. 强化创新意识，以企业文化激发发展活力 在企业发展实践中，特别是近两年，基于“企业文化与企业经营管理相互促进”的基本思路，打造“继承+创新”、“理念+实践”的企业文化“双+”模式，在弘扬石油精神和“八三”管道优良传统的基础上，凝练并不断丰富管道文化，使文化纵横渗透到企业的生产经营和管理实践中，成为激发企业科学持续发展的活力。 通过深入开展“重塑中国石油良好形象”大讨论活动，结合管道自身特点开展“加强党的建设、弘扬‘石油精神’、践行管道文化”主题实践活动，使“石油精神”和管道优良传统作风成为每名员工的思想主脉和行为方式。在中国石油管道局全系统内组织开展“企业文化创新实践”活动，对照梳理各项经营管理制度，实现企业文化理念与经营管理的有效融合；围绕项目文化、创新文化、团队文化、安全文化、执行文化、学习文化、廉洁文化、和谐文化等专题，探索实践方法、推广工作案例、提炼文化成果；组织“管道形象会客厅”展示活动，结合企业发展实际，不定期邀请基层单位，就各自在企业形象建设上的亮点或特色工作进行展示；深化“告别不良习惯，杜绝违规行为，弘扬安全文化”宣传教育活动，通过“党委书记讲安全”、“全员筛查不良行为和习惯”，并以此组织制作4册中国石油管道局安全经验分享案例集口袋丛书，进一步强化全员安全意识，形成具有管道局特色的安全文化成果；加强项目文化的总结与传播；加强国际文化成果的收集与总结。
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user: 4. 强化平台建设，以企业文化彰显发展实力 如同其他文化的传播一样，企业文化需要通过有效的宣传平台对外传播企业文化理念，展示企业发展实力，才能进一步提高企业的社会认知度，塑造良好的企业品牌形象。以深入推进重塑公司良好形象工作为契机，把企业形象建设与构建外宣传播体系工作同步谋划、同步推进，把大力弘扬“石油精神”与提升企业品牌形象紧密结合。 1) 构建“互融”企媒关系。中国石油管道局党委积极拓宽与外媒的交流渠道，健全外宣长效机制，形成与国家级主流媒体手拉手(长期合作)、与属地化媒体面对面(互动交流)、与系统内媒体心贴心(深度融合)的三级外宣体系，逐步扩大企业的对外话语权。以丰富外宣载体，拓宽外宣渠道，积极构建大外宣格局为目标，持续深化与外部媒体的战略合作，在保证日常宣传、舆情应对外，积极探索深度调研、内参反映等宣传新形式。以培训交流为纽带，适时组织外媒座谈会，邀请国家级知名媒体记者与基层宣传干部业务对接，开展专项研讨，有针对性地为企业外宣工作把脉会诊；以集订分送等多种方式为抓手，固化与属地化媒体的合作模式，在典型选树、品牌宣传、主题活动等方面开展全方位合作，有效提升企业在地方上的影响力。以重点工程和重大活动为依托，借助能源通道建设宣传管道人的拼搏奉献，扩大企业在行业内的影响力。 2) 构建“新型”传播体系。积极打造“一报一视一网二微”传播平台，围绕企业生产经营中心，将企业文化理念、年度的工作重点、工作思路、经营目标等及时传递给职工，化成各个单位、各个部门、各个岗位实实在在的自觉行动。特别是中国石油管道局官方微信平台自2016年正式上线以来，以创新的理念、深度的策划和网络化的报道风格，受到各方肯定，点击量、关注度不断刷新，粉丝关注度最高达到2.6万人次。此外，还积极运用微信平台，适时开展安全知识答题平、十佳评选、网络练兵等特色活动，助力中国石油管道局重点工作的推进，有效发挥了新媒体的传播优势。
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user: 5. 强化以人为本，以企业文化凝聚发展动力 事业的成败，关键在于人。高素质的员工队伍是企业持续、稳定发展的根本所在。企业文化建设的主要任务就是要建设一支高素质的员工队伍，促进员工全面发展。近年来，中国石油管道局党委以人为本，倡导“快乐工作，快乐生活、快乐学习”的理念建设幸福企业，推进各级组织更多地从思想上、工作上、生活上和情感上给予员工更多关爱；积极开展以提高员工综合素质为目的创建学习型企业活动，同时开展各项文体活动，进一步增强员工对企业的认同感和向心力。 近两年，中国石油管道局经营形势较为严峻，人心思改、人心思变的氛围浓厚，因此定期对全员思想动态进行分析，并按季度出台动态分析报告。全面掌握员工队伍的工作岗位、文化背景、收入水平、家庭状况等具体情况，认真分析各类群体的价值取向和利益诉求，准确把握员工的思想动态，做到心中有数、精准施策。 强化理论学习教育，规范企业两级中心组学习，明确学习的时间、形式、内容等要求，将整个学习制度化。同时创新学习形式，建立了一支以中央党校为主体的师资外援队伍，并切实将专题学习与日常学习相结合、与实际工作相结合，有效提升领导干部驾驭复杂局面的能力。开展全员学习文化活动，连续组织4期“双十”全员读书答题活动，近万名员工通过互联网和微信参加。推进“管道企业精神教育基地”建设，构建以中国管道博物馆为主、各单位展厅为辅，“一馆多厅”的管道企业精神教育阵地网络，定期组织员工学习交流，筑牢管道人的精神家园。
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user: 6. 结语 通过几年的工作实践，中国石油管道局企业文化已实实在在地扎根基层，作用于生产管理当中，确保企业优秀的文化基因得到固化，中国石油和中国石油管道局的核心理念在经营管理和生产实践中得到扎实体现，广大干部员工创新、创造的热情被进一步激发，企业经营效益持续向好。
