DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在微分方程和积分方程解存在性、有界性和唯一性等定性性质的研究中，Gronwall [ 1 ] 型积分不等式是一种重要的工具，因此人们不断的对它进行研究，将它的形式进行推广，使其在微分方程和积分方程中的应用范围不断增大 [ 2 ] - [ 7 ]。 PACHPATTE [ 8 ] 于1998年研究了以下积分不等式： u ′ ( t ) ≤ a ( t ) + b ( t ) ∫ 0 t c ( s ) ( u ( s ) + u ′ ( s ) ) d s   ( t ∈ R ) u ′ ( t ) ≤ u ( 0 ) + ∫ 0 t a ( s ) ( u ( s ) + u ′ ( s ) ) d s + ∫ 0 t a ( s ) ( ∫ 0 s b ( σ ) u ′ ( σ ) d σ ) d s   ( t ∈ R + ) 该积分不等式的积分号内包含未知函数及其导函数。 ZAREEN [ 9 ] 于2014年，发表文章介绍了非线性积分不等式： u ′ ( t ) ≤ c + ∫ 0 t k ( s ) u ′ ( s ) ( u ′ p ( s ) + u 2 ( s ) ) d s   ( t ∈ R + ) 的解的估计。 黄星寿，王五生等 [ 10 ] 于2019年，研究了一类积分号内包含未知函数及其导函数的非线性二重积分不等式： u ′ ( t ) ≤ w ( t ) + p ( t ) { u ( t ) + ∫ t 0 t [ a ( τ ) [ u ( τ ) + u ′ ( τ ) ]           + a ( τ ) ∫ t 0 τ [ c ( s ) u ′ ( s ) ( u ′ ( s ) + u ( s ) ) + d ( s ) ] d s ] d τ }   ( t ∈ [ t 0 ， ∞ ) ) 受以上研究成果的启发，本文构造了以下积分号内包含未知函数及其导函数的非线性积分不等式： u ′ ( t ) ≤ w ( t ) + p ( t ) { u ( t ) + ∫ t 0 t [ a ( τ ) ( u ( τ ) + u ′ ( τ ) ) + a ( τ ) ∫ t 0 τ [ c ( s ) ( u ( s ) + u ′ ( s ) )       + c ( s ) ∫ t 0 s [ d ( v ) u ′ ( v ) ( u ( v ) + u ′ ( v ) ) + f ( v ) ] d v ] d s ] d τ }     ( t ∈ [ t 0 ， ∞ ) ) (1) 此类积分不等式将文献 [ 10 ] 推广到了三重积分，文中利用放大、变量替换、微分–积分等不等式技巧给出了不等式(1)中未知函数的估计。
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user: 2. 预备知识 引理 [ 10 ] 假设函数 a ( t ) ， b ( t ) 和 c ( t ) 都是定义在 [ t 0 ， ∞ ) 上的非负连续已知函数，并且函数 a ( t ) 是 [ t 0 ， ∞ ) 上的增函数，未知函数 u ( t ) 满足不等式 u ( t ) ≤ a ( t ) + ∫ t 0 t b ( s ) u ( s ) d s + ∫ t 0 t c ( s ) u 2 ( s ) d s   ( t ∈ [ t 0 ， ∞ ) ) (2) 如果 exp ( − ln a ( t ) − ∫ t 0 t b ( s ) d s ) − ∫ t 0 t c ( s ) d s > 0 ，则有未知函数 u ( t ) 的估计式： u ( t ) ≤ ( exp ( − ln a ( t ) − ∫ t 0 t b ( s ) d s ) − ∫ t 0 t c ( s ) d s ) − 1   ( t ∈ [ t 0 ， ∞ ) ) (3)
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user: 摘 要 HAC是一种常用的聚类方法。本文的目的是根据语音特征中的音素与连续时间的紧密关系，改进HAC快速算法提高无监督分割语音信号到类似音素单位。该算法是基于同一段特征相似度高于跨段特征的相似度。特征的相似度是通过计算相邻特征间的欧式距离，来得到输入语音特征相邻的距离双链表，链表中的每个节点由语音相邻特征的距离和指向前后相邻节点的指针组成。该算法也是通过遍历相邻距离节点链表，查找最小距离后，对相似的相邻特征进行合并，并重复迭代至最后一个类或满足某个阀值。整个过程完全基于无监督下完成，该方法优于快速HAC算法，与快速HAC算法相比能提升65倍以上的聚类速度，节约更多的内存空间，可应用于零资源的语音分割。 关键词 :无监督，音素，HAC算法，语音分割，相邻 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 人工智能对输入的未知事物进行分类判别，很大程度依据聚类将数据点按照一定规则进行分群 [ 1 ]。根据距离或相似度对数据点聚类，是研究诸多自然和社会问题的有力工具。而在各种聚类算法中，分层聚类具有特别的优势 [ 2 ]。聚类是一个把数据对象集划分成多个组或簇的过程，使得簇内的对象具有很高的相似性 [ 2 ]。但与其他簇中的对象很不相似。数据间的距离通常使用距离度量。数据对象的簇可以看成隐含的类 [ 3 ]。在这种意义下，聚类有时又称自动分类。聚类过程中可自动地发现这些分组，这是聚类分类的突出优点。也被称为无监督学习，因为在没有标签信息情况下，可实现自动分类。由于这种原因，聚类是通过观察学习，而不是通过有标签的示例学习。 语音信号可视为基本音素单元的序列。现今很多自动语音识别系统依赖于这些基本单元准确识别。当前成熟的百度搜索也是基于文字的检索，而基于语音对语音的搜索有巨大的市场需求。但无监督的语音研究困难重重，语音分割是声学片段建模中至关重要的初始步骤，该步骤在音频搜索和无监督声学建模得到了广泛应用。以语音分割成基本单位涉及声道系统从一种状态转换到另一种状态的时刻。但是，过渡并不是突然发生的，而是连续发生的 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 通常，聚类的方法有很多种常见的有K-means [ 8 ] [ 9 ]、层次聚类(Hierarchical clustering)、谱聚类(Spectral Clustering)、GMM等方法 [ 8 ]。其中，ward’s method [ 10 ] 是聚类中一种常用方法，该方法对不相邻的特征(样本)的距离都要一一计算，计算量大，内存开销大，需要好的算法来处理这个问题 [ 7 ]。尤其，当输入的语音序列比较大时，常规的凝聚型层次聚类Hierarchical methods (HAC)方法就变得很慢。于是本文根据语音特征本身就具有相邻语音有较高的相似性，跨段语音差异更大的特点。提出基于HAC算法基础上相邻快速HAC算法解决时间长、内存开销大等问题，并应用到语音分割中来。
