DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 地震柱构造概述 地震柱构造的概念，是作者关于地震地热说的基本构造要素。地震柱构造是一种客观存在的自然现象，是一种稳定而具有生命力的地质构造体。由地震柱的概念出发，可以构成全球的热机带和冷机带两大构造体系，可以对壳内强震与火山活动做出预测研究，可以对深源地震成因的研究拓展新的空间，或者还可以对矿产研究提供新的视野。因此，地震柱构造的概念建立，对于地学研究是十分有益的。 1.1. 地震柱构造的概念 2011年3月11日日本9级地震以后，为了解释该地震的成因，作者采用美国地质调查局USGS的ANSS地震目录的三维坐标，按照全球7级以上地震的分布和中深源地震活动的分布，划分全球24个地震柱构造。其中，21个全球性大型地震柱和3个次级地震柱。壳内强震8级以上者可称超级地震柱。地中海地区的地震柱图像，得到欧洲地中海地震中心的EMSC地震目录的一致性印证。地震柱是由中、深源地震的震源体密集所组成的顶点向下的圆锥形的地质体(seismic cone)，已知最大深度740 km。地震柱(及其影响区)的活动是全球95%以上浅源强震和85%以上活火山喷发的主导因素。 1.2. 地震柱构造的图像 全球24个地震柱的编号及名称如正文图1所示，24个地震柱的三维立体图像分列于图A1、图A2和图A3之中。 1.3. 地震柱构造的基本特征 地震柱形状类似于树，具有树根、树干(柱体)和树冠(影响区)，姑且称之为树型结构。同一个地震柱内，可以是单树型、双树型或多树型构造。还有树杈型，即同一个树根和树干上带有多个树杈的。不论什么样的结构，地震柱的顶部即树冠部分很大，而其底部，即树根部分则都很小，多呈点状或短线状。由陈立军等(2012~2015)所发表的论文和科学网陈立军的博客(http://blog.sciencenet.cn/seisman)等参考文献中的论述，可概括地震柱的基本特征如下： 1.3.1. 地震柱影响区的特征 · 地震柱影响区比柱体大若干倍。壳内强震和活火山围绕地震柱的出地点及其周边分布。 · 浅源地震活动多为散布，距离出地点远的地震多受构造体系的控制。 · 壳内强震多发生在影响区边部，距离出地点稍远。 · 活火山多出现在地震柱或其分支的出地点附近。 · 地震柱影响区地震分布的特殊形态：一种是爱琴海和所罗门地震柱影响区的环形构造，一种是缅甸地震柱影响区的棋盘格式构造。 · 地震柱的出地点和棋盘格式构造的节点上或有地幔型矿藏分布。 1.3.2. 地震柱柱体的特征 · 地震柱的柱体多数近乎直立，大角度倾斜的只有01号南智利地震柱、06号鄂霍茨克地震柱、12号菲律宾地震柱。 · 西北太平洋密集若干地震柱，其柱体形状与海沟没有明显的相关性。 · 日本地震柱是全球唯一的双腿地震柱，具有两个树根而只有一个树干、一个树冠。 · 大型地震柱内会有若干分支，比如16号印度尼西亚地震柱，19号地中海地震柱等。这些分支也具有独立地震柱的所有特征。 · 地震柱最大深度与地震监测能力有关。F3号北美洲地震柱2级地震目录深度可达600 km以上，而按照4级地震目录则只有98 km。19号地中海地震柱2级地震目录深度可达690 km而按照4级地震目录只有514 km。 1.3.3. 地震柱的整体特征 · 地震柱内的地层自下而上大致可划分为5层，即超级能动层(深度大于500 km)、恆热层(深度300~500 km)、次级能动层(深度150~300 km)、储能层—熔岩囊(深度50~150 km)和耗散层(深度0~50 km)。柱体深入到超级能动层的为超级地震柱。 · 熔岩囊起着储能和承下启上的作用。恆热层可能较少地震活动，火山多发地区的储能层也有类似情形。 · 地震柱的中、深源地震活动时序图呈“自下而上逐层驱动”之势，其动力来源或许是地幔深部的波动，作者称之为地幔年代际振荡(Mantle Decadal Oscillation—MDO)。 · 过地震柱轴面和出地点的任意方位可以画出地震柱内部的本尼奥夫剖面(Benioff section)，可以追踪直下型壳下地震活动。本尼奥夫剖面的底边包络线是地震柱圆锥体的一条母线，只能因地震柱而存在。因此，不能将某个地震柱的本尼奥夫剖面向外延拓或者串联。 · 地震柱均为独立活动，其活动程式各不相同，但又受到某种因素的整体制约。 · 地震柱的活动强度由历史活动水平估计。一般4级以上地震组成的柱体规模越大，柱体扎根越深，地震柱的活动强度越高。 · 地震柱内的壳内强震与火山喷发是释放地震柱能量的两种不同活动方式，具有互补特征，因而其预测方法具有同一性。 · 大量证据表明，地震柱是P波快速异常体。冰岛和夏威夷与之相反，是P波慢速异常体。快速异常体和慢速异常体内介质可能存在物态差异，因而对壳内强震与火山活动的影响也存在差异。 · 诸多迹象表明，地震柱是有生命的地质体，可以新生、间歇性喷发、移动、衰减或消亡。 · MDO的准周期活动形态可以预测地震柱未来活动的大致时段与大致强度，壳下地震的密集区可能预示未来壳内强震或者火山活动地点或区域。 · 地震柱是一种特殊的地幔柱。各地震柱及其分支，50年来图像稳定，形状规整，柱面边界清晰。地震柱通过地震目录“3D打印”而成，毋容置疑。 图A1. No.01~No.08地震柱的三维图像 图A2. No.09~No.16地震柱的三维图像 图A3. No. 17~F3地震柱的三维图像
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user: 发展无对立，各自有特点
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user: 摘 要 《转变的中国》作为加州学派重要的学术成果，也是反对“欧洲中心论”的代表著作，为后进国家现代化路径选择问题的研究提供了几乎全新的思路，具有重大的学术价值和现实意义，本文通过对该书的研读，将反对“欧洲中心论”的观点进行了深化。 关键词 :加州学派，欧洲中心论，转变的中国
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user: 1. 关于作者 本书的作者王国斌(R. Bin Wong)是美籍华裔学者，加州学派的代表人物，他本科毕业于密歇根大学经济学系，进入哈佛大学后，师从著名历史学家费正清(John King Fairbank)先生和孔飞力(Philip Alden Kuhn)先生，现任加州大学历史系教授，亚洲研究所所长，他多年来的主要研究领域是中国史(主要是晚清社会经济史)和中西历史比较，是当今美国史学界享有盛誉的中年学者。
