DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 中国页岩气从最初的评层选区到如今的大规模效益开发，已经逐步走上工业化和商业化之路；四川盆地下志留统龙马溪组海相页岩是目前中国页岩气发展的主要产层 [ 1 ]，勘探开发面临着山地地表复杂、地下构造复杂、页岩构造复杂、页岩埋深大、储层薄、横向非均质性等难题。我国的页岩气资源非常丰富，主要分布在四川盆地及其周缘地区上奥陶统五峰组–下志留统龙马溪组地层中 [ 2 ]。四川盆地下志留统龙马溪组海相页岩是目前中国页岩气发展的主要产层 [ 3 ]，水平井的箱体设计都是在是厚度仅3~10米的连续I类优质页岩段(即水平井目标靶体)。如何提高水平井的储层钻遇率，成为目前页岩气大规模勘探开发过程中亟待解决的关键性问题 [ 4 ]。 要解决储层钻遇率低的问题，首先要能够通过地震方法精准的识别出我们页岩气水平井的靶体储层。本文采用一种基于全叠加道集叠前同时反演的方法来解决目前页岩气水平井靶体厚度预测的问题 [ 5 ]，指导水平井精准入靶。
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user: 2. 全道集叠前反演 目前页岩气储层预测中，使用比较多的方法是常规叠前反演(是基于部分叠加数据体进行的) [ 6 ]。基于部分叠加数据体的叠前反演，主要技术思路是对CRP道集进行部分叠加输入三个不同角度叠加的地震数据和对应的子波，给出不同数据(纵、横波阻抗、密度)的纵向变化趋势及横向上的约束范围，通过叠前同时反演，得到纵、横波阻抗和纵横波速度体等数据 [ 7 ]。基于角度叠加数据叠前反演的局限性在叠前求解密度等参数时尤其突出，这种方法所使用的基础数据体以地震道振幅的平均值作为该部分叠加剖面的振幅值，在反演过程中仅考虑几个部分叠加剖面的平均振幅信息，损失了地震叠前道集中的AVO信息，会降低叠前弹性参数的反演精度 [ 8 ]。 基于全CRP道集的叠前同时反演是目前页岩气水平井目标靶体厚度预测的关键技术。全叠加CRP道集包含了较完整的AVO信息，基于全叠加道集的叠前同时反演能充分利用叠前道集中的AVO信息，增强页岩气水平井目标靶体预测的可靠性 [ 9 ]。 为提高叠前同时反演的抗噪能力，确保反演精度，须对原始道集进行优化处理。基于全道集的叠前反演主要经过数据导入、道集修饰处理、层位标定、子波提取、模型构建、反演参数选取(反演参数QC)、反演、质控共8个步骤完成 [ 10 ]。全道集叠前同时反演前要对道集进行修饰处理：1) 对原始CRP道集进行修饰处理以获得高品质的叠前道集，修饰处理包括道切除、滤波、超级道集处理、非地表一致性静校正等；2) 利用层速度把CRP道集转化为角度域道集后方可进行叠前同时反演。我们首先采用切除来消除远偏移距道集上的噪声(图1)；利用带通滤波来消除剩余的低频噪声(图2)；生成超级道集能够有效的压制随机噪声(图3)；进行非地表一致性静校正是为了校正目的层段剩余时间问题(图4)。 通过对全道集的一系列优化处理，经优化处理后的道集质量得到明显改善，获得了高品质的叠前道集，可直接进行叠前同时反演 [ 11 ]。弹性参数的反演精度直接决定了预测结果的可靠性。因此在进行叠前同时反演过程中要反复进行参数的测试，得到比较满意的反演结果后，采取严格的质量控制措施来验证反演结果的可靠性。在反演的测试阶段，首先会对整个数据体的目标小区块进行多次反复的参数实验 [ 12 ]，每次实验均会得到一个反演结果。基于所得到的反演结果，要知道是否可靠，就要对反演结果进行一次正演，生产一个合成道集，将合成道集与原始道集相减得到误差道集，当误差道集趋于白噪音时，才可以实施整个全道集数据体的叠前同时反演。 图1. 切除前后对比图 图2. 滤波前后对比图 图3. 生成超级道集 图4. 非地表一致性静校正前后对比图
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user: 3. 页岩气水平井目标靶体储层特征分析 3.1. 研究区地层划分 四川盆地Z地区龙马溪组处于深水外陆棚环境，沉积了大量富有有机质的黑色页岩(图5)。龙马溪组岩性主要为灰黑色粉砂质页岩、炭质页岩、硅质页岩夹泥质粉砂岩，龙马溪组地层自上而下颜色逐渐加深、砂质逐渐减少、有机质含量明显增高 [ 13 ]。龙马溪组优质页岩厚度在20~65 m，脆性矿物含量30%~75%，为页岩气勘探提供了有利条件。根据岩性组合、电性特征、沉积旋回、古生物、地球化学特征，龙马溪组自下而上分为龙一段、龙二段；龙一段自下而上分为龙一 1 亚段、龙一 2 亚段。