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user: 摘 要 结合陕京四线怀九河顶管隧道施工工程，深入剖析了长输油气管道岩石顶管隧道施工过程中的潜在风险，根据各种风险存在的特点，制定了一套详细且行之有效的应对措施，以期为今后长输油气管道岩石顶管隧道施工风险规避提供借鉴和参考。 关键词 :长输油气管道，岩石顶管，安全风险，应对措施 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University 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. 工程概况 怀九河顶管工程隶属于陕京四线输气管道工程怀柔区段改线段，位于北京市怀柔区九渡河镇花木村。该工程包括2条顶管隧道，分别位于花木村西约500 m处和花木村南约200 m处，桩号分别为FC003至FC003+1 (断面I)、FC007至FC007+1 (断面II)，断面I长度为100.1 m，断面II为88 m (图1)，隧道内径均为2.4 m，钢筋混凝土套管标准DRPCIII 2400 × 2500 JC/T640-2010，抗渗等级P8。轴线贯通后，隧道内铺设输气管道直径为1219 mm，管道壁厚27.5 mm，管道设计压力10 MPa。 图1. 怀九河顶管穿越位置示意图
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user: 2. 岩石顶管隧道施工风险分析及应对措施 工程穿越地层均为岩石层，断面I隧道岩性为微风化石灰岩，最大强度为152.66 MPa；断面Ⅱ隧道岩性为微风化花岗岩和强风化板岩，岩石最高强度为160.78 MPa。面对高强度岩石层顶进，总结了掘进的风险和应对措施。 2.1. 施工风险 1) 岩石层与大粒径卵石层交界掘进，易造成卵石坍塌和卡刀盘风险。 2) 岩石层掘进中刀具磨损、频繁进舱风险。 3) 岩石层掘进中石粉沉积抱管风险。 4) 润滑注浆效果差导致隧道摩阻力持续增加的风险。 5) 顶进压力过大导致管节和后背墙碎裂的风险。 2.2. 风险应对措施 2.2.1. 岩石层与大粒径卵石层交界掘进，防止卵石坍塌和卡刀盘风险应对措施 1) 采用先进的施工设备。在岩石层与大粒径卵石层交界掘进，选择适应改岩石强度地层的设备，如德国制造的AVND2400AH泥水加压平衡顶管机，可适应各种复杂地质条件下掘进施工，能够在地下进行刀盘刀具检查和刀具更换作业 [ 1 ] 。 2) 泥水加压平衡掘进。在正常工作状态下，泥水压力是通过设置在地面上的供浆泵，设置在拖车上和隧道内的排浆泵转速变化来改变输入流量和输出流量，由此来控制刀盘舱中的泥水压力，使之与开挖面上的水、土压力保持平衡。在泥水加压平衡模式下，计算出当前地层的水土压力，设定合适的气压控制参数。 3) 开挖量控制。在顶管机顶进过程中，一定要严格控制开挖量，防止出现超挖和欠挖。 2.2.2. 高强度岩石地层掘进刀具磨损、频繁进舱风险应对措施 1) 合理配置刀盘刀具。通过与专业厂家技术交流，对边缘滚刀、弧形刮刀、保径刀进行适应性改造。刀具采用刀刃、刀圈一体的三刃滚刀(图2)，缩短了轨迹线间距离，破岩性能增加；弧形刮刀增加了合金数量并改造了刀座安装方式。 图2. 刀盘刀具布置图 2) 对刀具进行全面保护。在顶管机始发前，在刀盘面及其外沿圆周部位焊接耐磨层。应严格保证焊接质量，避免焊层裂纹、未融合等焊接质量缺陷影响耐磨层性能。合理配置刀具，优化刀具组合形式，选择优质单刃滚、双刃滚刀等破岩刀具和刮刀。刀具安装时，要充分考虑刀座新旧程度不同，选择合理的刀具固定螺栓紧固力矩，避免顶进时因紧固螺丝松动导致的刀具损坏。 3) 定期进行刀具磨损检查和更换。加强刀具监测主要是指制定并执行合理的刀具使用、检查、更换计划，每顶进5~10 m后必须进舱检查刀具。 4) 优化顶进参数以降低刀具损耗。顶进参数中水土压力0.1 bar (1 bar = 0.1 MPa)左右，刀盘转速3.5 r/min，刀盘油压控制在60~90 bar，稳步推进，避免卡刀盘情况发生；实地测量现场每把滚刀轴承旋转扭矩，保证扭矩 ≥ 35N∙m。 2.2.3. 岩石地层掘进石粉沉积抱管风险应对措施 1) 掘进时选择合适的喷嘴。 2) 盾尾加装反冲洗装置。 3) 加强润滑注浆。 4) 隧道内沉渣冲洗清理。 2.2.4. 润滑注浆效果差导致隧道摩阻力持续增加风险应对措施 润滑注浆减摩是顶管施工中非常重要的一个环节，尤其是在长距离顶管和曲线顶管施中，注浆的好坏直接关系到工程的成败。它主要有两个作用机理：一是起润滑作用，将顶进管道与土体之间的干摩擦变为湿摩擦，减小顶进时的摩擦阻力；二是起到填补和支撑作用，浆液填补施工时管道与土体之间产生的空隙，同时在注浆压力下，减小土体变形，使隧洞变得稳定 [ 2 ] 。改善阻力持续增加可以配置优质润滑注浆设备和优化润滑注浆方式。 2.2.5. 顶进压力过大导致管节和后背墙碎裂风险应对措施 全断面硬岩中顶进导向极其不易控制，隧道很容易出现“S”形或呈现波浪形曲线，增加摩阻力，推进困难；再有就是管节设计承受顶力不满足施工长距离要求，需要通过安装中继间来接力实现继续顶进，避免管节和后背墙因顶力增加而被破坏。故需要严格控制导向防止隧道出现“S”弯或波浪线隧道；安装中继间缓解管节承受顶力达到极限；在管节之间设置木垫片；监控刀具磨损避免开挖孔洞直径缩小。