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user: 2. 加州学派 中国与欧洲经济与社会的近代转型一直都是学术界讨论十分激烈的问题，很长时间以来，中国都被认为是西方的参照物：一方面认为中国与西方世界有着很大的不同，但另一方面又认为中国只有经历了与西方大致相同的历史过程，才能够真正地完成经济与社会的近代转型。因此，传统的观点认为欧洲近代转型的过程是唯一正确的道路：如果没有西方的冲击和示范，中国经济与社会的近代转型即使不是完全不可能，但也注定是漫长而艰难的。 但是，从20世纪70~80年代开始，欧美的汉学界和中国史学界开始质疑传统“欧洲中心论”的观点，并对中国的近代转型问题进行重新评价：西欧的发展模式是不是通向近代的唯一途径？近代转型前的中国是否蕴含着不容忽视的发展动力？如果抛开了欧洲经验的束缚，中国的历史会呈现出怎样的独特面貌？ 加州学派就是以是以研究中国经济史为主，并且反对“欧洲中心主义”的一个新兴学派。加州学派脱胎于英国剑桥大学与美国哈佛大学为代表的传统阵地，重视应用新古典经济学和新制度经济学的理和框架，运用计量分析方法，从研究范式的高度反思西方中心主义的学术理论和方法，强调世界经济体系和全球化不是欧洲最初建立和推动的。加州学派注重中国研究，并将中国置于世界历史的范围之中，探究中国与外部世界的联系，以凸显中国历史的重要性，进而由此检验基于西方历史的观点与理论，并且注重比较研究，比较视野从以往的文化差异角度转向中西经济发展道路并检讨传统学术[ 1 ] 。 加州学派的代表人物有：彭慕兰(Kenneth Pomeranz)、安德鲁·贡德·弗兰克(Andre Gunder Frank)、王国斌(R. Bin Wong)、李伯重等，这些学者大多曾在美国加利福尼亚州各大学任教或访学，相互之间长期保持密切的学术交流与合作，故名为“加州学派” [ 2 ] 。
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user: 3. 发展无对立，各自有特点 本书的整体框架分为上、中、下三篇，上篇是经济变化，作者主要对于明清时期的中国和早期欧洲的经济变化、发展动力和发展动力进行比较，来展现中国和欧洲在经济上的独特性；中篇是国家形成，作者主要是对于中国和欧洲国家的形成路径和形成后的制度机构和意识形态进行比较，来说明中西方社会的差异；下篇是社会抗争，通过对于中国和欧洲食物骚乱、抗税运动和革命的对比，来研究中西方在过于维护社会秩序上的不同。 3.1. 经济发展 经济方面，明清时期中国的人口与资源状况与近代欧洲早期大致相同：近代早期的英国农业和明清时期的中国农业经济，都处于一个农业收成不保险，生产原料有限的世界中，二者都经历了由经济扩展与收缩组成的周期循环，在类似斯密动力的推动下，这种循环逐渐创造出更大规模的经济( [ 3 ] ， p. 29)。但是到了18世纪60年代，英国发生了工业革命 [ 4 ] ，带动另外一些欧洲国家也进行了工业化，欧洲各国通过工业革命摆脱了人口与农业收成之间的局限。此时的中国处在乾隆年间，在西方发生重大变革的时候，中国还依旧继续着原有的生活方式，仍面临着人口超过资源的潜在威胁。此时，中西方的经济变化已经不同。 原始工业的动力，与造成19世纪欧洲工业化的一系列条件，具有很大差别。在欧洲，城市工业化与农村原始工业化是同步发生的，但在中国，农村工业延续了很长时间。因此，当我们发现了与原始工业化相类似的情况时，不应当希望在中国会有欧洲式的工业化的出现。 3.2. 政治道路 中国与欧洲的国家形成过程不同：首先，在国家形成之前，中国与欧洲的政治组织形态上存在着很大的不同，在欧洲，政治组织方式杂乱无章，同时存在众多小型政治单位，但中国是很早就形成了大一统的格局，建立了一个幅员辽阔的帝国，基本不存在欧洲式的贵族、宗教机构和政治传统。中国和欧洲的小国都通过领土扩张进行发展，出现了不同的结局：中国形成了大一统的国家，而欧洲形成了一种多国体系。 在国家形成过程中，作者分别通过对两者面临的挑战、拥有的能力、所履行的义务、国家形成后两个国家的意识形态和强制力以及其他方面的比较，来说明两者所处环境和面临的情况的重大不同，进而论证两者之后没有也不可能形成相同的工业化的路径。具体来讲，例如，当时欧洲国家面临的挑战来自国内威胁和对外关系，国内的威胁有两点：1) 贵族取代王室的挑战以及贵族对王室权力加以严厉的限制；2) 平民动员起来反对政府；而中国面临的挑战则完全不同，国内是重建和改造一个农业帝国的挑战，外部则是要面对来自北方游牧民族的威胁。欧洲通过加强武力和使军队进一步官僚制度化进行发展，而中国在政治上保持对一个农业帝国的统治，在经济上从国家获得必要的资源。在意识形态方面，欧洲的教育、学术与教会之间关系密切，独立思考的人们仍能拜托教会认可的世界观并对其进行挑战，并且把能触及农民心灵的事物交给教会；中国则努力建立一套相关的策略，以限定知识分子的教育以及国家偏好的普通民众的信仰。在中国，政府更加关心农民的福利，通过登记人口并鼓励人民告发邻人，形成亲属关系网动员精英参与运用社会控制的意识形态手段与物质福利手段维持社会，而欧洲更加重视个人，重视公民权扩大和大规模官僚机构建立时权威机构的变革，不奢望让精英发挥与国家日常工作程序相符的作用，因为贵族精英拥有争夺权力与权威的基础，欧洲也从未将农民作为物质利益控制的对象。在财政获取方面，欧洲通过战争和征税扩大财政收入，而中国更多的是节流而非开源，考虑财政改革时，通常竭力去解决赋税负担的轻重及征税的公平性问题，而非用新方法增加额外收入。 不同的政治逻辑，推动着中国和欧洲完全不同的国家形成过程。 关于制度机构，在动员资本与管理工业两方面，欧洲国家在所起的作用极小，而在中国，国家却发挥了很大的作用 [ 5 ] ：国家促进农业生产，调节商业性分配，鼓励移民开发边疆，促进社会繁荣。由于欧洲的贵族精英能够抵御王室，所以他们要求政治参与权，进而发展出欧洲的政治代表制度，除此之外，王室还要戒备农村的群众抗议；而中国很早就解决了贵族要求独立于国家之外的权力问题。在欧洲，地方自治是一种参与的民主，形成“市民社会”，欧洲的中央——地方关系，必须置于一种多国体系内部加以观察；而在中国，没有所谓的“市民社会”，也未处于多国体系之中，中国对于地方秩序的关注中心是农村，国家对于地方的统治基于政府与精英双方努力的结合。从上面的对比可以看出，中国的战略产生一个农业帝国，故与欧洲经验很少有相似之处。 3.3. 社会抗争 关于食物骚乱，首先作者就指出，“如果认为歉收与因食物供给紧张而展开的斗争之间是一种简单的因果关系，这是错误的”( [ 3 ] ， p. 160)，并给出了大量的事例来论证这一观点。发生食物骚乱时，在中国，国家负有双重的任务：一方面是稳定地方粮价，另一方面是将粮食从低价地区转移到高价地区。而在欧洲，中央集权化过程中的英、法两国，建立了自由的粮食市场，即免除了官方干预的市场。可以看出，那些在商业上积极进取的欧洲国家的形成，与加强中央政府对一个繁荣的农业帝国的控制，二者几乎没有相似之处。然而，虽然食物骚乱在两个地区都发生了，但两者的政治经济却存在明显的不同。 