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user: 2. 层次聚类的原理及分类 2.1. 层次法(Hierarchical methods) 系统聚类也称层次聚类法。该算法先计算特征之间的距离，如欧式距离。在迭代过程中，每次查找到距离最近的点并合并到同一个类。然后，再计算新类与剩余类之间的距离，继续将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合并到一个类或满足某个阀值。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离 [ 11 ]。 根据层次分解的顺序层次聚类算法可分为：自下向上和自上向下两种方法，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法，也可以理解为自下而上法(bottom-up)和自上而下法(top-down)。 自下而上法的凝聚型层次聚类初始化时每个个体(object)都是一个类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类” [ 12 ]。 而分裂型层次聚类采用自上而下法，就是反过来，初始化时所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除相似度不高的类，最后每个个体都成为一个“类” [ 11 ]。 2.2. 层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程 [ 13 ] [ 14 ] 如下： 从上面算法1可以看出凝聚的层次聚类并没有类似基本K均值的全局目标函数，没有局部极小问题或是很难选择初始点的问题。合并的操作往往是最终的，一旦合并两个簇之后就不会撤销。当然其计算存储的代价是昂贵的。 2.3. 层次聚类的优缺点 层次聚类算法的优点有：距离和规则的相似度容易定义，限制少；不需预设聚类数k；可以发现类的层次关系；可以聚类成其它形状。缺点有：计算复杂度太高，当特征(样本)数量很多就需要很多时间；奇异值也能产生很大影响；算法很可能聚类成链状。 这个方法其实效率比较低，特别是算cluster的ESS值还要先求均值点，然后算距离的平方再求和，不过有一个快速的计算方法叫Lance-Williams Algorithm [ 15 ] (快速HAC)可以大大简化ward method的计算。该算法可以不用ESS的公式计算ESS，直接套用下面的公(1)。 D k ， i + j = 1 2 ( D k i + D k j − | D k i − D k j | ) (1) 其中，初始的ESS由两点之间的距离决定，也就是说完全不需要算ESS了。但计算量和内存开销也大。因此，根据语音特征分割所具有的特点，进一步改进HAC算法有效解决语音特征分割面临的时间和空间的问题。
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user: 3. 改进HAC算法 从以上分析可以看出，原来的HAC或快速HAC算法都先把所有样本当成初始类，计算出样本之间的距离，并存储在矩阵中形成一个上三角矩阵 [ 16 ]，从距离矩阵中找到最小的，合并成一个类，更新全部其他点到该新类的距离矩阵，再迭代上述步骤直到只剩一个类。整个过程的计算存储代价是昂贵的，耗时也严重，因语音特征中可能一长段语音特征对应同一个phoneme，段内的语音特征相似度高，段外语音特征相似度不高的特点，只需关注相邻两两语音的相似，即左右特征的距离，不用关注不相邻样本间不相邻特征之间的距离来改进HAC算法并应用到语音分割中 [ 17 ] [ 18 ]。 3.1. 算法设计 根据语音分割的特殊性，不用矩阵来存储距离，而是改用字典双链表来存储相邻特征距离，其伪代码如下： N o d e = N o d e ( i ，     j ，     d i s t ) (2) 其中，i，j为相邻两两语音特征向量下标，dist其相邻语音特征的欧式距离 [ 19 ]。欧式距离计算如下： d i s t ( X ， Y ) = ∑ i n ( x i − y i ) 2 (3) 其中，X， Y为n维的语音特征(样本)，如39维的MFCC。 同样，该算法初始时，每个特征是独立的phoneme，在距离双链表中找到最小距离，和相邻语音特征下标，再根据下标来更新合并后的新数据点。 n e w d i s t a n c e [ c l u s t e r C o u n t ] = n e w d i s t a n c e [ f r o n t ] + n e w d i s t a n c e [ b a c k ] 2 (4) 其中，front，back为相邻的两个特征下标， n e w d i s t a n c e [ c l u s t e r C o u n t ] 为用平均法把front和back特征合并为新特征，就由合并的两个相邻特征的平均值来取代。 3.2. 算法流程 该算法中，凡是两个相邻的特征都计算它们的欧式距离 [ 18 ]，相并逐一求出输入语音特征的相邻欧式距离，然后存表双链表中。先从相邻距离双链表中查找出距离最小的两个特征并合并成一个段，这个段就是那两个特征的平均值，接着再求新段与相邻特征的距离。层次聚类算法对语音特征分割结果示意图 [ 19 ] 如图1所示。 图1. 层次聚类算法对语音特征分割结果示意图 对如图1，横轴是时间，时间轴上为语音特征信号，如39维的MFFC序列。Merge Loss Li为与合并前的那两个特征相差多少，最后长一整个树。当这棵树长好后，可以在这棵树上切一刀，就可以切出一个个段来。从虚线处切，虚线下一条线对应的每个子树就对应一个segment，这样就得到8个segment。如果觉得切的太细，可往上移再切。就可做任意精细度的切割法 [ 7 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。 对快速HAC算法改进的相邻HAC算法流程如下所示： 其改进的相邻HAC算法伪代码如下： 1：clusterMap[k] = 1# 存放cluster的情况，形如'1'：4表示cluster1里面有4个元素(样本) 2：single_obj。append(i，i+1，dist)#存放cluster之间的距离，形如'1，2'：3。