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user: 3. 结语 怀九河穿越项目岩石顶管隧道通过对顶进中顶力控制、刀具磨损监测、石粉抱管处理、设备选用和润滑注浆减阻的应用，保证高强度岩石隧道的正常顶进，逐步完善工程的施工中技术和管理措施，确保工程安全高效推进。
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user: 摘 要 睡眠是生命的需要，睡眠的规律出现紊乱，将诱导出一系列疾病，本文针对睡眠影响因素进行探究，采用多元回归分析及Fisher判别分析，得到各因素对睡眠质量的影响程度并根据各因素指数判别其所患疾病模型，从而提出降低患病率的方法。结论：健康指数提高率最高为80.95%。 关键词 :多元回归，Fisher判别，相关性分析 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 良好的睡眠质量是非常重要的，睡眠的质量好坏直接影响到次日的精神气质和工作效率，然而，随着现如今社会的快速发展，熬夜的人越来越多，人们的睡眠受到了严重的威胁，睡眠的规律出现紊乱，诱导出一系列疾病 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，人们的健康受到了极大的影响。 本文采用相关性分析，得到与睡眠质量产生直接影响指标，对影响指标拟合多元回归方程，总结出其与睡眠质量的关系；对睡眠状况产生疾病进行分析建立Fisher判别模型 [ 4 ] ，得到导致疾病的重要影响因素；据此，提出可行方案降低其患病率。
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user: 2. 数据处理 对年龄指标进行分层，分为青年(≤18岁)、中年(>18岁且≤50岁)、老年(>50岁)，对性别、分层后的年龄进行量化处理 A g e = { 1 ( 青 年 ) 2 ( 中 年 ) 3 ( 老 年 ) ， S e x = { 0 ( 男 性 ) 1 (女性) 对数据的筛选，本文发现诊断结果中有测试者其睡眠质量、睡眠时间、入睡时间、睡眠效率、睡眠障碍、服用安眠药、日间功能障碍七项指标均为最优值仍判定为患病，因此本文此类诊断结果为异常值数据，将其剔除。 对诊断结果，进行分析得到具有多种交叉病症，因此对诊断结果中病症进行归总，得到十类主要病症，分别为非器质性失眠、复发性抑郁障碍、混合型焦虑和抑郁、焦虑、焦虑障碍、精神分裂、强迫症、双相情感障碍、睡眠障碍、抑郁症。
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user: 3. 模型建立 3.1. 相关性分析 由于可靠性是对测试数据的精确以及可信度的数据解释，因此本文认为可靠性与睡眠质量之间不存在相关性，因此本文对剩余因素进行逐步回归得到表1。 由表1可得多元线性回归方程 y = 1.117 + 0.204 x 1 + 0.064 x 2 + 0.003 x 5 + 0.007 x 6 ，分析可知：随着年龄的增大，睡眠质量下降；精神病以及神经紧张系数越大，睡眠质量越差；由于本文对性别指标进行量化，将男性设定为0，女性设定为1，又因为性别这一指标与睡眠质量之间呈正相关关系，因此根据模型可解释为女性的睡眠质量比男性睡眠质量差。 3.2. 判别模型 对已归总的十种主要病症，用SPSS做判别分析 [ 5 ] ，将数据分为训练组和测试组，对训练组其所有因素进行检验，得到表2。 由表2可知，睡眠障碍这一因素P值 = 0.689 > α = 0.05，因此认为这一因素与该判别模型无相关性，不对模型的判别造成影响，因此将其剔除，剔除后分析得到每一类病症的Fisher判别函数，表3。 将测试组的数据代入每一个判别函数，求得判别值，通过比较得出最小值，则将测试组数据划分为最小值对应的病症，通过此判别模型测试测试组准确率得到准确率为16.5%。 3.3. 模型优化 由于Fisher判别模型得到的测试准确过低，通过分析其原因发现，十个Fisher函数模型中影响因素相同，对各模型没有识别出其主要的影响因素，对模型的判别造成了误差；Fisher判别模型所判别的值为一个定值，具有绝对性，因此对模型进行改进 [ 6 ] 。 对各模型整合提取其重要影响因素，并对各模型进行区间定义，建立多元一次不等式，采用LINGO对各模型进行修正得到表4。 通过此判别模型测试测试组准确率得到准确率为60.78%，修正模型比Fisher判别模型准确率有明显的提高，因此选用修正模型作为最优的判别模型。 Table 1 Coefficient table of various factor Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) 1.117 0.079 14.123 0.000 Age 0.204 0.021 0.121 9.539 0.000 Nervousness 0.007 0.001 0.106 8.367 0.000 Psychoticism 0.003 0.001 0.051 3.849 0.000 Sex 0.064 0.023 0.036 2.752 0.006 表1.