在欧洲，由于国家实力的不断强大，当国家建立起征税的能力时，抗税运动逐渐减少，集体抗税从20世纪之后完全消失，但在中国，由于晚清政府的衰弱，抗税运动则呈现出完全不同的场景：抗税运动从一种孤立的、小规模的冲突，转变为一种很容易与其他小规模冲突或者大规模冲突联系起来的现象。 1911年清朝灭亡，在之后的将近40年中，中国形成了一段相当长的多重政权时期，政治呈现出不稳定的态势，而虽然19世纪的法国经历了好几种政府形式：君主专制、共和国、帝制，但两国的不同在于中国缺乏国家的统一性。毛泽东等人都强调农村的社会、经济和政治问题，当时的环境也使他们有机会能争取农村的支持。中国共产党“民主”的观念就是在这样的背景下发展出来的。中法都出现了帝制复辟，但两国的社会条件差别很大，中国人并没有强调“自由平等博爱”的精神，也没有强烈要求社会正义。中国也一直没有出现议会制。中国也没有出现法国大革命中导向“公民”概念的、对法律地位重新界定的动力。 法国革命的成功和与精英分子的合作是分不开的，农民起到的是消极的作用。但在中国，农民起到了至关重要的作用。除此之外，1870年以前法国的政治问题，集中在不同的社会利益集团在政治上所扮演的角色，以及不同机构的组织、权力及责任的范围，这样的情况下，中央政府有力量去建立遍及全国的统治权，而各种利益集团通过制度化的方式向政府表达诉求。而中国的问题是关于不同层次政府的规模与相互关系，利益集团想要的，是避免政府干预，而不是努力在政府中“发出声音”。
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user: 4. 结束语 西方国家的全球性的政治扩张，以及起源于欧洲的资本主义制度所导致的经济变革，是推动近二百年来世界历史发展的最强大的力量 [ 6 ] 。但在中国，由于原先不存在欧洲式的民族国家与资本主义，所以过去许多学者认为只有受到了欧洲影响的时候，中国才进入世界历史洪流。 然而本书的作者打破了“欧洲中心论”的观点，充分运用了比较的方法，将前瞻法和追溯法相互运用，分别从经济发展、政治道路和社会维护三个大的角度对于中国与西欧进行了全面而细致的比较，指出中国与欧洲在经济、政治、文化、制度、意识形态、社会维护等方面都存在着很大的不同 [ 7 ] 。一方面，打破“欧洲中心论”不仅是一种学术观点，更重要的是，打破了“欧洲中心论”中暗示出的种族歧视；另一方面，指出中西方的差异表明在不同的环境之下，两者表现出发展方式与发展特点的不同就不足为奇了。因此，在社会的各个重要的方面都存在着如此大差异的情况下，无论是用欧洲的框架来考察中国还是用中国的框架考察欧洲，都是徒劳而没有意义的。更进一步，关于“近代化”路径的比较而言，各自的文明本来就有着不同的根基，面对“挑战”由采取了不同的解决方式，使得各自的发展有着独特的特点，因此，在此背景之下，非要指出孰优孰劣的想法也就失去了价值。
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user: 摘 要 论文提出了单相光伏并网逆变器NARX模型的系统辨识方法。针对商用光伏并网逆变器的“黑箱”特征，以及现有的线性化建模方法无法解决逆变器的强非线性问题，将单相光伏并网逆变器视为“黑箱”，无需逆变器内部电路、功率开关器件等拓扑结构和参数及其控制系统的类型和逻辑关系，仅仅利用逆变器输入–输出两侧的外部测量数据，基于NARX模型非线性系统辨识技术，可建立较为准确的数学模型，实现对商用光伏并网逆变器准确描述其动态特性的可能。辨识所得单相光伏并网逆变器NARX模型结构简单，运算量小，在模型的复杂性和模型的精确性方面取了很好的平衡，适用于电力系统对并网光伏发电系统的调度、联合运行与协调控制、随机模拟等需要快速建模与简单模型结构的研究领域。 关键词 :光伏，逆变器，系统辨识，NARX，黑箱
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user: 1. 引言 能源危机和气候变化是今天全球面临的主要挑战之一。作为人类应对这些挑战的努力，太阳能光伏产业应运而生。光伏发电通过大量逆变器接入电力系统，并网逆变器成为负责能量转换并提供必要控制的核心单元 [ 1 ] - [ 3 ] 。目前由逆变器供应商提供的数学模型都是基于分析建模法，主要包括状态空间平均法 [ 4 ] - [ 6 ] 、离散迭代映射法 [ 7 ] - [ 10 ] 、图形建模技术 [ 11 ] - [ 15 ] 、计算机分析软件(例如PSpice [ 16 ] [ 17 ] )和数学工具(例如小波变换 [ 18 ] )等。然而，上述分析建模法所需要逆变器的结构、参数、微分方程、控制类型及开关拓扑等信息，因各制造厂家的技术保密而无法全面了解，使用方难以判断其准确性，要通过逐个产品的验证测试来修正其模型，这对于设备使用方来说具有极大的难度，制约了分布式电源接入电力系统的建模、仿真、控制方法、电能质量等方面的研究与设计 [ 19 ] ，因此迫切需要提出新的分布式电源逆变器建模方法来满足新能源并网系统的理论分析与建设需求。 光伏并网逆变器的产品研发分成两个部分：拓扑结构和控制策略。现有对逆变器拓扑的研发，都是沿着拓扑发现、模态分析、参数设计、仿真和实验研究的步骤，这是一个典型电工学的研究方法。该方法的先天不足在于：首先假定逆变器拓扑结构可用的基础上开展研究的，而在进一步分析中完善拓扑，整个研究过程中不断重复错误、修正、改进的步骤，最终确定该逆变器有效性和特性；控制策略的研发都无需考虑逆变器模型，而是通过在实际中的不断调试来达到较好的控制效果 [ 20 ] 。因此，无论是拓扑结构还是控制策略的设计，都经历了不断调试的过程，这使得实际的光伏并网逆变器产品与原始的数学模型已经相去甚远，加上生产厂家的技术保密，设备使用方根本无法获得逆变器准确的数学模型，光伏并网逆变器表现出的是完全的“黑箱”特性。 光伏并网逆变器是一种开关型功率变换器，运行于开关状态；由于反馈控制环节的引入，功率开关器件的占空比随输入电压等发生变化，使得的占空比和输出之间是非线性的函数关系；构成光伏并网逆变器的元器件(包括开关器件、滤波元件、检测元件、控制器等)具有非线性，且参数在系统实际运行中会漂移变化；为了避免开关过程中桥臂直通现象的发生，在开关器件的驱动信号中设置了死区，死区效应是一种光伏并网逆变器内部的非线性扰动 [ 21 ] ；在光伏并网逆变器中存在着准周期、倍周期分岔、边界碰撞分岔、切分岔、环面破裂分岔、非混沌奇怪吸引子、共存吸引子、间歇性分岔和阵发混沌等丰富的非线性现象 [ 6 ] [ 7 ] ；因此，这决定了光伏并网逆变器是一种天然的强非线性系统。 现有逆变器数学模型研究均建立在线性电路的分析理论基础上，基本思路是线性化的方法，即对各个开关工作模态做时域上的平均处理，同时忽略其非线性部分，由此得出相应的数学模型。对于逆变器普遍存在的强非线性特征，此类方法具有较大的局限性，理论研究不能完全与实际相吻合，无法很好地解决开关非线性的问题，尤其不具有一般和广泛的适用性。 因此，本文提出利用非线性系统辨识技术对单相光伏并网逆变器进行建模，该方法基于非线性理论和离散时间系统，选用了非线性系统辨识领域中简单而常用的NARX (nonlinear auto regressive with exogenous input)模型，将单相光伏并网逆变器视为“黑箱”，根据在实验中采集的“黑箱”所表现出来的输入–输出信息，辨识出与“黑箱”特性等价的单相光伏并网逆变器NARX模型。