22表示cluster1与cluster2之间的距离为3。22 #查找距离最短的两个cluster，并迭代合并 3：while True： 4：minnode， min = link。min() #查找距离最短的两个cluster 5：front， back = minnode。getName()#取得相邻特征的下标 6：clusterMap[clusterCount]= ni + nj #合并相似段 #更新最小相邻距离cluster到新cluster的距离 7：newdistance[clusterCount] = (newdistance[front] + newdistance[back]) /2 #更新最小距离节点与相邻节点间的距离，并更新 8：Update_dist(minnode，left，right) 9：Update_link(minnode，left，right) #删除最小节点和两个cluster 10：del minnode，clusterMap[front，back] #只剩一个子类或满足某个阀值 11：if len(clusterMap) == 2： 12：break# 合并到只剩一个集合为止，然后退出 其中，伪代码第行和第行的两个函数update_dist()和update_link()分别为更新计算查找到距离最短的两个cluster并用平均法表示为一个新节点后与相邻类间的距离，以及重新更新查找到距离最短的两个cluster与相邻cluster的链表。
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user: 4. 实验对比与分析 4.1. 实验平台 本实验采用python 3.6，硬件配置：CPU Intel(R) Xeon(R) E3-1231 v3 @ 3.4 GHz，16 G内存，NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB；软件配置：pycharm64。 4.2. 实验结果 使用62 Kb、199 Kb和1367 Kb的39维的MFCC语音特征数据文件分别用快速HAC和改进的相邻HAC算法进行实验，得到对比结果，如表1所示。 Table 1 Fast HAC (GPU acceleration) and the performance comparison table of the improved adjacent HAC algorith 算法名称 文件大小(KB) 理论时间复杂度(T(n)) 实际运行时间 理论空间复杂度(S(n)) 快速HAC (GPU加速) 62 O(n2) 20.53 s O(n2) 199 395.328 s 1367 35.62 h 改进的相邻HAC 62 O(n) 0.25 s O(n) 199 1.82 s 1367 81.49 s 表1. 标准试验系统结果数据
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user: 5. 结束语 HAC层次聚类为无监督分类的重要工具，其默认分类算法中合并成本高，需要较大的计算力、较大的内存空间。如果总共有n个组，就必须把每个组合并都要算一遍，也要n × (n − 1)/2，当特征(样本)数量增多时比较耗时，消耗内存也线性地增长。因此，为解决语音特征分割问题，提出相邻语音特征分割，只需关注相邻特征(样本)语音的合并问题，就无需要计算并更新所有特征或类间的距离，进而赢得了时间和空间，最后通过实验对比分析验证了算法的有效性。
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user: 摘 要 搭建大数据伪分布式环境，将用户手机信令数据作为数据集，数据的处理主要经过数据输入、数据清洗、数据缓冲、数据处理、数据存储和数据可视化六步。首先采用Flume的Taildir Source清洗手机信令数据，通过设计数据处理算法，利用Spark编程处理，之后将处理结果存入redis、mysql、Hbase数据库中，来分析人口热力密度、用户驻留和出行行为。创建SpringBoot后台，引用高德地图API，将处理所得的数据可视化，方便交通管理部门对交通状况的掌控和交通工具的调度。 关键词 :热力图，OD图，驻留图，出行分析，大数据，手机信令 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 近年来，全世界对大数据应用的关注日益提高，不断在数据中挖掘其内在潜力和价值。大数据在集成和组合数据上具有优势，可帮助形成高效的智能调度能力，优化公共交通信息资源的配置，同时辅助制定出较好的统筹协调方案。 交通信息化的核心技术逐渐转向智能交通。采用信息化的技术方法，让政府以及交通管理部门能及时了解整体的交通状况，根据实际数据做出准确的客流分析并提出切实可效的策略，解决现有的交通问题。 手机信令数据是一种新型的大数据源，与其他类型的数据相比，其具有实时性、完整性、出行时空全覆盖性等其他数据源所不拥有的优势，在各类规划中尤其是交通大数据分析中具有独特的应用优势。另外，作为人们生活中必不可少的交流工具，手机通常一直在工作，故数据记录时间长。而且生活中手机的普及率较高，几乎所有城市居民都可以通过移动手机进行监控，而无需额外的成本 [ 1 ]。 国外方面，文献 [ 2 ] 提出能够识别用户驻留地点的方法，将测试用户作为实验样本研究用户的出行特征和规律。文献 [ 3 ] 中作者开发一种基于手机数据的智能工具，帮助交通管理机构探索市民的移动规律和优化公共交通。 国内方面，吴乃星 [ 1 ] 等将手机信令数据作为数据集，分析出行需求的空间结构、连续空间分布特征和人口区域运动规律，将分析结果以OD图、密度图和流线图的形式可视化。杨飞 [ 4 ] 通过手机定位平面坐标对用户进行追踪，获取居民运动状态，分析活动位置的集中特征，来得到用户的出行OD数据。 本文以手机信令数据作为数据集，搭建大数据伪分布式环境，将数据清洗后，根据设计的算法处理得到用户分布密度数据、出行轨迹数据、出行方式数据，之后开发数据可视化后台系统将数据直观地呈现给系统的用户。
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user: 2. 系统整体架构 以用户手机信令数据作为待处理数据，数据的处理主要分为数据输入、数据清洗、数据缓冲、数据处理、数据存储和数据可视化六步。首先在Linux系统下配置数据处理每个步骤所需的环境，然后设计数据处理的数据流向，具体的设计如图1数据处理过程设计图所示。 图1. 数据处理过程设计图 数据清洗：将原始数据输入到flume进行数据清洗，得到所需的数据并存入kafka中准备处理。 数据处理：spark从kafka中读取数据并对其进行处理。 数据存储：将处理后的不同类型的数据分别输出到实时性要求不同的redis、mysql和HBase中存储。 数据可视化：创建springboot架构的web后台，分别从redis、mysql和HBase中读取需要的数据传到前端页面进行展示。