多因素系数表 Table 2 Tests of equality of group mean Wilks’ Lambda F df1 df2 Sig. Sleep quality 0.953 26.471 9 4809 0.000 Sleep latency 0.984 8.959 9 4809 0.000 Sleep time 0.938 35.132 9 4809 0.000 Sleep efficiency 0.960 22.458 9 4809 0.000 Sleep disorder 0.999 0.722 9 4809 0.689 Hypnotic 0.944 31.890 9 4809 0.000 Daytime dysfunction 0.908 54.069 9 4809 0.000 表2. 群均值相等性检验 Table 3 Classification function coefficient Classification 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 Sleep quality 2.110 1.708 1.481 1.788 1.941 1.002 1.131 1.732 2.121 1.592 Sleep latency 1.603 0.882 1.411 1.475 1.459 1.164 2.109 1.638 1.544 1.543 Sleep time 0.395 −0.062 0.372 0.227 0.373 −0.041 0.103 −0.007 0.408 0.110 Sleep efficiency 0.464 0.726 0.382 0.340 0.285 −0.043 −0.034 0.257 0.394 0.268 Hypnotic −0.140 0.228 −0.060 −0.139 0.000 0.463 −0.455 −0.307 −0.025 −0.343 Daytime dysfunction −0.076 0.388 0.559 0.285 0.152 0.870 0.637 0.697 −0.082 0.840 (Constant) −8.935 −8.092 −7.919 −7.939 −8.358 −6.891 −7.233 −8.175 −8.795 −7.892 表3. 分类函数系数 Table 4 Symptom function mode Diseases Classification Function Non-Organic Insomnia z 1 = 0.1818182 a 1 + 0.090909 a 6 + 0.1818182 a 7 Recurrent Depressive Disorder z 2 = 0 .03030303 a 1 +0 .3636364 a 2 +0 .03030303 a 3 +0 .03030303 a 6 +0 .2424242 a 7 Mixed Anxiety And Depression z 3 = a 2 Anxiety z 4 = 0 .5 a 1 +0 .833333 a 2 Anxiety disorder z 5 = 0 .33333333 a 1 +1 .3333333 a 2 Schizophrenia z 6 = 1 .666667 a 2 +0 .3333333 a 6 Obsessive-Compulsive Disorder z 7 = 1 .583333 a 2 +0 .25 a 4 +0 .5 a 5 +0 .25 a 7 Bipolar Affective Disorder z 8 = 0 .333333 a 1 +2 .1666667 a 2 +0 .1666667 a 5 Sleep disorder z 9 = 0 .2867143 a 1 +2 .51429 a 2 +0 .1428571 a 4 Depression z 10 = 0 .333333 a 1 +3 a 2 表4. 修正模型表 3.4. 交叉病症判断 当确定此测试样本数据符合十类模型中其一，进而要确定该测试者是否属于这类病症的某种交叉病症，因此本文引入欧氏距离作为评判标准；当确定测试样本属于某一类病症后，对此类病症的重要影响因素求算平均值，对样本进行代入求值，求取欧氏距离，比较各类交叉病症的欧氏距离，欧氏距离最小的一类，则确定该测试样本属于该交叉病症。
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user: 4. 结论 由模型分析得到，影响疾病产生的重要因素为睡眠时间，其次为睡眠质量，基于优化模型，对睡眠影响因素进行分析，并提出改善意见，得到计划提高健康率，当睡眠时间改善时，其健康指数提高率为47.03%；当睡眠质量、睡眠时间改善时，其健康指数提高率为64.9%；当睡眠质量、睡眠时间、睡眠效率改善时，其健康指数提高率为77.48%；当睡眠质量、睡眠时间、睡眠效率、催眠药物改善时，其健康指数提高率为80.95%。