龙一 1 亚段是Z区块页岩气勘探开发主要目的层。岩性以黑色碳质页岩、黑色页岩、硅质页岩、黑色泥岩、黑色粉砂质泥岩和灰黑色粉砂质泥岩为主。龙一 1 亚段自下而上又分为1、2、3、4共4个小层，1和2小层是目前页岩气水平井的靶体层，属于I类优质页岩，主要是黑色碳质、硅质页岩，GR在底部出现龙马溪组内最高值，在170~500 API，TOC在3%~12% (图6)。 图5. W井岩性柱状图 图6. 龙马溪组地层划分 3.2. 水平井靶体储层测井响应特征分析 选取长宁、威远及周缘地区测井储层来探讨4个小层及五峰组储层在纵横向分布特征。龙一 1 4小层储层组合为III类夹II类薄层，靠近龙一 1 1小层底部以II类储层为主，III类储层纵向连续厚度较大，横向连续性较好，威远地区局部夹I类薄；龙一 1 3小层储层组合为II类夹薄I类储层，II类纵向厚度大II类在横向上连续性好；龙一 1 2小层储层组合为I类夹II类薄层，I类储层纵向连续厚度较大，横向连续性较好；龙一 1 1小层储层组合为I类夹II类薄层，I类储层纵向连续厚度较大，横向连续性较好。五峰组储层品质具有区域性差异，长宁地区以I类储层为主，纵向连续厚度较大，横向连续性好，靠近底部灰岩(临湘组)其储层以II类储层为主；靠近古隆起的威远地区以III类为主，纵横向连续性大，夹薄II类；威远以东地区储层品质变好，荷包场地区以II类夹薄III类为主，大足地区以I类与II类互层分布。 四川盆地Z地区优质页岩段在纵向上主要分布在龙一 1 亚段，储层与围岩在纵波速度、密度、纵横波速度比等方面都有明显差异，储层段较围岩具有明显的低纵波速度、低纵横波速度比、低密度、高自然伽马、高TOC、高总含气量与高孔隙度特征。结合测井资料，从图7可以看出，水平井靶体储层(连续I类储层)在密度、纵横波速度比、横波速度、纵波速度上有较大的重叠区域，识别出靶体储层的难度较大。图8可以看出，靶体储层与非靶体储层在脆性指数、孔隙度、总含气量上有较大的重叠区域，但是总有机碳能够很好的区分出优质页岩(toc (总有机碳)大于等于3.5)。 经过对区域内井资料进行分析，总有机碳与密度的相关性相对较好(图9)，相关系数达到0.89，可以用密度进行TOC (总有机碳)定量预测 [ 14 ]。 图7. 敏感参数分析
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user: 4. 基于全道集叠前反演的水平井目标靶体厚度预测效果分析 完成基于全道集叠前反演完成后，得到高精度的弹性参数数据体(纵波速度、横波速度、密度)。根据TOC与密度之间建立的关系式，将基于全道集叠前反演得到的密度数据体转换为TOC数据体。过WELLA总有机碳含量预测剖面(图10)上井旁道反演结果与测井曲线吻合度较高，特征基本一致。龙马溪组龙一 1 亚段I类连续储层的总有机碳含量较高(大于3.5)，横向变化趋势合理。 图8. 敏感参数分析 图9. 靶体段TOC与密度交汇分析 图10. WELLA总有机碳预测剖面 根据toc (总有机碳含量)预测数据体，提取出总有机碳大于等于3.5的采样点(即为测井响应分析得到的水平井目标靶体，连续I类储层段)，生成岩性体用于指导水平井工程设计，保障水平井精准入靶(图11)。计算该岩性体的时间累计厚度，乘以对应点速度，编制出龙马溪组靶体储层的厚度平面分布图(图12)。 图11. 过wellB井目标靶体段岩性剖面 实钻结果表明，利用我们的预测结果指导的水平钻井，靶体层钻遇率高。预测的结果为水平井的精准入靶提供了重要依据和保障 [ 15 ]。 图12. 龙马溪组一类优质页岩厚度分布图
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user: 5. 结论 1) 基于全道集的叠前同时反演技术充分利用叠前道集中的AVO信息，能刻画出水平井目标靶体的储层内部特征变化，提高弹性参数的反演精度。 2) 水平井实钻结果表明，结合全道集叠前密度反演获得TOC数据体，预测出五峰组水平井目标靶体储层的空间及平面展布，预测精度高，为该区页岩气开发设计提供可靠依据。
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user: 摘要 根据各因素对风电场输出功率的影响，建立了基于CEEMD-GRU短期风电场输出功率的预测模型。通过与单模型BPNN、SVM、GRU和组合模型EMD-GRU、CEEMD-BP的预测结果进行对比，最终通过误差评价指标得出对风电功率预测结果精度较高的组合模型，以此来提高短期风功率预测精度。