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user: 3. 系统算法设计 3.1. 数据说明 本文采用手机信令数据。数据内容包含原始数据.csv、基站经纬度数据.csv和出行方式静态数据.csv三份数据。数据的详细内容如表1所示。 Table 1 Data details tabl 原始数据.csv 信息记录开始时间(timestamp)，用户识别码(imsi)，基站位置区码(lac_id)，扇区编号(cell_id)，信息记录结束时间(timestamp1) 基站经纬度.csv 经度(longitude)，纬度(latitude)，基站信息(laci) 出行方式静态数据.csv 经度(longitude)，纬度(latitude)，交通方式(mode)，站名(mode_name)，线路(mode_num) 表1. 数据详细信息表 3.2. 数据清洗 数据清洗使用Flume的Taildir Source从原始数据.csv文件读取数据并使用自定义的flume Interceptor对其进行清洗，数据清洗操作分为如下三类： 1) 筛选出需要的数据项并去除数据项缺失的数据； 2) 数据不合法与日期不是2018年10月03日的数据； 3) 将原始数据中的时间戳转换为日期格式。 设计了三个步骤的判断： Step1：判断数据项是否完整，用于筛除数据项有缺失的数据； Step2：判断数据项是否合法，刷去数据项格式不正确的不合法数据； Step3：最后判断是否为指定日期的数据，得到目标数据存入Kafka。 3.3. 数据处理算法设计 数据处理判断对象均为坐标，故以k，v键值对的形式存储[基站位置，基站id]，对从kafka获取的数据中的基站位置进行匹配并替换为基站坐标。数据处理的数据流均为从kafka中获取，在Spark中处理，之后实时数据存入Redis，离线部分数据存入Mysql。具体的处理步骤和算法设计如下所示： 1) 热力图数据处理 以基站为单位，统计某一时间点每个基站内包含的人数 [ 5 ]，同时结合人口的移动情况。具体的算法设计如图2所示。经过处理后，得到[坐标，权值]形式的数据。 图2. 热力图数据处理流程图 如图所示，将数据从Kafka中取出后保存用户的数据，然后判断id是否匹配、坐标是否匹配和基站是否已被记录。根据不同的判断结果对于权值和坐标进行不同的操作。 2) OD图数据处理 以基站对为单位，统计出某一时段从一个基站到另一个基站的人数 [ 6 ]，可实时刷新也可查看历史记录。通过对从Kafka中取出的数据判断其id、坐标和时间，来确定是否对地区迁徙权值进行+1操作。设计具体步骤如下： Step1：获取kafka中缓存数据，存入Map[id，坐标，时间]格式数据； Step2：匹配到与当前id相同的Map； Step3：获取该Map的坐标和时间，判断用户上个坐标和当前坐标是否相同； Step4：判断上一个坐标—>当前坐标的迁徙是否被记录。被记录过，该地区迁徙权值+1，否则存入该地区迁徙，权值为1。 3) 驻留图数据处理 根据同一用户的坐标变化，判定驻留情况，在一段时间内，坐标无变化则判定为驻留。以基站为单位，统计每一个基站的驻留次数，驻留人数和驻留时间。 算法核心思想：判断同一用户的坐标是否相同，如果相同则为驻留，将该驻留点的权值加1；否则判定为非驻留点，如果上条数据被记录过驻留且权值不为0，则该坐标的权值减1。 4) 出行方式分析数据处理 出行分析是将数据的分析标签化，分析每个用户的出行方式。该分析总体分为轨迹处理和出行方式标签化两个部分，对数据经过判断去除不符合的数据后，计算每次出行的特征值 [ 7 ]，最终实现出行方式的分析，处理流程图如图3所示。 图3. 出行分析处理流程图 a) 轨迹处理 轨迹处理是先对数据清洗后的数据进行去重，去乒乓切换，去数据漂移 [ 8 ] 等处理并将用户一条轨迹通过关键点拆分为多条出行路径，其中关键点包括驻留点与换乘点。 I) 去除重复的数据 用户在同一个基站范围内停留时，可能会产生多条坐标相同而时间不同的数据。对于此类数据选取最开始和最后的一条数据进行保留，中间数据可以舍弃。去除的数据示例如图4所示。 II) 去数据漂移 对于记录A、B、C，A到B的距离 << A到B加B到C的距离，并且A到B与B到C的时间较短，可判定为发生了数据漂移，B点为数据漂移点，将其去掉，只保留记录A，C。如示例图5所示。 图4. 去除重复的数据示例图 图5. 去漂移示例图 III) 去乒乓切换 乒乓切换分为高速乒乓切换和低速乒乓切换。高速乒乓切换一般在用户基站覆盖范围重合区移动时发生。低速乒乓切换一般在用户的活动区域同时在多个基站的覆盖范围内时发生。对于乒乓切换保留第一条与最后一条数据。如图6所示。 图6. 去乒乓切换示例图 b) 出行方式标签化 通过计算每一条出行记录特征值，再结合静态交通数据和交通方式的划分对每种交通方式的可能性进行分析，得出每种交通方式的权值，选取权值最大的方式为此处出行的出行方式 [ 9 ]。实现流程如图7所示。 图7. 出行标签化实现流程图 出行特征值：确定出行记录的95%位速度、中位速度、平均速度、低速度率作为出行的特征值。 交通方式的划分：根据每种交通工具的速度，将交通方式按照速度划分为步行、自行车、摩托车、公交、汽车、地铁、火车。 静态交通数据：使用爬取到的地铁数据与公交数据增加模型的准确度。 出行方式：根据出行特征值，结合交通方式的划分和静态交通数据对每种交通方式的权值进行计算，取权值最大的为本次出行的出行方式。设每种交通方式的权值为 w i ，则静态交通数据的权值为 w = max { w 1 ， w 2 ， w 3 ， ⋯ ， w i }
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user: 4. 系统实现 根据设计的数据处理流程处理数据并存入mysql和redis中，搭建SpringBoot后台框架，引入高德地图API，实现的效果如图8~12所示。 图8. 系统热力图界面 图9. 系统驻留图界面 图10. 系统OD图界面 图11. 出行方式—里程可视化 图12. 出行方式—人口可视化
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user: 5. 结语 对已给出的手机信令数据，经过数据清洗，数据处理，数据存储，数据可视化等操作最终得到有价值的数据，并将数据存储。编写实现Web网站端，提供实时和离线两种方式，以各种图表和地图的形式将数据呈现给用户。该系统挖掘出了数据中潜藏的价值，能够很好地对城市的智能化交通带来一定的贡献。