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user: 1. 引言 在无线局域网的理论基础上建模出适合IEEE 802.11 [ 1 ] 协议的通信模型后，涌出了大量的研究学者对该协议的不断改进和性能分析，以更好地适用于WLANs环境中。Weng [ 2 ] 和Tuysuz [ 3 ] 在Bianchi模型基础上加入了冻结计时器，在当前站检测到其他站正在进行传输时进入冻结状态而重新计算的退避时隙，较好地减少分组传输冲突，Hong [ 4 ] 从图形拓扑以及结合对信道强弱检测两方面提出站点优先选择最佳接入点AP进行通信，这样减少分组在信道中的冲突和丢包情况，文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 提出的模型都没有考虑真实的非理想信道通信环境以及只是讨论RTS/CTS一种接入方式。Petruzzella [ 5 ] 和Panthum [ 6 ] 提出一种退避算法分析非理想信道的条件下IEEE 802.11协议的饱和吞吐量性能，并进行通信质量评估。 本文主要研究内容是在文献 [ 5 ] [ 6 ] 提出的指数退避算法基础上加入冻结概率来改进原模型，并结合基本和RTS/CTS两种接入方式展开对IEEE 802.11协议的饱和吞吐量分析。其余部分安排如下，第二部分主要介绍加入冻结概率后的改进模型，第三部分介绍饱和吞吐量公式的推导过程，第四部分是数值仿真分析，最后是总结与展望。
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user: 2. 改进后的模型分析 定义信道传输为非理想状态，主要受到噪声干扰，多路径衰落而导致信道传输失败，在存在非理想信道条件时，站点的传输有以下几种情况：1) 首先站点感知信道是否空闲，如果空闲将不进入退避程序直接传输数据分组，若在传输过程中受到信道的干扰会以概率 P e 导致传输失败而进入下一阶的重传，以 1 − P e 的概率成功传输；2) 若站点感知信道为忙状态时，该站点在传输分组之前需要进入退避程序，并以冻结概率P进行倒计时，直至为“0”后传输分组；3) 数据分组在每一次退避程序结束后都由于传输冲突而一直转入下一阶退避，直至最大阶数m后该分组将进入无限重传状态或丢弃该分组。 结合非理想信道条件和退避算法，我们得出二维离散时间的马尔科夫过程。定义 b ( t ) 是站点处于退避状态的随机过程，当帧进入退避后以随机值t倒计时， s ( t ) 为站点在时隙t中的退避阶数i， b ( t ) 和 s ( t ) 是退避程序内的离散参数值，不与信道产生冲突，P为帧在传输过程中发生冲突的概率，并且帧的冲突概率与该帧已经遭受的冲突次数无关，表示在站点退避过程中一边进行以概率 1 − P 的时间“1”递减，一边同时感知信道的传输状态。随机窗口大小表示如下： (1) 其中i为数据帧传输失败进入重传的退避阶数且 i ∈ [ 0 ， m ] ，m为最大退避阶数， W 0 为最小竞争窗口数， W max 为最大窗口数。结合公式(1)我们可以得到如下的一步转移概率公式： { P { i ， k | i ， k + 1 } = 1 − P                                 k ∈ ( 0 ， W i − 3 ) ，   i ∈ ( 0 ， m ) P { 0 ， k | i ， 0 } = ( 1 − P r ) P W 0                           k ∈ ( 0 ， W 0 − 2 ) ，   i ∈ ( 0 ， m ) P { i ， k | i − 1 ， 0 } = P r W 0                                     k ∈ ( 0 ， W 0 − 2 ) ，   i ∈ ( 0 ， m ) P { m ， k | m ， 0 } = P r W m                                       k ∈ ( 0 ， W m − 2 ) P { − 1 ， 0 | i ， 0 } = ( 1 − P ) ( 1 − P r )           k ∈ ( 0 ， W i − 2 ) (2) 其中 P r 表示数据分组重传概率，P表示冻结概率，等价于系统中其他站点之间的冲突概率。
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user: 3. 饱和吞吐量分析 由文献 [ 2 ] 两种握手机制的时延图中，我们分别得出两种接入方式下成功传输数据分组的平均时延： 基本接入方式： T S b a s = H + E [ L ] + δ + T S I F S + T A C K + δ + T D I F S (3) RTS/CTS接入方式： T S r t s = T R T S + σ + T S I F S + T C T S + σ + T S I F S + H + E [ L ] + δ + T S I F S + T A C K + δ + T D I F S (4) 其中σ，δ， T S I F S ， T D I F S ， T A C K 分别表示信道空闲状态的时延，空间传播时延，短帧间间隔，长帧间间隔以及确认返回帧间隔， T R T S ， T C T S 表示请求发送和清除发送的时延，一个数据在非理想信道中传输错误的原因与误码率(BER)以及该包的分组长度 E [ L ] 有关，结合平均时延公式(3)和(4)，我们分别得出基本接入机制和RTS/CTS接入机制下的数据分组在信道中传输错误的概率 P e 为： (5) 定义网络环境下的总站数为n，当数据帧在一个时隙槽期间有一个以上的站点在传输时，其他站点视信道处于忙状态，其概率和冻结概率是相同的，即为： P = 1 − ( 1 − τ ) n (6) 当帧在退避机制中计时到0后，无论传输是否成功，它都与对目的站点进行数据传输，既是在第i阶退避结束后开始传输，这样我们就能表示出一个站点随机选择一个时隙的传输概率τ： τ = ∑ i = − 1 m b i ， 0 = ( 1 − P