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user: 1. 引言 现如今全世界正处于不可再生能源濒危的状态，而风能作为可再生能源之一，成为目前最具开发性的代表能源。风力发电具有成本价格低廉、绿色可持续发展、经济规模显著等优点。但是，由于其受到海拔、气压、温度、地形等环境因素的影响，风速具有随机性、不稳定性和波动性等特性，而风机的运行效率与风速有着密不可分的关系。另外，大规模的风电并网必定会对电网调度产生消极影响，从而导致电网的鲁棒性下降。因此，完备的风电功率预测系统不仅可以为风电场制定合适的发电、配电和维护策略，而且可以提高风电并网的稳健性。提升风电功率的预测精度不仅有助于电网调峰工作，增强电网的风电接纳能力，改善电力系统运行的安全性与经济性，而且对于保障风电一体化和电力系统的稳定运行起到至关重要的作用。 目前针对风功率预测模型的研究越来越多，主要有四种：物理方法，统计方法，人工智能法与组合预测法。随着风速或风电功率预测技术的不断推进，国内外研究学者意识到单一预测模型的不足，提出了组合预测方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。文献 [ 1 ] 提出了一种基于完备总体经验模态分解和随机森林(RF)的短期风电功率预测模型，先将原始风电功率序列分解，再对新的分量进行随机森林预测模型，最后通过具体算例验证了该模型的有效性；文献 [ 2 ] 提出了一种将随机森林与门控循环单元神经网络相结合的超短期风电预测模型，通过最终结果表明其预测精度有了很大的提高与改进，来进一步提高风电并网功率规模；文献 [ 3 ] 建立了一种结合小波分解和BP神经网络的风电功率预测方法，并通过实证结果验证混合模型要比单一预测模型的精度高；文献 [ 4 ] 提出了基于经验模态分解和支持向量机(SVM)的组合预测模型，其预测精度要高于单模型支持向量机；文献 [ 5 ] 提出了一种基于经验模态分解(EMD)与径向基神经网络的短期风电功率预测方法，结果表明分解后的风功率分量序列具有较强的规律性，其预测精度也要高于传统的预测方法。经验模态分解方法和小波分解方法分解结果存在严重频率混叠现象，本文基于文献 [ 1 ] [ 6 ] 提出的CEEMD分解方法结合门控循环(GRU)深度神经网络构建了新型的预测系统。首先将历史风功率数据进行CEEMD分解后，得到特征互异的IMF分量和残差项，接着依据不同分量的数据特征，通过引入GRU深度网络模型对各分量进行预测，最后将各分量预测结果整合得到最终的预测结果，并与现有的预测模型进行误差对比研究。最后通过算例分析，结合误差评价指标验证该模型的合理性和有效性。
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user: 2. 完备总体经验模态分解(CEEMD) 2.1. 经验模态分解(EMD) 经验模态分解是将原始的复杂信号分解成若干个简单并且独立的IMF分量。根据以下两个条件来判断所分解的分量是否为IMF分量：首先，所选取的整个数据当中，极值点的数量与过零点的数量的差值小于或等于1；其次，被选取数据当中的任何时间段，由局部上极值点组成的上包络线与局部下极值点所构成的下包络线的平均值为零。 其具体流程如下： (1) 通过原始信号，找出上下极值点，并画出上下包络线； (2) 由画出的上下包络线，求解出上下包络线的均值，从而画出均值包络线； (3) 用原始信号减去均值信号，得出中间信号； (4) 通过IMF的两个约束条件来判断均值信号是否为IMF信号；如果满足要求，则将该信号记为第一个分量；如果不满足条件，则以该信号为新的原始信号，并进行步骤(1)~(3)，直到满足条件为止。 (5) 将分解出的第一个分量记为IMF 1 ，然后用原始信号减去分量IMF 1 得到新的原始信号，再重复进行步骤(1)~(3)，得到分量IMF 2 。以此类推，直到原始信号被完全分解。 2.2. 集合经验模态分解(EEMD) 相较于EMD方法而言，EEMD方法解决了EMD其本身的模态混叠问题。 其具体分解流程如下： (1) 将原始信号处理次数设定为m； (2) 将不同幅值的随机白噪声分别添加到这m个原始信号当中，从而形成一系列新的原始信号； (3) 对新得到的原始信号进行EMD分解后，得到一系列新的最终IMF分量； (4) 对得出的IMF分量分别求取平均值，导出EEMD分解的最终结果。 2.3. 完备总体经验模态分解(CEEMD) 与EEMD算法相比，CEEMD算法则是通过将一对符号一正一负的白噪声作为辅助噪声加入源信号当中。这一技术不仅可以清楚原本EEMD方法分解后的重组信号当中所残存的过多的辅助白噪声，而且还可以降低分解时的迭代次数。 