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user: 摘 要 以上海市2008~2017年10年间居民消费指数(CPI)的月度历史数据为样本，采取时间序列检验方法对其进行了相关分析，建立了ARIMA模型。同时利用多种不同预测方法对2018年第一季度上海市居民消费指数水平进行预测，结果表明：上海市居民消费指数具有明显的趋势性，且Holt指数平滑预测方法具有更优的预测能力，效果较为理想，为短期预测提供一定的借鉴。 关键词 :CPI，ARIMA模型，Holt指数平滑，短期预测 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 居民消费指数(CPI)是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况，CPI能在特定时段内度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的情况，是对中国经济增速最稳定的拉动。所以分析居民消费指数水平的波动情况对于总体经济发展具有很重要的意义。 一般而言，可以根据已知数据建立多元线性回归模型预测CPI，但该种方法过于传统往往预测效果不太理想。时间序列分析ARIMA模型是由伯克斯和詹金斯(Box-Jenkins)于上个世纪70年代系统提出的不同于回归模型的根据观测的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计建立数学模型的一种分析方法，所以现在大多采用时间序列分析模型进行预测。李菊梅建立了ARMA模型对我国1984～2005年的年度进出口数据进行分析，发现其短期预测效果比长期预测效果好 [ 1 ]；张立杰等人基于自回归移动平均及支持向量机方法对中国棉花价格预测，得到了很好的效果 [ 2 ]；敬久旺利用ARIMA乘积季节模型，对我国海关进出口商品对总值进行时间序列分析，发现该种方法预测能力更优，能充分反映我国海关进出口商品总值的时间序列变化规律 [ 3 ]。本文在宏观经济理论的基础上，以上海市2008~2017年月度CPI变化的时间序列为研究切入点，借助R语言统计软件，建立相应的CPI时间序列ARIMA模型，并用多种方法对2018年第一季度上海市CPI进行有效预测分析，得到了较好的结果。
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user: 2. ARIMA模型和Holt指数平滑 2.1. ARIMA模型 一般来讲，随机时间序列模型包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)和自回归移动平均模型(ARMA)，对于非平稳时间序列通常采取自回归综合移动平均模型(ARIMA)。 在一个p阶自回归模型中，序列的每一个值都可以用它之前p个值的线性组合来表示： AR ( p ) : Y t = μ + β 1 Y t − 1 + β 2 Y t − 2 + ⋯ + β p Y t − p + ε t (1) 其中 Y t 是时序中的任一观测值， µ 是序列均值， β 是权重， ε t 是随机扰动。在一个q阶移动平均模型中，序列的每一个观测值都可以用它之前的q个残差的线性组合来表示： MA ( q ) : Y t = μ − θ 1 ε t − 1 − θ 2 ε t − 2 − ⋯ − θ q ε t − q − ε t (2) 其中 ε t 是预测残差， θ 是权重。这两种方法的混合即 ARMA ( p ， q ) 模型，其表达式如下： Y t = μ + β 1 Y t − 1 + β 2 Y t − 2 + ⋯ + β p Y t − p − θ 1 ε t − 1 − θ 2 ε t − 2 − ⋯ − θ q ε t − q + ε t (3) 此时，序列中的每个观测值用过去的p个观测值和q个残差的线性组合来表示。 在一般的自回归移动平均模型中，序列仅有趋势性，假设 x t 表示随机序列，并假设 L x t = x t − 1 ，其中L是滞后算子。如果存在非负整数d满足： ϕ ( L ) ∇ d x t = θ ( L ) ε t (4) 式中函数表示为： { ϕ ( L ) = 1 − ϕ 1 L − ϕ 2 L 2 − ⋯ − ϕ p L p θ ( L ) = 1 + θ 1 L + θ 2 L 2 + ⋯ + θ q L q ∇ d = ( 1 − L ) d (5) 且 | L | ≤ 1 ， ϕ ( L ) 与 θ ( L ) 互素， ϕ p θ q ≠ 0 ， { ε t } 是白噪声序列，存在 E ( ε t ) = 0 ， E ( ε t ) 2 < ∞ 。 ARIMA ( p ， d ， q ) 模型意味着序列被差分了d次，且序列中的每个观测值都是用过去的p个观测值和q个残差的线性组合来表示 [ 4 ]。 2.2. Holt指数平滑 Holt指数平滑可以对有水平项和趋势项的时序进行拟合，时刻t的观测值可以表示为： Y t = level + slope × t + irregualr (6) 其中平滑参数 α 控制水平项的指数型下降， β 控制斜率的指数型下降，参数取值越大意味着越近的观测值的权重越大。
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user: 3. 实证分析 3.1. 数据的选取与说明 选取2008~2017年10年间上海市居民消费价格指数为实验样本，数据取自上海市统计年鉴，每个月度的CPI值如表1所示。基于上述理论，对时间序列数据进行建模和分析，依此采用多种方法对2018上半年CPI进行监控预测并与实际值进行比较分析，从而评价模型的预测能力。 