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user: 2. NARX模型 NARX模型是线性ARX (auto regressive with exogenous input [ 22 ] - [ 24 ] )模型在非线性领域的扩展应用，其通用的函数表达式如下： (1) 式中：y(t)为NARX模型的输出；u(t)为NARX模型的输入；f(·)是取决于有限个先前输入–输出的非线性函数；n a 为NARX模型输出的阶次；n b 为NARX模型输入的阶次；n k 为NARX模型输出的延时量。NARX模型的结构如图1所示，主要由回归分析器和非线性估计器组成。 2.1. 回归分析器 NARX模型的回归分析器利用“黑箱”t时刻及以前的输入信息 和t时刻以前的输出信息 进行计算分析，然后将结果x(t)输出给NARX模型的非线性估计器。 2.2. 非线性估计器 NARX模型的非线性估计器包含了非线性函数模块和线性函数模块，通过它们将NARX模型的回归分析器与NARX模型的输出建立起映射关系。NARX模型非线性估计器的数学表达式如下： (2) 式中：y为非线性估计器的输出，即NARX模型的输出；x为非线性估计器的输入； 为线性函数模块的输出；d为输出偏置； 为非线性函数模块的输出；r是回归矢量的平均值；Q为非线性子空间。 图1. NARX模型结构图 NARX模型的非线性估计器可采用小波网络(wavelet networks)、树分割网络(tree-partition networks)、S型网络(sigmoid networks)等 [ 25 ] 。 ① 小波网络 当NARX模型的非线性估计器采用小波网络函数时，式(2)将被定义为如下的非线性函数： (3) 式中：P为线性子空间；L为线性系数；c s 为尺度变换矩阵，c w 为小波变换矩阵；a s 为尺度系数；b s 为尺度膨胀；a w 为小波系数；b w 为小波膨胀；尺度函数f(·)和小波函数g(·)均为径向函数： (4) (5) 式(3)亦可表示成如下形式： (6) 其中：函数F(x)的前半部分 为线性函数模块的输出；F(x)的后半部分为非线性函数模块的输出。 ② 树分割网络 NARX模型的非线性估计器亦可采用树分割网络。树分割网络采用的是二叉树非线性估计，其定义的非线性函数y = F(x)中，F(x)是分段线性函数，其由x空间的二元分区P来定义，在每个分割单元P k 中，F(x)为线性映射，当x属于P k 时 (7) 在J层的二叉树中，每一个位于1 < j < J层的节点都含有两个j + 1层的子代节点和一个j − 1层的父代节点。位于1层的根节点只有两个子代节点，J层节点只含有一个父代节点。二叉树中的每一个节点都关联着一个分割单元。当节点k不是终止叶时，分割单元P k 将被分割成两个子代节点的分割单元，分割由半空间 和 来定义，其中B k 用于改进分割子代节点时最小二乘算法的稳定性。 ③ S型网络 NARX模型的非线性估计器采用S型网络时，式(2)将被定义为如下的非线性函数： (8) 式(8)亦可表示成如下形式： (9) 式中：P是线性子空间；Q是非线性子空间；L是线性系数；b是膨胀矩阵；r是回归分析器的平均值；d为输出偏置；a为输出系数；c为变换矢量；S型函数f(×)具有连续、平滑及饱和的非线性特性，采用指数S状的曲线来描述 [ 26 ] ，其数学表达式如下： (10)
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user: 3. 单相光伏并网逆变器NARX模型辨识 3.1. 逆变器辨识建模流程 单相光伏并网逆变器的非线性系统辨识建模流程如图2所示，将单相光伏并网逆变器的输入–输出数据分成两组，分别用于系统辨识建模与模型验证；利用在MATLAB上编写的程序，对单相光伏并网逆变器的输入–输出数据进行基于NARX模型的非线性系统辨识建模，辨识出各种参数条件下的NARX模型；然后把验证数据输入至各个待定的NARX模型，将其输出波形与实测波形进行比较验证，得出精度最高的单相光伏并网逆变器NARX模型。 3.2. 输入–输出数据的采集 光伏阵列的输出特性具有强烈的非线性，它既非恒压源，亦非恒流源，也不可能为负载提供任意大的功率，是一种非线性直流电源。光伏阵列的输出电流在大部分工作电压范围内近似恒定，在接近开路电压时，电流下降率很大。光伏阵列的输出功率亦呈非线性过程变化 [ 27 ] 。 因此，在单相光伏并网逆变器的非线性系统辨识过程中，需要采集并网逆变器的直流输入电压U dc 、直流输入电流I dc 、交流输出电压u ac 和交流输出电流i ac ，数据采集的同时完成数字采样，采样频率应满足采样定理，采样间隔不宜过长，否则并网逆变器的信息损失过大，直接影响辨识模型的精度。 3.3. 模型结构和参数辨识 单相光伏并网逆变器内部的控制系统采用闭环控制方式，由图1可知，NARX模型中的回归分析器不仅需要黑箱的输入信息，同时还要利用到黑箱的输出反馈信号，这一特性可以充分描述逆变器内部的闭环控制系统特性。因此，本文采用NARX模型对逆变器进行非线性系统辨识。 图2. 单相光伏并网逆变器的辨识建模流程 由式(1)可得单相光伏并网逆变器NARX模型的表达式： (11) (12) 式中：u ac (t)、i ac (t)为单相光伏并网逆变器NARX模型的输出；U dc (t)、I dc (t)为单相光伏并网逆变器NARX模型的输入。单相光伏并网逆变器NARX模型输出的阶次n a ，单相光伏并网逆变器NARX模型输入的阶次n b ，单相光伏并网逆变器NARX模型输出的延时量n k 分别为： (13) 式(11)和式(12)描述的单相光伏并网逆变器NARX模型，可以用q次多项式来描述(逼近)其函数结构： (14) (15) 在上述单相光伏并网逆变器NARX模型结构的基础上，综合考虑计算处理能力的限制，将单相光伏并网逆变器NARX模型阶次和延时的范围限定在[1， 20]的区间内，基于ARX模型，逐次估计并计算预测误差J(n)： (16) 式中：y(t)是单相光伏并网逆变器的实测输出电压/电流；ŷ(t)是单相光伏并网逆变器NARX模型的输出电压/电流；阶次n = n a + n b ；N为实验数据的个数。当J(n)逐渐减小并趋于稳定时，得到一族[n a ， n b ， n k ]值，将其作为单相光伏并网逆变器NARX模型回归分析器的阶次和延时量，选用小波网络非线性估计器，完成单相光伏并网逆变器NARX模型的非线性系统辨识建模。 