其具体操作步骤如下： (1) 在原始信号 x ( t ) 中加入一组符号为一正一负的白噪声 n 1 + ( t ) 和 n 1 − ( t ) ，得到 m 1 + ( t ) 和 m 1 − ( t ) ，计算公式如下所示： m 1 + ( t ) = x ( t ) + n 1 + ( t ) m 1 − ( t ) = x ( t ) + n 1 − ( t ) (2) 对 m 1 + ( t ) 和 m 1 − ( t ) 进行EMD分解，分别得出一列模态函数(IMF)，公式如下所示： m 1 + ( t ) → E M D C i 1 + ( t ) + r 1 + m 1 − ( t ) → E M D C i 1 − ( t ) + r 1 − (3) 在原始信号 x ( t ) 中加入不同高斯白噪声信号，重复步骤(1)、(2)，得到N组本征模态函数 C i N + 、 r N + 和 C i N − 、 r N − ； (4) 分别对本征模态函数和剩余分量求取均值，公式如下所示，导出最终的模态分量IMF。 C i ( t ) = 1 2 N ∑ j = 1 N ( C i j + + C i j − ) r ( t ) = 1 2 N ∑ j = 1 N ( r j + + r j − )
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user: 3. 门控循环单元深度网络(GRU) 3.1. 模型概述 GRU即Gated Recurrent Unit。GRU是LSTM网络的一种实证操作效果较好的变体网络模型，可以解决RNN网络中的长依赖问题。相较LSTM网络的结构，GRU结构更加简洁有效，而且预测效果也很好。因此，本文选取GRU深度网络模型作为基础预测模型。 3.2. 操作流程 在GRU模型中引入了两个门：更新门和重置门。具体结构如图1所示。 图1. GRU网络拓扑结构 图1中的 z t 和 r t 分别表示更新门和重置门。更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，更新门的值越大说明前一时刻的状态信息进入的越多。重置门控制前一状态有多少信息被写入到当前的候选集 h t ˜ 上，重置门越小，前一状态的信息被写入的越少。计算公式为： z t = σ ( W z ⋅ [ h t − 1 ， x t ] ) r t = σ ( W r ⋅ [ h t − 1 ， x t ] ) h ˜ t = tanh ( W h ˜ t ⋅ [ r t ∗ h t − 1 ， x t ] ) h t = ( 1 − z t ) ∗ h t − 1 + z t ∗ h ˜ t y t = σ ( W o ∗ h t ) 其中*表示矩阵内积运算，tanh()和σ()为模型的激活函数。GRU是通过门结构来控制重要信息的存储与传递，此结构可以保证在长期历史数据传播的时候不会丢失。此外，GRU网络相对于LSTM网络少了一个门函数，因此在参数的数量上也是要少于LSTM的，所以整体上GRU的训练速度要快于LSTM的。
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user: 4. 数据选取 4.1. 广西某风电场测风塔概况 本文对广西某风电场测风塔监测到的实时数据进行分析，采样频率为每15分钟一次。检测时间从2019年7月1日0点0分到2019年7月21日晚上19点45分，取这2000个数据作为样本进行分析。监测对象分别为测风塔风向、测风塔风速、测风塔温度、测风塔气压以及测风塔空气密度。除此之外，由于处于70 m层高的监测效果较为良好，因此选处于70 m层高的监测数据。具体分析结果如表1所示。 Table 1 Basic statistics of wind tower dat 极小值 统计量 极大值 统计量 均值 统计量 标准差 统计量 偏度 统计量 测风塔风向(˚) 3.82 356.73 161.9692 98.51969 0.83 测风塔风速(m/s) 0.04 9.14 5.3679 1.52418 −0.055 测风塔气温(℃) 6.13 23.24 15.2162 3.82169 −0.268 测风塔气压(KPa) 79.54 99.85 98.931 0.62803 −18.311 测风塔湿度(RH) 46.53 97.31 82.1449 13.18049 −1.002 测风塔空气密度(kg/m 3 ) 0.9911 1.2366 1.196137 0.0196402 −0.441 表1. 