Table 1 Consumer Price Index (CPI) in Shanghai from 2008 to 201 年份月份 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 1 105.9 101.7 101.1 104.3 104.9 102.1 102.0 101.8 102.5 103.7 2 105.9 100.8 101.2 104.5 104.4 102.3 102.8 102.2 102.7 102.6 3 106.8 100.4 101.5 104.6 104.2 102.3 102.7 102.3 103.0 102.2 4 107.1 99.9 101.8 104.7 104.0 102.2 102.6 102.4 103.1 102.0 5 107.1 99.7 102.0 104.6 103.8 102.2 102.7 102.4 103.0 102.0 6 107.1 99.5 102.2 105.0 103.6 102.2 102.7 102.4 103.1 101.9 7 107.1 99.3 102.5 105.1 103.4 102.2 102.7 102.4 103.1 101.8 8 106.9 99.3 102.6 105.2 103.2 102.2 102.7 102.5 103.1 101.8 9 106.7 99.3 102.7 105.2 103.1 102.2 102.7 102.4 103.2 101.8 10 106.4 99.4 102.8 105.3 103.0 102.3 102.7 102.4 103.2 101.7 11 106.1 99.5 103.0 105.2 102.9 102.3 102.7 102.4 103.2 101.7 12 105.8 99.6 103.1 105.2 102.8 102.3 102.7 102.4 103.2 101.7 表1. 上海市2008~2017居民消费价格指数 3.2. 数据处理与模型构建 3.2.1. 数据的处理与分析 本文使用的统计软件为R语言，首先验证序列的平稳性。画出该序列的折线图，从上表1和序列的折线图(图1)可以发现，序列受时间趋势影响明显，属于非平稳序列，因此有必要对原对数后的时间序列作差分处理，发现2阶差分效果最好，处理后的时序如图2所示。 图1. 原始序列 图2. 差分后序列 3.2.2. 模型确立 对差分后的时序进行ADF检验显示此时序列平稳，接下来要进行模型的选取与检验，一般来说，建立ARIMA模型的步骤包括： (1) 确保时序的平稳性； (2) 找到一个(或几个)合理的模型(即选定可能的 值和 值)； (3) 拟合模型； (4) 从统计假设和预测准确性等角度评估模型； (5) 预测 [ 5 ]。 我们需要为模型选定参数 ， 和 ，差分次数为2， 值已经确定，下面通过ACF和PACF图来选择备选模型的 和 [ 6 ]，从CPI时序的ACF与PACF结果呈现的特点中可发现：一方面，从ACF图中可以发现序列自1阶开始逐渐增大，自相关数值迅速趋于0，这说明该序列表现出上升态势；另一方面，从PACF图中，偏自相关函数呈明显的下降趋势，逐渐减小到0，虽然11阶偏自相关系数值超出边界，很可能属于偶然出现的，尽管如此，1阶到5阶相关函数显著不为零，也说明该时间序列变动具有趋势性，检验结果如图3所示。 图3. 二次差分后的CPI序列自相关和偏自相关图 由上述大概可以确定模型，观察自相关函数图与偏自相关函数图可得出相应结论： (1) 自相关系数呈现1阶截尾，偏自相关系数呈现拖尾状态。自相关函数图中1阶自相关系数显著不为0，1阶后显著为0，可取移动平均阶数 q = 1 。偏自相关函数中偏自相关系数前6阶显著不为0，呈线性增长趋于0，可取自回归阶数 p = 0 。 (2) 时序不具有季节性。在上述序列的平稳性分析中，对时序进行季节性检验，发现该序列不具有季节性，同时非季节性差分结果 d = 2 ，序列具有趋势性。 根据上述结论进行模型确认和参数估计得到最终预测模型为ARIMA (0， 2， 1)，参数估计 δ 2 ≈ 1.083 ，故拟合后的ARIMA模型为： Y t = 0.9189 Y t − 1 + 0.0284 Y t − 2 + ε t − 1.083 ε t − 1 (7) 3.2.3. 模型拟合与评估 综上已经确立了ARIMA模型，下面我们进行模型的拟合与评估。模型拟合效果以对百分比误差的绝对值做平均，即MAPE的值为指标，本案例MAPE的值为0.22%，证明拟合效果比较理想。 一般来说，一个模型如果合适，则模型的残差应该满足均值为0的正态分布，换句话说，模型的残差应该满足独立正态分布，本文利用Ljung-Box test评价模型，Box.test函数可以检验残差的自相关系数是否都为0，在本实验中，模型残差的p值为0.9339远大于显著性水平，接受原假设，即可以认为残差的自相关系数为0，是白噪声序列。但残差并不符合正态分布，前后存在较大的波动，中间比较聚集。拟合结果(图4)与QQ图检验(图5)如下： 图4. 拟合结果 图5. 残差正态Q-Q图
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user: 4. CPI短期预测与分析 以上建立了基于ARIMA的时间序列模型，为了验证模型的有效性，对2018年第一季度上海市居民消费水平指数进行预测，采取自动预测，ARIMA模型直接预测和Holt指数平滑预测三种方法，并与实际值进行对比发现Holt指数平滑预测效果最好，平均相对误差为 e = 0.1801 ，但随着预测时间的增长，预测精度有所下降，也说明了该模型更适用于短期预测。 预测结果如表2、表3所示。 Table 2 Comparison of prediction accuracy result 预测方法 MAPE (平均相对误差) 自动预测 0.2103 ARIMA模型预测 0.2227 Holt指数平滑 0.1801 表2. 预测精度结果对比 Table 3 Model prediction versus real valu 预测值 真实值 预测精度 100.9 101.1 0.9981 101.6 101.8 0.9980 101.9 101.8 0.9990 表3. 模型预测与真实值对比
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user: 5. 总结 本文以上海市2008~2017年间的居民消费指数的月数据作为样本，进行差分选阶，建立了ARIMA模型并利用Holt指数平滑进行短期预测，结果表明该模型对于短期预测具有很好的性能，效果较为理想。该模型易于理解，在实际生活中有广泛的应用，能为短期预测提供很好的借鉴。