3.4. 模型验证 利用NARX模型进行非线性系统辨识的过程中，NARX模型的回归分析器可以选取不同的阶次和延时，NARX模型的非线性估计器可以选取不同非线性函数进行估计，辨识计算将得出一族单相光伏并网逆变器NARX模型，即由式(11)和式(12)所描述的具有不同参数的单相光伏并网逆变器NARX模型。因此，需要对各个待定的单相光伏并网逆变器NARX模型进行比较验证，以获得最能反映实际单相光伏并网逆变器动态特性的NARX模型，验证方法如下： 计算单相光伏并网逆变器NARX模型输出与系统实测输出的最佳拟合度(Best Fit)，所得数值最大者的精度最高。 (17) 式中：y是单相光伏并网逆变器的实测输出电压/电流；ŷ是单相光伏并网逆变器NARX模型的输出电压/电流； 为实测输出y的平均值。 根据赤池(Akaike， 1972)原理，具有最小赤池最终预测误差(Akaike’s Final Prediction Error， FPE)和最小赤池信息准则(Akaike’s Information Criterion， AIC)的模型为最精确的单相光伏并网逆变器NARX模型。 (18) (19) 式中：V为损失函数；d为被估参数的个数；N为实验数据的个数。 当 时， (20) (21) 损失函数V的定义如下： (22) 式中：θ N 表示被估计的参数 [ 28 ] 。
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user: 4. 实验 4.1. 光伏并网发电实验系统 为了验证上述基于NARX模型的非线性系统辨识方法的可行性，本文在7.68 kW光伏并网发电系统中进行了相关实验测试，实验系统包含屋顶光伏电池板、单相逆变器、波形记录仪、计算机、220 V配电网等，实验装置与系统结构如图3所示。 在7.68 kW光伏并网发电系统正常运行的情况下，波形记录仪的四个电压、电流通道同步记录单相光伏并网逆变器输入–输出侧的直流输入电压U dc 、直流输入电流I dc 、交流输出电压u ac 和交流输出电流i ac ，采样频率为5000 Hz，波形记录仪可以连续记录40 s的单相光伏并网逆变器运行数据，并将数据传输至计算机进行非线性系统辨识。 4.2. 单相光伏并网逆变器NARX模型辨识结果 在实验数据的基础上，利用前述基于NARX模型的非线性系统辨识技术，其中NARX模型的非线性估计器采用小波网络，得出单相光伏并网逆变器NARX模型，然后计算和比较各不同阶次与延时的NARX模型的赤池最终预测误差(FPE)、赤池信息准则(AIC)和最佳拟合度(Best Fit)，部分结果见表1。 图3. 实验装置与系统结构 Table 1 Properties of the single-phase photovoltaic grid-connected inverter NARX models with different order and dela n a n b n k f FPE f AIC f Best Fit /% 电压 5.4146 1.7023 78.60 9.4483 2.3979 71.64 11.2286 2.7262 69.88 8.3439 2.1865 64.20 10.4350 2.5690 62.41 7.5446 2.0414 48.59 8.6475 2.2272 59.69 电流 5.4146 1.7023 93.81 9.4483 2.3979 70.47 11.2286 2.7262 24.78 8.3439 2.1865 −77.07 10.4350 2.5690 −63.91 7.5446 2.0414 88.90 8.6475 2.2272 90.05 表1. 不同阶次与延时的单相光伏并网逆变器NARX模型特性 由表1知，在各不同阶次和延时的单相光伏并网逆变器NARX模型中，赤池最终预测误差(FPE)和赤池信息准则(AIC)的最小值分别为5.4146和1.7023，其对应的单相光伏并网逆变器NARX模型的输出电压、电流最佳拟合度(Best Fit)也为所有模型中的最大值，分别为78.60%和93.81%。由此得出辨识效果最佳的单相光伏并网逆变器NARX模型，该模型的数学表达式如下： (23) (24) 其中，单相光伏并网逆变器NARX模型的输出阶次n a ，输入阶次n b ，输出延时量n k 分别为： (25) 单相光伏并网逆变器NARX模型的输出电压u ac 采用含有2个小波元的小波网络非线性估计器，输出电流i ac 采用了含有4个小波元的小波网络非线性估计器，由式(23)和式(24)所描述的单相光伏并网逆变器NARX模型通过线性近似处理后得到的数学模型及参数如下： (26) 其中：T = 300 s；e(t)为噪声； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； 。 4.3. 逆变器NARX模型验证的结果与分析 实验系统中的单相光伏并网逆变器采取自动运行方式，其控制系统的“黑箱”特点，使得无法人为变更其工作状态。因此，为了进一步探讨本文提出的非线性系统辨识建模方法及其所得单相光伏并网逆变器NARX模型的实用性，本节将利用单相光伏并网逆变器在不同天气条件下(晴、晴转多云、多云、阴雨)的全天运行数据进行验证。 晴天条件下，单相光伏并网逆变器及其NARX模型的输出电压、电流波形如图4所示，其中模型与实测输出电压的最佳拟合度为78.6022%，模型与实测输出电流的最佳拟合度为93.8082%。 晴转多云天气条件下，单相光伏并网逆变器及其NARX模型的输出电压、电流波形如图5所示，其中模型与实测输出电压的最佳拟合度为79.3864%，模型与实测输出电流的最佳拟合度为92.3989%。 多云天气条件下，单相光伏并网逆变器及其NARX模型的输出电压、电流波形如图6所示，其中模型与实测输出电压的最佳拟合度为81.5838%，模型与实测输出电流的最佳拟合度为84.3864%。 阴雨天气条件下，单相光伏并网逆变器及其NARX模型的输出电压、电流波形如图7所示，其中模型与实测输出电压的最佳拟合度为80.0302%，模型与实测输出电流的最佳拟合度为77.4241%。 表2列举出了不同天气条件下单相光伏并网逆变器NARX模型输出电压、电流的最佳拟合度。 由图4~7和表2的计算结果可得如下结论： ① 单相光伏并网逆变器NARX模型输出电压拟合度在不同天气条件下的最佳拟合度差异较小，其主要原因是单相光伏并网逆变器的输出电压受220 V配电网的约束，波动幅度很小； 图4. 晴天条件下模型与实测输出曲线 图5. 晴转多云天气条件下模型与实测输出曲线 图6. 多云天气条件下模型与实测输出曲线 图7. 阴雨天气条件下模型与实测输出曲线 Table 2 The best fits of the single-phase photovoltaic grid-connected inverter NARX model under different weather condition 天气条件 输出电压(f Best Fit /%) 输出电流(f Best Fit /%) 晴 78.6022 93.8082 晴转多云 79.3864 92.3989 多云 81.5838 84.3864 阴雨 80.0302 77.4241 表2. 不同天气条件下单相光伏并网逆变器NARX模型的最佳拟合度 ② 单相光伏并网逆变器NARX模型的结构简单，其中输出电压u ac 只采用2个单元的小波网络非线性估计器，输出电流i ac 只采用4个单元的小波网络非线性估计器，使得模型在应用过程中的运算量较小； ③ 单相光伏并网逆变器NARX模型的最佳拟合度平均达到了87.0044%，这在模型的精确性和模型的复杂性方面取了很好的平衡，适用于电力系统对并网光伏发电系统的调度、联合运行与协调控制、随机模拟等需要简单模型结构与快速运算的研究领域。