P r m + 2 − ( P + P r ) P r m + 1 ) ⋅ ( 2 − 2 P ) ( 1 − 2 P r ) 2 ( 1 − P ) 2 ( 1 − 2 P r ) ( 1 − P r ) + ( ( 1 − P r ) P + P r ) ( 1 − 2 P r ) ( W 0 + 1 ) + ( ( 1 − P r ) P + P r ) ( 1 − ( 2 P r ) m ) W 0 P r (7) 一个站点传输数据帧失败的概率可以看成包传输失败而再次进入退避程序进行重传的概率，因此，它与重传概率 P r 是等价的： P r b a s P r r t s } = { 1 − ( 1 − τ ) n ( 1 − B E R ) H + E [ L ] + T A C K 1 − ( 1 − τ ) n ( 1 − B E R ) T R T S + T C T S + H + E [ L ] + T A C K (8) 站点之间传输成功的概率的条件是在信道上发送的分组没有错误，并且没有其他站点在相同的时隙发送，结合上述公式得到两种访问方式下成功传输的概率 P S 。 基本访问方式成功传输概率： P S b a s = n τ ( 1 − τ ) n ( 1 − B E R ) H + E [ L ] + T A C K P (9) RTS/CTS访问方式成功传输概率： (10) 综合上述公式，令S为归一化的系统吞吐量，可从如下公式得到： S = E [ 数 据 成 功 传 输 的 平 均 分 组 长 度 ] E [ 数 据 成 功 传 输 的 平 均 时 延 ] (11) 将上述公式带入实际参数，得到两种不同接入方式下的饱和吞吐量公式： S b a s S r t s } = E [ d ] E [ σ ] = P S ⋅ P ⋅ E [ L ] ( 1 − P ) σ + P S ⋅ T S ⋅ P + ( 1 − P S ) ⋅ T C ⋅ P = { n τ ( 1 − τ ) n ( 1 − B E R ) T R T S + T C T S + H + E [ L ] + T A C K ⋅ E [ L ] ( 1 − P ) σ + P S ⋅ T S ⋅ P + ( 1 − P S ) ⋅ T C ⋅ P n τ ( 1 − τ ) n ( 1 − B E R ) H + E [ L ] + T A C K ⋅ E [ L ] ( 1 − P ) σ + P S ⋅ T S ⋅ P + ( 1 − P S ) ⋅ T C ⋅ P (12) 其中 T S 和 T C 为在非理想信道存在的情况下数据分组传输成功和失败所产生的时延，由公式(12)易知基本接入机制和RTS/CTS访问机制的吞吐量数值结果是不同的。
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user: 4. 数值分析 本文模型工作环境为物理层采用的直接序列扩频(Direct Hopping SpreadSpectrum， DSSS)系列，在2.4 GHz频段上进行数据传输，局域网内的所有数据帧都在IEEE 802.11协议服务标准下进行站点间传送数据，对IEEE 802.11 DCF协议下的基本接入机制和RTS/CTS接入机制两种情况的饱和吞吐量仿真效果加以验证。具体各参数仿真值为最小退避窗口值 W 0 = 32 ，最大退避窗口值为 W max = 1024 ，最大退避阶数为 i = 5 ，最大重传次数 m = 8 ，物理层信头时延 H = 192   bit ，MAC层信头时延为224 bit，数据分组平均长度为 E [ L ] = 8184   bit ，RTS，CTS，ACK时延长度分别为 163   bit + H ， 112   bit + H ， 112   bit + H ，空闲时隙 σ = 20   μ s ，空间传播时延 δ = 1   μ s ，帧间间隔SIFS和DIFS分别为10 μs和50 μs。结合给出的参数值和具体公式，我们分别得出不同接入方式下的以5.5 Mb/s，11 Mb/s传输速率的饱和吞吐量曲线。 从图1中可以看出，随着网络总站点数n增大，数据在信道中传输的冲突概率增大，站点间的传输成功率下降，吞吐量随之降低。其次，基本接入方式下以5.5 Mb/s传输速率的吞吐量要高于11 Mb/s传输速率的吞吐量，这是由于分组在信道中传输时，若以较快速率传输会导致数据帧在信道中更替过快，造成分组之间的紊乱而传输冲突，使得吞吐量减少。图1中当误码率增大时，分组在传输过程中受到信道的影响直接导致传输失败的概率增加，从而吞吐量较大程度下降。从图2中看出，由于本文假设系统环境不存在隐藏终端问题，图2整个系统的饱和吞吐量值略小于图1，并且该吞吐量同样随着总站数增加而减少，与图1不同的是图2吞吐量的下降趋势相对缓慢。图2中低传输速率吞吐量同样高于高传输 图1. 基本接入方式的饱和吞吐量图 图2. RTS/CTS接入方式的饱和吞吐量图 速率吞吐量，并且与图1相比，由于RTS/CTS是四路握手机制，控制帧较多，信道中冲突概率更大，因此吞吐量下降趋势更明显。 图1和图2中系统的饱和吞吐量都随着误码率的增加而降低，特别当误码率达到 5 × 10 − 5 以上时，基本接入方式和RTS/CTS接入方式的吞吐量曲线基本没有较大程度的变化，也不会随着站点数量的增加而改变，这说明在非理想信道条件下，误码率为一定值时，系统的吞吐量受到的主要影响因素取决于信道条件而不是站点之间的碰撞或冲突。