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user: 摘 要 复理石地层在全世界分布广泛，属于典型的韵律互层结构，具有明显的沉积构造与层理特征，且岩层之间差异风化，加之岩体节理发育。为了满足国际工程中对复理石地层边坡稳定性分析的需要，基于Hoek-Brown强度破坏准则，可以获取准确的岩体强度设计参数，同时，利用工程测绘和工程勘察数据，基于运动学和赤平极射投影原理，可以综合确定复理石岩质边坡的破坏模式。本文以实际工程为依托，通过研究表明，使用的边坡分析方法能够准确地确定场区边坡破坏模式，为进一步边坡设计提供依据。该方法普遍被国际项目业主认可，在今后类似边坡工程中具有重要的借鉴意义。 关键词 :复理石地层，Hoek-Brown强度准则，运动学分析 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University 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 复理石属于海相沉积岩，全球分布广泛，岩性类型由砂岩、泥岩和灰岩为主，具有重复性韵律层理构造，单层厚度不一，但总厚度巨大 [ 1 ]。受岩性差异影响，复理石地层呈现显著的差异风化 [ 2 ]，加之近地表处节理裂隙发育，选择合理的边坡稳定性分析方法尤为重要。 Hoek和Brown (1980) [ 3 ] [ 4 ] 提出了岩体破坏准则和地质强度指标(GSI)分类标准，2001年，Hoek-Brown针对复理石的特点开展了进一步研究，并形成了其特有的评价标准。Hoek-Brown强度破坏准则经过近40年的工程实践得到了充分的发展 [ 5 ]，该方法在欧美地区广泛使用，同时被国际岩石力学工程协会(简称ISRM)和美国公路与交通管理局(简称AASHTO) [ 6 ] 确定为岩体强度参数的计算方法。基于Hoek-Brown强度破坏准则，通过工程勘察和大量的现场地质测绘，从而确定岩体力学强度，并作为边坡稳定性分析的输入条件之一。在复理石地层边坡分析过程中，基于运动学分析理论和赤平投影方法，即利用立体投影与矢量代数理论，将结构面产状、坡面信息及内摩擦角进行投影，根据边坡不同破坏模式发生的条件，在赤平极射投影图中初步确定边坡稳定性及破坏模式 [ 7 ]。根据破坏形态的不同主要分为平面滑动、楔形体滑动和倾倒破坏三类。
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user: 2. 边坡稳定性分析流程 岩质边坡是在一定工程范围内，由结构面的各类岩石所组成的地质边坡。岩质边坡的失稳破坏主要受结构面控制，通过结构面与边坡的倾向和倾角关系，采用Dips 软件所得的直观分析图，可以分析边坡的破坏类型及其破坏发生的条件 [ 8 ]。确定最危险破坏模式除需进行必要的工程地质测绘工作外，岩体强度是不可或缺的重要参数。通过采用基于Hoek-Brown理论的Roc Lab软件，能够有效地利用获取的地质信息，确定岩体强度。综上所述，岩质边坡稳定性的运动学分析流程如图1所示。 从图中可以看出，工程测绘和工程勘察是所有分析的输入条件，也是最重要的环节之一，详细的野外勘察和测绘记录将对最终的分析判断产生直接影响。在查清边坡岩体强度和结构面信息后，方可利用运动学原理，对其进行分类和统计，明确主要的破坏模式和分析模型，进而采取与之相应的边坡工程设计方案。 图1. 复理石边坡运动学分析步骤 2.1. Hoek-Brown强度理论 Hoek和Brown通过对大量岩石和岩体试验成果的统计分析，根据对于岩石形态的理论和实践经验，利用试错法导出了岩体破坏时的主应力之间的关系式，即为Hoek-Brown强度准则 [ 9 ]： σ 1 = σ 3 + σ c i ( m b σ 3 σ c i + s ) a (1) 式(1)中， 为破坏时的最大主应力， σ 3 为最小主应力， σ ci 为岩石单轴抗压强度， m b 和 s 为岩石材料参数， a 为岩体常数， m b ， s 和 a 可由下式确定 [ 10 ]， m b = m i exp ( G S I − 100 28 − 14 D ) (2) s = exp ( G S I − 100 9 − 3 D ) (3) a = 1 2 + 1 6 ( e − G S I / 15 − e − 20 / 3 ) (4) 式(1)~式(3)中， m i 为完整岩体的 m b 值，定名为岩石引用指数，可按不同岩性和岩体结构选定，数值上等于岩石脆性指数， G S I 为地质强度指标，由工程测绘和工程勘察成果确定， D 岩体扰动因子。 考虑到国际上通用的强度参数以Mohr-Coulomb强度参数为主，包括内摩擦角和黏聚力。因此，对岩体Hoek-Brown强度曲线进行拟合后，岩体内摩擦角和黏聚力的表达式分别如下 [ 9 ]，该过程可采用RocLab软件计算实现。 ϕ = sin − 1 [ 6 a m b ( s + m b σ 3 n ) a − 1 2 ( 1 + a ) ( 2 + a ) + 6 a m b ( s + m b σ 3 n ) a − 1 ] (5) c = σ c i [ ( 1 + 2 a ) s + ( 1 − a ) m b σ 3 n ] ( s + m b σ 3 n ) a − 1 ( 1 + a ) ( 2 + a ) 1 + [ 6 a m b ( s + m b σ 3 n ) a − 1 ] / [ ( 1 + a ) ( 2 + a ) ] (6) 2.2. 运动学理论 赤平极射投影可表示物体的几何要素或点、直线、平面的空间方向和它们之间的角距关系的一种平面投影。通过赤平极射投影方法可对不同岩体边坡破坏模式进行运动学分析，以球体的中心作为比较岩体边坡的几何要素(点、线、面)的方向和角距的原点，以通过球心的水平面作为投影平面，结构面对应的极点，以及结合结构面在边坡面的出露线，研究相互位置关系，进而判断边坡的主要破坏模式 [ 11 ]。 2.2.1. 平面滑动 复理石地层边坡最显著的特点为层状结构边坡，层状结构边坡是由互相平行的结构面组成的，结构体为层状，这些结构面的连续性都较强，并且往往因存在软弱夹层而导致边坡失稳破坏。层状结构边坡的变形破坏主要表现为顺层的平面滑动。从赤平极射投影角度分析，平面滑动应满足以下4个必要条件： • 结构面倾向接近坡面倾向，满足坡面倾向±20˚范围内。 • 结构面倾角必须小于边坡坡角，即在出露包络线内，结构面在坡面出露。 • 结构面倾角应大于岩体结构面内摩擦角。 • 不计平行于坡面倾向的侧向约束作用，对于岩石强度较低的软岩可直接忽略其影响，对于其他岩体结构，应考虑侧向结构面切割范围内的岩体。 根据以上条件，绘制赤平极射投影如图2所示，阴影部分为平面滑动区域。 图2. 平面滑动破坏模式 2.2.2. 楔形体滑动 当存在两组或两组以上不同产状的结构面组合，不稳定结构体形成多面体。无论是原生节理或构造节理，它们在岩体中往往是两组或三组互相交叉出现。因此在这类结构岩体中，边坡的滑动可能同时沿某两个甚至三个结构面向坡面滑动从而形成楔形体。从赤平极射投影角度分析，发生楔形体滑动破坏，即应具备以下三个条件： • 两结构面交线倾向应接近边坡倾向，满足坡面倾向±20˚范围内。 • 两结构面交线倾角小于边坡坡角。 • 两结构面交线倾角大于结构面摩擦角。 根据以上条件，绘制赤平极射投影如图3所示，阴影部分为楔形滑动区域。 图3. 楔形体滑动模式 2.2.3. 倾倒破坏 在层状结构或块状结构边坡中，当主要结构面的倾角较陡，而且倾向坡内时，在平缓结构面的共同作用下，倾倒式破坏可能发生。尤其在岩体差异风化条件下，极易发生岩体倾倒破坏。不稳定边坡岩体在自重作用下，岩层反倾并向坡面以下发生弯曲，边坡的破坏体现为受拉破坏 [ 12 ]。从赤平极射投影角度分析，发生倾倒破坏，即应具备以下三个条件： • 结构面走向接近坡面走向，满足坡面走向±20˚范围内。 • 结构面与坡面倾向相反。 • 结构面间滑动倾角大于其摩擦角，可表述为以下公式 [ 13 ]； ( 90 ∘ − Ψ p ) ≤ ( Ψ f − ϕ p ) 或 ( 90 ∘ − Ψ f + ϕ p ) ≤ Ψ p 其中： Ψ p 为结构面倾角， Ψ f 为边坡倾角， ϕ p 为结构面内摩擦角。 根据以上条件，绘制赤平极射投影如图4所示，阴影部分为倾倒破坏区域。 图4. 倾倒破坏模式