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user: 5. 结论 针对商用光伏并网逆变器的“黑箱”特点，以及现有的线性化建模方法无法解决逆变器的强非线性问题，本文将单相光伏并网逆变器视为“黑箱”，研究了基于NARX模型的单相光伏并网逆变器非线性系统辨识建模方法。方法无需逆变器内部电路、功率开关器件等拓扑结构和参数及其控制系统的类型和逻辑关系，仅仅利用逆变器输入–输出两侧的外部测量数据，即可建立较为准确的数学模型。最后，通过与光伏并网发电系统中的逆变器实测数据进行比较验证，说明所得NARX模型可以较为准确地描述商用光伏并网逆变器的动态特性，而且模型结构简单，运算量较小，为日趋复杂的新型电力系统调度、联合运行与协调控制、随机模拟等科学研究与工程应用创造了条件。
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user: 摘 要 针对编译原理课程中算法种类繁多、算法难度大、学生基础层次不统一、理解能力不一致的现状，如何让学生学习和掌握编译课程的算法与编译运行机制是教学过程中急待解决的问题。本文设计开发了一套基于教学辅助的可视化编译器，该编译器实现了C语言子集的编译功能，并将编译过程中的关键算法原理和运行机理通过图、表等方式实时、动态地展示在界面上。该编译器作为教学辅助软件，有助于学生快速、高效、清晰地理解编译原理算法，提高学生对编译原理课程的理解和兴趣。 关键词 :编译器，过程可视化，运行机理，教学辅助
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user: 1. 引言 随着软件行业的日益革新，社会急需培养具有扎实编程基础的软件开发人员。编译原理课程一直作为计算机科学技术与软件工程专业的核心课程，它不仅能够帮助学生理解编译过程的实质，而且让学生在理解编译算法的基础上，思考复杂的算法原理，并设计优秀的算法，因此这门课程对于培养具有扎实基础的软件人才起着不可忽视的作用。 由于编译算法的比较复杂和抽象，在实际教学过程中，采用常规的多媒体课件教学很难让学生理解算法原理和运行机理，致使达不到教学效果。目前，有些可视化编译软件可用于辅助教学，尽管可视化的内容和实现的方法各有不同，但都是对编译过程中各功能模块结果的显示，不能体现编译算法运行机理的内在过程，致使辅助教学的效果不理想。 为了解决编译教学过程中存在的这一问题，本文设计了一套过程可视化教学辅助编译器。该编译器与现有编译器最大的不同之处在于能够动态地呈现编译过程中每个步骤的结果，并对编译算法在运行时的机理(如：语法分析中的分析栈)也能动态显示，这种方式让学生能够达到对编译算法和算法运行机理的深度理解。
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user: 2. 相关研究工作 高级语言编译器可视化在辅助教学方面的研究工作主要聚焦在中间结果的显示方面，文献[ 1 ] 对编译原理经典算法进行了可视化实现，使用LEX完成词法分析，将获得结果保存到文件里，并在界面上展示语法分析过程中First与Follow集合的计算以及得到的LL(1)分析表；文献[ 2 ] 采取了一种不同的方法，它使用YACC在源程序的基础上插入可视化代码，之后按照进行常规编译。插入的代码被执行后即呈现出可视化效果，例如能够显示当前编译的语句位置；而文献[ 3 ] 则重点在于编译过程的可视化，使得词法分析时状态机状态之间的相互转移、语法分析时的堆栈状态都能实时反映在界面上，同时还提供错误信息；文献[ 4 ] 基于算符优先算法，设计了可进行优先级比较的可视化编译基本功能；文献[ 5 ] 与文献[ 4 ] 类似，设计了基于LL(1)语法分析器的可视化；文献[ 6 ] 和[ 7 ] 均设计实现了C语言的可视化编译器，能够显示各过程中的运行输出结果。 上述编译算法可视化的研究各有侧重，其中文献[ 1 ] 详细展示了语法分析时两个集合的计算过程，但只完成了简单的词法与语法的可视化工作；文献[ 2 ] 利用YACC工具软件，可供插入的可视化代码有限，只能显示表面上的编译过程；文献[ 3 ] 的不足的是语义以及中间代码等方面的可视化尚欠缺；文献[ 4 ] 和[ 5 ] 均是针对编译过程中的一个局部功能的可视化；文献[ 6 ] 和[ 7 ] 针对编译全过程的可视化设计，但仅对中间过程中的结果进行了输出显示。 在上述可视化编译研究的基础上，本文结合辅助教学的实际需求，依据教科书[ 8 ] 的编译算法，构建了一套过程与运行机理可视化的的编译系统：不仅完整实现了词法、语法、语义、中间代码生成的逻辑及其过程可视化功能，还支持编译算法软件运行时工作机理(如堆栈，动态语法树构建等)的动态显示，更加有力地辅助编译原理的教学。
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user: 3. 可视化编译器架构设计 3.1. 整体结构 本系统分为算法功能模块和可视化模块，其中算法功能模块与普通编译器相似，分为“词法分析器”、“语法分析器”、“语义分析器”和“中间代码生成器”四个部分。可视化模块与算法功能模块一一映射，将传统编译器中的算法实现的输入与输出结果动态地展现在可视化界面上，整个系统的架构如图1所示。 教学辅助的可视化编译器除了实现传统编译器的词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成外，还包含对应功能模块的可视化功能： 1) 词法分析过程中动态显示构词缓冲区中指针的改变，高亮显示正在分析的词素，被分析过的词素按照不同的类型呈现不同的颜色； 2) 语法分析过程中动态展示语法分析栈的变化，包括堆栈内容、堆栈指针以及堆栈生长方向； 3) 语法分析过程中动态构造语法树，语义分析过程中动态改变语法树上被调用节点的颜色和属性值； 4) 中间代码生成过程中动态展现正在分析的语句和正在生成的三地址代码； 5) 符号表中的值随着编译的进行动态改变； 6) 实时产生和定位的错误处理系统。 