测风塔数据概况 由表1可以得出，由于统计数据过程当中的缺失性，绝大部分特征的有效数量为1996个，只有测风塔空气密度为2000个有效数据。除此之外，测分塔各个指标的偏度标准误与峰度标准误无明显差异，说明，各个指标的分布情况以及离散程度十分接近。并且，通过第一行测风塔风向这一指标，可以从第二列看出其极大值为356.73，而极小值仅有3.82，说明尽管在处于70m层高的测分塔风向的变化差异幅度很大，毫无规律可循。 4.2. 广西某风电场实际功率概况 对广西某风电场实际功率进行描述性统计分析，间隔采样时间为15 min。检测时间从2019年1月1日0点开始，取前2000个数据作为样本进行分析。具体分析结果如表2所示。 Table 2 Basic statistics of real wind powe 极小值 统计量 极大值 统计量 均值 统计量 标准差 统计量 偏度 统计量 峰度 统计量 实际功率(MW) 0 56.18 19.9185 16.56447 0.447 −1.171 表2. 实际功率数据概况 根据表2，经过数据预处理过后，实际功率当中所有的负值都变成了0，所以实际功率的最小值为0。除此之外，最大值为56.18兆瓦，均值为19.9185兆瓦，说明风力发电功率的最大值在某一时刻可以达到56.18兆瓦，平均每一个时刻的实际功率为19.9185兆瓦。并且，方差为274.382，标准差为16.56447，说明实际功率的变化程度很大，规律性不强，具有很强的不稳定性。
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user: 5. 算例分析 5.1. CEEMD分解结果 完备总体经验模态分解(CEEMD)参数设定为：白噪声的幅度值为0.2，对信号的平均次数为8。分解结果如图2所示。 通过图2的结果可以看出，原始功率经CEEMD分解后为9个IMF分量(IMF 1 ~IMF 9 )和一个残差项。 5.2. 分量预测 本文所建立的GRU模型共含4层网络，包括2层隐含层，每个隐含层包括100个神经元，实际的优化目标为均方误差，最大迭代次数设置为2000，残差收敛条件为0.0001，L 2 惩罚(正则项)参数为0.001，优化器选择为Adam。 图2. 风电功率原始序列及CEEMD分解结果 5.3. 实证对比分析 通过EMD、EEMD以及CEEMD对原始数据进行分解后，得出来的各个分量再应用BP、SVM算法和RF算法进行分析，从而推出最终预测输出结果，如图3所示。 图3. EMD系列与BP、GRU组合对比结果 通过图3可以看出，如果将实际功率作为衡量标准(即图中real_power那条线)，由于CEEMD-GRU这一曲线与原始功率的曲线贴合程度最高，因此可以看出CEEMD-GRU这一组合模型对风电功率的预测效果最好，其次就是CEEMD-BP以及EMD-GRU这两个组合；由于BP以及SVM这两个单模型与原始功率的偏差较大，说明这两个模型的拟合效果相较于其他模型而言较次。 建立三个单模型BP、SVM、GRU以及三个组合模型EMD-GRU、CEEMD-BP、CEEMD-GRU，共计六个模型，对风电功率进行短期预测，并对比不同模型预测结果的精确度。最终的评价结果如表3所示。 Table 3 Comparison of EMD series with BP and GRU mode MAE MAPE MSE RMSE BP 2.0861 0.5395 15.1898 3.8974 GRU 2.0184 0.5180 13.9663 3.7372 SVM 1.8992 0.5522 13.5103 3.6756 EMD-GRU 1.8176 0.5252 10.0089 3.1637 CEEMD-BP 1.3933 1.1358 5.7735 2.4028 CEEMD-GRU 1.6963 0.5055 5.6032 2.3671 表3. EMD系列与BP，GRU组合预测结果对比分析 由表3可知，最后一行的CEEMD-GRU该模型的效果相较于其他五个模型而言，其四种误差结果最小，表示预测效果最好。通过比较SVM与BP网络的误差评价指标，可以看出SVM模型的MAE、MAPE、MSE和RMSE误差都低于BP神经网络的误差值，因为BP神经网络模型的精度易受到模型结构与参数的影响，容易陷入局部最优解。在所有的模型当中，CEEMD-GRU这一混合组合的预测效果最好，说明该模型的预测值与实际风电功率的真实值更加贴近，预测精度最高。除此之外，相较于CEEMD-BP与CEEMD-GRU这两个组合模型的预测误差，也同样说明了采用GRU模型的预测精度要比BP神经网络的预测精度有所提升。同时，在比较EMD-GRU以及CEEMD-GRU这两个组合模型当中，CEEMD-GRU的效果最好，其次是EMD-GRU模型，由此可以说明在同一种神经网络学习方法的条件下，基于CEEMD分解方法分解原始数据后的预测效果要比EMD分解方法的最终预测效果更佳。