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user: 5. 结束语 本文考虑通信环境的实际情况，讨论系统处于非理想信道条件下的传输质量，并将原模型的二维离散时间的马尔科夫链做出改进，即在退避算法中加入冻结概率来减少站点间的冲突，并通过公式的推导求得IEEE 802.11 DCF协议在两种接入机制下的饱和吞吐量表达式，最后结合模拟仿真分析两种情况下的吞吐量走向并加以验证，为以后进一步的理论研究和实际工程中提供理论参考。
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user: 摘 要 文章主要针对安徽省第一产业的减贫效应进行实证分析，本文主要选取安徽省17个国家级贫困县的面板数据采用固定效应模型，分析从2011年到2015年各个贫困县的第一产业对该地区的贫困发生率的影响，实证结果指出，安徽省17个国家级贫困县的第一产业对其贫困发生率具有很好的降低的效果。因此，安徽可以加快农业现代化步伐，在加快第一产业现代化的基础上助力于精准扶贫。 关键词 :贫困发生率，精准扶贫，固定效应模型 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 贫困问题一直是人类社会发展以来面临的经济问题，推进精准扶贫，消除贫困人口，是社会主义制度本质的内在要求。农业科技扶贫是扶贫工作的重要内容、是贫困农牧民3，087，849人，在未来的减贫道路上依然很艰巨，2016年，安徽全省农林牧渔业增产增收的重要手段、贫困地区良性可持续发展的重要途径。习近平总书记在湘西考察时首次提出了精准扶贫，后来又在多种场合进一步阐述并丰富其内涵，形成了系统的思想。精准扶贫是马克思主义中国化的又一个重要的最新成果，具有深远的实践意义和广泛的理论意义。党的十八大和十八届二中、三中、四中、五中全会明确指出要把精准扶贫、精准脱贫作为国家扶贫战略的基本方略，到2020年要使7000多万农村贫困人口实现脱贫。2016年，中国超过1000万人告别贫困，这意味着“十三五”脱贫攻坚首战告捷；2015年一年以来，安徽减贫人数为922，151人，减贫幅度达23%，贫困发生率降到5.71%，但是，安徽省2015年的贫困人口数还有总产值4655.5亿元，按可比价计算，增长3.4%。其中，农业2234.1亿元，增长2.5%；林业291.1亿元，增长4.9%；牧业1375.7亿元，增长2.0%；渔业513.2亿元，增长3.1%；农林牧渔服务业241.5亿元，增长22.8%。农林牧渔业增加值2693.2亿元，增长3.4%。2016年安徽的第一产业的经济发展稳定，对于由此考虑的进行考虑第一产业的产业脱贫方式具有一定的基础的支撑，而且第一产业的稳定发展对于该省贫困县的农民的脱贫具有很好的新生循环能力，也对于当地居民的造血功能有了很大的能力的提升。而且很少有学者研究第一产业的发展对精准扶贫的影响，本文的研究在具体的实施上具有很好的可实施性和一定的经济研究价值。 倪志良，郝志景(2007)从政府的角度研究财政扶贫支出对该贫困县扶贫效果的分析，他认为应该加大教育与培训投入，提高贫困人口的自我生存能力，这样才可以更好的具有长期的减贫效果 [ 1 ] ；沈能，赵增耀(2012)研究发现，科研方面的农业支出能够显著的减贫，但是存在门槛，减贫效应随着经济发展和支出强度而降低 [ 2 ] ；Zaman (2013)基于1964~2011年间巴基斯坦的亲贫式增长政策，来揭示农村、城市、国家层面经济增长，不平等和贫困的关系，研究表明，基尼系数的增加，经济增长会减少农村和城市的贫困，在收入不变基尼系数增加的情况下，会加大农村和城市的贫困，并且城市的贫困比农村增加的多，经济增长过程并没有普遍有利于穷人 [ 3 ] ；Azhar Khan等(2014)通过考察2005~2010年间特定138个国家贫困指数、不平等指数与月人均收入的长期关系。发现经济增长可以有效的减少贫困，而收入不平等能增加贫困 [ 4 ] ；李逢春，唐端(2015)以陇南为例，分析农产品电商的发展对农产品增收的影响，进而通过农产品产业发展来研究对精准扶贫效应的影响 [ 5 ] ；张蓓(2016)借鉴发达国家农产品供给侧结构性改革的成功经验，应着力夯实供给侧基础，提高供给侧效率，开拓供给侧空间，保障供给侧安全和增加供给侧价值，推动我国农产品供给侧结构性改革的顺利进行 [ 6 ] ；程蕾(2016)以安徽省贫困县为例，从政府的角度对公共支出的减贫效应进行实证分析，并得出结论，医疗卫生支出、社会保障支出、农业性支出具有很好的直接减贫效应，而教育支出的直接减贫效应不显著 [ 7 ] 。