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user: 3. 实例分析 通过上述运动学分析流程，以阿曼拉斯玛卡兹原油储罐项目为例，该项目中海水增压泵站西南侧，需对该处自然边坡进行削方以满足场区地坪标高要求，该处将会形成近100 m高的岩质边坡，边坡稳定性问题十分关键。 3.1. 工程地质概况 泵站临近海岸，地表基岩出露，岩性为白垩纪石灰岩和泥灰岩互层，厚层至中厚层构造，岩层产状近水平，类似于“千层糕”式，通过工程勘察和测绘，判断场区地层为海相沉积，属于复理石地层。现场地质调查未发现大的构造带，一方面，由于不同时期地层组成成分的不同，造成了显著的差异风化，形成了多处断崖，尤其以平行海岸线方向为主；另一方面，边坡外侧应力释放，造成坡顶露头处节理裂隙发育。 3.2. 岩体强度的确定 经过工程勘察，首先对场区岩石进行了大量的室内试验，同时结合工程地质测绘结果，表1参数作为Hoek-Brown强度准则输入条件。 Table 1 Design parameter of rock stratu 地质时代 地层 岩石重度 单轴抗压强度 地质力学强度指标 岩石引用指数 扰动因子 边坡高度 白垩纪 复理石 γ (kN/m 3 ) σ c (MPa) GSI mi D (m) 26 32 50 11 0.7 100 表1. 岩土参数 上表中，岩石重度与单轴抗压强度均为试验结果，地质力学强度指标GSI主要通过露头、开挖面和岩芯观测估计得出 [ 14 ]，反映地质完好指数，可按图5中的建议选择。岩石引用指数数值上等于岩石脆性指数，根据岩性，由经验表格选取。扰动因子D与工程类型。岩体强度和开挖方式关联。对于边坡工程，小尺度的爆破或者控制爆破下，D = 0.7。计算后，如图6所示，可得出岩体强度参数。 图5. 复理石岩体地质强度指标(GSI) 由图6可得，经拟合后的岩体强度参数粘聚力为0.468 MPa，内摩擦角为34.95˚，计算过程中已考虑结构面状态。因此，结构面内摩擦角35˚作为边坡运动学分析输入条件。 3.3. 运动学分析 现场选定两个主要的边坡坡向，分别为NW-SE和ENE-WSW，因此边坡坡向45˚ (代表NW-SE，倾向NE)和340˚ (代表ENE-WSW，倾向NW)，通过地形图测量，边坡坡角为70˚。结构面内摩擦角选择为35˚，通过工程地质测绘，获取结构面数据，绘制节理玫瑰花图和节理极点图，如图7和图8所示。 图6. 岩体强度参数结果 图7. 节理玫瑰花图 图8. 节理极点图 根据边坡运动学分析的过程，图9和图10为平面滑动破坏运动学分析结果，图11和图12为楔形体滑动破坏运动学分析结果，图13和图14为倾倒破坏运动学分析结果。 图9. 平面滑动破坏运动学分析结果(45˚) 图10. 平面滑动破坏运动学分析结果(340˚) 图11. 楔形体滑动破坏运动学分析结果(45˚) 图12. 楔形体滑动破坏运动学分析结果(340˚) 图13. 倾倒破坏运动学分析结果(45˚) 图14. 倾倒破坏运动学分析结果(340˚) 经过汇总统计，三种破坏模式发生概率见表2所示。由表可知，场区内发生平面滑动破坏和楔形体滑动破坏的概率较低，主要的边坡破坏形式为倾倒破坏，并受第3组节理控制。该结果对比现场断崖和边坡的形态，能够较准确地与实际相符。 Table 2 Summary results of kinematic stability analyse 破坏模式 边坡坡向 平面滑动 楔形体滑动 倾倒破坏 破坏概率 45˚ 低(0.34%) 低(4.60%) 高(72.37%) 第3组节理 340˚ 低(0.68%) 低(7.35%) 低(4%) 表2. 边坡运动学分析统计
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user: 4. 结论与讨论 4.1. 结论 1) 复理石地层分布十分广泛，而Hoek-Brown准则在欧美地区已纳入规范，认可度高，且对复理石地层有针对性的研究，能够准确地获取复理石岩体强度参数。 2) 运动学分析理论在研究岩质边坡稳定性中十分简便而有效，利用赤平极射投影理论，将岩体破坏形式划分为平面滑动、楔形体滑动和倾倒破坏三个主要类型。 3) 在实际工程应用过程中，以工程勘察和工程测绘为手段，以Hoek-Brown准则和运动学分析理论为基础，利用Roclab和DIPS软件等工具，能够快速、准确地判断岩质边坡主要破坏模式，方法可靠，且效率很高。 4) 该方法主要用于前期定性分析和判断，对于后期边坡设计，仍需进一步采取极限平衡法和数值模拟等分析方法确定支护方案。 4.2. 讨论 1) 岩体强度不能代替结构面强度，场地具备条件时，尚应采取岩体结构面直剪试验，并以此作为边坡运动学分析的输入参数。 2) 对于高陡边坡，可利用激光雷达扫描方法采取结构面信息，不但可以提高工作效率、确保安全，而且可以获取更为充足和精准的地质信息。 3) 考虑到国际工程合作趋于紧密，尚应从标准、规范、程序等多方面继续深入研究国内外工程异同，取长补短，以便更好地与世界接轨。
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user: 摘 要 继党的十八大报告及习总书记在多个场合相继提出“加强和改进思想政治工作，注重人文关怀和心理疏导”后，各高校抓紧了对如何在学生工作中加强人文关怀和心理疏导的相关研究。本文主要在分析了新建应用型本科高校学生工作中人文关怀的现状，并在此基础上提出了新建应用型本科高校学生工作中加强人文关怀的方法。 关键词 :学生工作，人文关怀，新建应用型本科院校 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 继党的十八大报告中指出：“加强和改进思想政治工作，注重人文关怀和心理疏导，培育自尊自信、理性平和、积极向上的社会心态”后，习总书记在全国高校思想政治工作会等多个重要场合指出要培育理性平和的健康心态，加强人文关怀和心理疏导。人文关怀作为思想政治工作的重要手段，加强人文关怀既是对党的思想政治工作提出的新要求，同样也是对各大高校思想政治工作提出的新要求。