图1. 编译器和可视化的整体结构图 3.2. 编译算法及其可视化 3.2.1. 词法分析算法与可视化 词法分析器对源程序进行扫描，按照token类型如标识符、数字等对应的正则表达式，将整个程序代码分解成为一个个的token以供语法分析器进行后续分析。词法分析算法的token构造是在缓冲区内进行的，构词缓冲区即当前分析进度的可视化是关键。 缓冲区设置有两个指针：beginning指针和forward指针，其中beginning指针指向当前token的第一个字符，在读取字符过程中，如果读入字符符合正则表达式，则forward指针依次向前移动，直到beginning与forward之间的内容构成一个token。此时将获得的token传出，并重置beginning和forward以开始下一个token的分析。为了展现这一过程，在具体分析时添加了高亮显示当前分析到的词素(即一个token在源程序文本中对应的内容)的功能。被分析过的词素按照不同的token类型还可以呈现不同的颜色，如标识符是X色，数字是Y色。这样能更加直观地实时展示词法分析情况，方便学生跟踪分析过程。 3.2.2. 语法分析算法与可视化 语法分析器是编译器前端的核心结构。语法分析器中将调用词法分析器，对词法分析出来的一个个的token依据上下文无关文法进行分析。对不符合语法规则的语句，则需要进行报错处理。 本系统为手工编写的可视化编译器，采用了LL(1)文法。依据文法计算所需要的first和follow集合，构造出LL(1)语法分析表，并建立语法分析栈对输入的源程序进行分析。语法分析器调用词法分析器获得token，并构造语句，在每个语句块完成时都会构建一棵语法树，并供后续语义分析和三地址生成所用。 语法分析栈的可视化。在语法分析过程中最重要的数据结构就是语法分析栈，这也是学生最难以理解的地方。而基于教学辅助的可视化编译器将语法分析过程中语法分析栈的每一个状态都动态呈现在界面上，这样学生可以清晰地观察到栈内输入输出的变化，进而快速理解LL(1)语法分析过程。 语法树的可视化。在语法分析栈中每使用一个产生式，都会在语法树上相应的节点生成一棵新的子树。学生可以选择单步执行，这样当执行到产生式输出的步骤，语法树就会自动生长。学生可以直观地看到语法树的生长状态，使语法分析过程不再抽象难懂。 3.2.3. 语义分析与可视化 语义分析是编译过程中的重要阶段，主要功能包括类型检查以及符号表的更新。除此之外，语义分析将能够检查一些基本的语义错误，例如除数是否为零等，语义分析器还是中间代码生成的基础。 本系统的分析过程为语法制导翻译过程和递归调用语法树过程的结合，通过为每一个产生式定义属性文法，递归遍历语法树执行相应节点上的属性文法规则来实现。语法树由语法分析器传入，其中每个节点包含相应产生式、终结符或非终结符以及它们对应的属性。 递归过程可视化。基于教学辅助的可视化编译器通过改变正在被调用的节点的颜色来达到递归调用可视化的目的。学生可以选择单步调试也可以直接编译，二者效果相似。当编译器执行语义分析函数时，每递归调用一次，相应节点的颜色就发生变化，这样学生能直观地感受到语义分析的递归调用过程。 属性值更改可视化。在语义分析过程中，通过动态地改变节点上属性的值来引导学生理解综合属性的含义，每当一个节点进行了一次语法制导翻译时，节点上的属性值都有可能被更新，学生可以通过观察属性值的变化来理解语义分析的过程。 3.2.4. 三地址代码生成与可视化 三地址生成器是在语义分析的基础上进行的，同样采用递归调用的思路，在每个语句块分析结束时将其转化成等效的三地址代码。 三地址代码可视化。本系统的三地址生成器在每生成一个汇编语句时都会动态地将源代码和目标(三地址)代码同时展现在界面上，这样学生可以直观地理解汇编语句和源语句的翻译关系。 3.2.5. 符号表动态显示 符号表用来存放被编译的源程序中出现的标识符属性信息，符号表中所登记的信息在编译的不同阶段都要用到。比如在语义分析中，符号表所登记的内容将用于语义检查(如检查一个名字的使用和原先的说明是否一致)和产生中间代码。 动态更新显示。本系统中符号表中的信息和数据会随着编译器的分析过程动态地更新，学生可以实时观察到符号表的变化，便于学生理解符号表贯穿在整个编译过程中的实质，使学生不会产生诸如“符号表是词法分析器的数据结构”这样的误区。 3.2.6. 出错处理 出错处理系统是编译分析与调试过程中的重要组成部分。本系统有着完善的错误反馈机制，当次分析遇到的所有错误都会显示在一张表格中，报错信息尽可能准确、丰富，并附有行出错位置的行列号。双击某一条报错信息时，引发其出错的地方会在源程序文本中高亮显示，同时展示语法分析结果的文本框也会转到相应位置，方便老师以及同学们分析出错原因。
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user: 4. 教学辅助实例 下面通过一个简单的例子，参见图2中的源文件，按照可视化编译器的功能顺序，详细介绍可视化编译器的辅助教学功能。 4.1. 主界面 本编辑软件可通过菜单栏“文件”->“打开源文件”选择已有的txt文本文件，也可以在主界面中手动输入。选择是否查看语法树，然后点击“确定”按钮，编译器的其余功能按钮即会亮起。例如图3为导入了图2中的源文件之后的界面。我们的演示重点就是语法树，因此在此我们点击“看语法树”。 4.2. 词法分析标亮 可以选择点击“分析下一个”或者“分析到结尾”按钮，开始编译分析。图3中符号“n”底色被标黄，表示编译分析的当前位置，已经分析完成的token，根据每个token属性的不同，标注了不同的颜色。 4.3. 语法分析语法栈可视化 每当分析出来一个token时，堆栈可视化窗口将动态显示语法分析中各符号压栈和出栈情况。图4显示的是编译过程中通过查LL(1)表执行“arithexprprime->ε”语法规则，将栈顶元素“arithexprprime”弹出，然后压入“ε”，动态展现了一条语法规则在堆栈中的分析过程。 4.4. 语义分析语法树可视化 通过标亮语法树节点来表示递归语法树的过程，图5为正在递归计算赋值语句arithexpr的值。首先递归计算assgstmt的第三个孩子节点arithexpr的值，然后更改assgstmt第一个孩子节点对应的符号表中ID的值。通过层层递归现在计算到了simpleexpr的值。语义分析是编译原理中难度最大的模块，通过可视化的动态语法树，可以直观的看到语法树生成的过程和递归调用的过程。 4.5. 三地址代码生成可视化 在每个语句的语义分析结束之后，该语句将生成三地址代码，并在主界面上动态显示。图3中三地 址代码栏下的第16行、17行为“sum = sum + j”这句话的三地址代码。 4.6. 符号表可视化 符号表不仅显示了所有符号的值，还记录了符号第一次赋值的位置。符号表的可视化能够动态看到符号表中符号及其各属性值的动态变化情况。 4.7. 错误处理可视化 在本例中，源文件中存在4个语法错误，错误列表清晰的显示了这4个错误的相关信息。图3中错误表格中的第三个错误为第6行第44列发生错误“不能输入单独的ID”。双击该错误后，编译器定位并标亮了错误位置，便于对源代码的修改。 图2. 源文件代码 图3. 主界面 图4. 语法分析语法栈可视化 图5. 语义分析语法树可视化