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user: 2. 模型介绍 固定效应模型(Fixed Effects Model，简记FE)是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法有n个不同的截距，其中一个截距对于一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。固定效应模型具有如下的特征 y i t = x ′ i t β + z ′ i δ + u i + ε i t     ( i = 1 ， ⋯ ， n ; t = 1 ， ⋯ ， T ) (1) 其中 z i 为不随时间而变的个体特征(即 z i t = z i ， ∀ t )； x i t 可以随个体及时间而变。扰动项( u i + ε i t )两部分构成，称为“复合扰动项”，而(1)方程也称为“复合扰动项方程”。其中，不可观测的随机变量 u i 是代表个体异质性的截距项，故方程(1)也称为“不可观测效应模型”。 如果 u i 与某个解释变量相关，则进一步称之为“固定效应模型”(FE)。在这种情况下，OLS是不一致的。解决方法是将模型转换，消去 u i 后获得一致估计量。 对于固定效应模型，给定个体i，将(1)方程两边对时间取平均可得 y ¯ i = x ¯ ′ i β + z ′ i δ + u i + ε ¯ i (2) 将方程(1)减去平均后的方程(2)可得原模型的离差形式 y i t − y ¯ i = ( x i t − x ¯ i ) ′ β + ( ε i t − ε ¯ i ) (3) 定义 y ˜ i t ≡ y i t − y ¯ i ， x ˜ i t ≡ x i t − x ¯ i ， ε ˜ i t ≡ ε i t − ε ˜ i ，则 y ˜ i t = x ˜ ′ i t β + ε ˜ i t (4) 由于(4)式中已经将 u i 消去，因此只要 ε ˜ i t 与 x ˜ i t 不相关，就可以用OLS一致地估计β，称为“固定效应估计量”，记为 β ^ F E 。由于 β ^ F E 主要使用了每位个体的组内离差信息，因此也被称为“组内估计量”。即使个体 u i 与解释变量 x i t 相关，只要使用组内估计量，就可以得到一致估计，这也是面板数据的一大优势。 如果在原方程中引入( n − 1 )个虚拟变量来代表不同的个体，则可以得到与上述离差模型同样的结果，因此，FE也被称为“最小二乘虚拟变量模型”(Least Square Dummy Variable Model，简记LSDV)。
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user: 4. 结论和政策建议 由上表4结果可知，OLS的结果相对于其他两个不是很好，FE模型具有很好的显著性，而且对于各个系数而言都是负值，这也说明第一产业的各个指标对安徽省各县的减贫具有正向的促进作用，对于单个系数而言农业和渔业系数的显著性都很好，均小于0.01，这说明农业和渔业这两个指标的系数在统计上是非常显著的，也就是说第一产业产值的增加会在一定程度上降低安徽各县的贫困发生率。而对于各个地方贫困县的人民的农业或是渔业的收入是他们直接的收入来源，而且由以上结果也可以清楚的知道，它们会对安徽各县的贫困发生率的降低具有一定的显著性影响，而且农业和渔业的模型系数显著性都很高，这也说明安徽省第一产业的发展对各县贫困发生率有明显的减贫效果。因此，安徽应该加快农业现代化步伐，在各个贫困县的基础上因地制宜加快对当地农业的发展。 因此，安徽省可以结合农业的供给侧改革和农产品的经销渠道，或是考虑农产品与互联网的结合，即农产品与电商的结合。这样就可以通过增加农产品的收入来直接增加农民的收入，进而达到农产品的产品脱贫的目的，这对于贫困县的农民来说，是最直接也是最有效的一种脱贫的方式。
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user: 摘 要 本文以世界2000~2017年每月国际市场能源价格指数为原始数据，通过对数据的处理，建立ARIMA(1，1，0)模型。从而阐述国际市场能源价格指数时间序列所表现的变化规律，对国际市场能源价格指数进行了未来12个月的预测。检验结果表明该模型对未来能够做出合理的短期预测，进而为制定经济发展目标提供决策参考。 关键词 :ARIMA模型，指数，非平稳，预测 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 ARIMA模型全称为求和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)，简记ARIMA，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)提出的著名时间序列预测方法，称为Box-Jenkins模型。其中ARIMA(p，d，q)称为求和自回归移动平均模型，AR是自回归，p是自回归项数，MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳是所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型 [ 1 ] 。 国际能源消费格局面临调整，消费重心转移，亚太市场成为各大原油出口国争夺的焦点。亚洲及大洋洲的石油消费量已占全球32.7%，而北美和欧洲地区分别占23.9%和18.5%。亚太市场特别是中、印还是目前全球仅有的原油需求处于大量增长中的地区。各大原油出口国已经将目标转向亚太，积极扩大在此地区的市场份额。沙特2016年9月已将发往亚洲的轻质油等原油种类价格下调，对亚洲市场“特殊照顾”，积极争夺亚洲客户；伊朗自解禁后开始加大对亚洲的原油出口，近几个月已将大量原油出售给中国、印度和韩国等亚洲买家；而伊拉克2016年二季度靠重质原油价格打折首超沙特成为印度最大原油供应国。国际能源消费重心正逐渐向亚太转移，国际能源消费格局也将进入新的调整期 [ 2 ] 。 本文通过使用ARIMA模型对近20年内国际能源价格进行详细分析其发展趋势，并预测其未来12个月的发展展望。