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user: 5. 结论 本文设计的基于教学辅助的可视化编译器由词法分析器、语法分析器、语义分析器和三地址生成器及其对应的可视化构成，在语法分析和语义分析中，增加了语法分析栈和语法树构建的动态显示，并将整个编译过程通过图、表、颜色等方式直观、动态地展现在界面上。在编译课程的教学中，可以选择“分析下一个”方式，通过各可视化界面和功能，能够将编译算法的过程以及编译运行的机理逐步展示出来，便于深刻理解编译的算法和功能。通过一个学期的教学实践，该可视化编译器在《编译原理》课程的教学中起着良好的辅助作用。
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user: 摘 要 本文选择同遗址分布有关的高程、坡度、坡向、距离河流的距离、距离村屯的距离等因素值的数据集为样本，利用BP神经网络建立延边地区渤海国遗址预测模型，并对预测结果分析。结果表明：预测模型的预测准确率达88.7%，高概率区面积占研究区域的17.6%。预测结果高概率区高程集中在海拔270~570 m高程区间，坡度集中在0˚~3˚区间，坡向集中在平地和东北方向，高概率区在河流缓冲区上，主要分布在0~1000 m缓冲区间，在道路缓冲区上主要分布在0~1500 m缓冲区间，在村屯缓冲区上主要分布在500~1500 m缓冲区间。研究结果为今后发掘新的遗址和保护现存的遗址方面提供一定的科学依据。 关键词 :遗址，渤海国，BP神经网络，预测模型，延边地区
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user: 1. 引言 《保护世界文化和自然遗产公约》里界定的遗址概念为“从历史、审美、人种学或人类学角度看具有突出的普遍价值的人类工程或自然与人联合工程以及考古地址等地方”。它反映了古代人们生产、生活的真实状况，是古代文化文明的见证，是历史遗留的重要精神文化和物质财富，是今人文化认知和文化归属感的溯源。发现和保护遗址，对于继承文明、继往开来具有重要的意义和作用。其中，发现遗址，就涉及到了考古科学。考古科学是信息科学，信息科学的本质精神是信息化、智能化和综合化，这些恰好是计算机技术的特长[ 1 ] 。而考古遗址预测模型则是计算机技术在考古科学这一领域的一大应用。考古遗址预测模型是基于对特定区域内已知遗址进行的环境因素分析，如高程、坡度、坡向、水系距离、土地利用类型等，找出遗址分布的统计性规律和特征。然后在这个区域的其他地区用多变量判别函数对遗址存在的可能性进行评价，给出潜在遗址的概率分布[ 2 ] 。在国外，遗址预测模型可追溯到20世纪50、60年代的聚落考古研究，其开拓者当属美国考古学家Willey在微鲁河谷所做的区域聚落系统研究[ 3 ] 。Michael Märker利用空间数据挖掘技术对伊朗扎格罗斯山脉上的旧石器时代聚落遗址位置进行了预测[ 4 ] 。在国内，倪金生[ 5 ] 针对山东莒县沭河上游流域的大汶口、龙山和岳石文化时期遗址、彭淑贞[ 6 ] 等人针对山东省汶泗流域的大汶口文化时期的遗址、乔文文[ 7 ] 等人针对郑洛地区龙山文化遗址进行了预测研究。这些研究大多集中在中原地区及内地的新旧石器时期为主，而其他边疆地区及少数民族地区和其他历史时期的研究非常少[ 8 ] 。 拥有“海东盛国”美誉的渤海国，从公元698年至926年间存续了229年之久，其中延边地区是渤海国的腹地，因此，在这里留下了极为丰富的文化遗产。由于现存的渤海国史历史资料比较少，所以渤海国遗址对渤海国史研究显得非常重要[ 9 ] 。另外，遗址承载着渤海国故土地区独特的人文历史和文化生态，它对提高该地区文化软实力，具有非常重要的作用。但是目前渤海国遗址发掘的相对少，很多遗址千余年间仍然埋在地下，等待我们去发掘和发现。因此，有必要对其进行预测性研究，也可对预测结果进行检验，验证预测模型的准确性。本文以延边朝鲜族自治州(以下简称延边地区)渤海国时期遗址为研究对象，利用BP神经网络建立预测模型，并生成遗址分布概率图，找出遗址分布的趋势。这种研究在丰富渤海国历史研究的同时，也为解决随着城市化推进，遗址发掘难度加大这一问题提供新的方法和手段，将为发现新的遗址和保护现有的遗址提供科学依据。
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user: 2. 研究区概况和数据 2.1. 研究区概况 延边地区位于吉林省东部，地处中、朝、俄三个国交界地，与日本海相望。地理位置为北纬41˚59'47''至44˚30'42''，东经127˚27'43''至131˚18'33''之间，面积约4.27万 km 2 ，2014年末人口约217万。延边地区地貌类型复杂多样，西高东低，包括山地、高原、丘陵、盆地等多种地貌类型。其中山地面积最广，占54.8%，高原面积占6.4%，盆地主要分布在江河湖泊的两岸和山岭之间，面积占25.5%，丘陵面积占13.3%。延边地区平均坡度为7.91˚，总体坡度较缓，但由于多山地丘陵的地貌特征，坡度差异较大。延边地区水资源丰富，河网密集，河系发达，周内主要河流有图们江、牡丹江、绥芬河、第二松花江四大水系8条主要江河和487条大小河流[ 10 ] 。 延边地区下辖延吉、图们、珲春、龙井、和龙、敦化6个市和汪清、安图2个县。延边地区历史文化悠久，早在1963年考古学家在安图县明月镇的洞穴内发现距今2.6万年前的“安图人”牙齿化石，同时在和龙、汪清、延吉、珲春等地也发现过旧石器时期的遗址。延边地区较早的居民主要有沃咀和肃慎，今日延边地区基本上是北沃咀的活动范围。历代王朝高句丽、渤海国、辽金等均在延边地区建都或设置行政机构，进行治理。其中渤海国同延边地区的关系非常密切，渤海国仿效唐朝实行5京制，其中西京和东京位于延边地区。因此，到目前为止渤海国遗址数量最多的地区即是延边地区。 2.2. 数据来源 本研究涉及的遗址信息参照了《中国文物地图集—吉林分册》[ 11 ] 、《渤海古城址研究》[ 12 ] ，以及《吉林省文物志》等系列丛书[ 13 ] 。经整理，共得到226处遗址，其分布参照图1。本文用的DEM空间分辨率为30 m，利用该DEM获取高程、坡度、坡向、山脊线、山谷线等地形地貌数据。从矢量化的“延边朝鲜族自治州行政区划图”[ 14 ] 中获取研究区的道路图、村屯分布图、水系图等专题图。 图1. 延边地区渤海国遗址分布图