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user: 6. 结论 为有效提升风电功率预测效果，本文采用EMD分解方法、CEEMD分解方法以及BP神经网络、SVM模型和GRU算法的组合模型，来寻找出预测效果最佳的混合模型。首先，采用EMD以及CEEMD对原始风电功率进行分解，得到各个不同的分量，实证结果表明通过CEEMD分解方法改善了分量间严重频率混叠的现象。其次，将各个分量应用BP、SVM以及GRU模型进行了建模，从而得出最终的短期风电功率预测结果。通过采取四种误差评价指标对最终预测结果进行评估，结果表明本文提出的CEEMD-GRU模型可以有效提高短期风电功率预测精度。此外，相较于EMD与EEMD分解方法，基于CEEMD的混合预测模型的预测误差更小，预测精度更高；同时基于GRU深度学习的短期风功率混合预测模型的预测效果优于基于BP网络混合模型的预测效果。
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user: 摘要 本文结合 任课 老师、学生、行政领导、同行老师、专家学者等评价主体的评价结果，并运用二级模糊综合评判算法，对高校课堂教学进行质量评价。通过在南昌职业大学教学中的应用，验证了这种评价方法是比较科学、合理的，可以为高校教学质量的改进及教学决策提供有用参考。
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user: 1. 引言 课堂教学评价在教学体系中具有导向、调节、激励和鉴别等功能：能使师生及时得到“教”“学”效果的反馈，为调整“教”“学”提供参考；使教育行政部门了解教学质量信息，为制定教育方针和各项教育策略提供依据。然而，评价指标的多元性和模糊性，课堂教学质量评价很难用统计学方法确定出具体数值 [ 1 ]。模糊综合评判算法能较全面的汇总各评价主体信息，对评价对象做出科学合理的评判 [ 2 ]。作者采用综合评判算法，并结合专家评价、领导评价、学生评价、同行评价和自我评价等多元评价主体的评价结果对课堂教学进行评价，以真实的反映教学质量信息，为教学决策提供可靠依据，从而监控和提高教学质量。
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user: 2. 模糊综合评判算法原理 [ 3 ] 模糊综合评判是模糊数学的一个应用领域，它通过建立在模糊集合概念上的数学规则，能够对不可量化和不精确的概念采用模糊隶属函数进行表达和处理 [ 4 ]。基本步骤如下： 1) 确定评判对象的因素论域U U = ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u m ) (1) 也就是建立评价指标体系， u i 指评价对象的评价指标。 2) 确定评语等级论域V V = ( v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n ) (2) 实质上是对被评价的对象变化区间的一个划分。被评价对象各评语等级隶属程度的信息通过这个模糊向量表示出来。 3) 进行因素评判，建立模糊关系矩阵R R = [ r 11 r 12 ⋯ r 1 n r 22 r 22 ⋯ r 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r m 1 r m 2 ⋯ r m n ] (3) 式(3)中 r i j 为U中因素 u i 对应V中等级 v j 的隶属度关关系。 4) 确定评判因素权向量A A = ( a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a n ) (4) 其中 ∑ i = 1 m a i = 1 (5) A是U中各因素对被评价对象的的隶属关系在模糊综合评判中用于对R做加权处理。公式(5)选择合成算子，将A与R合成得到评判结果向量B。
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user: 3. 模糊综合评判算法在课堂教学评价中的应用 课程教学系统是一个多层次、多因素的复杂系统。利用模糊综合评判算法对课程教学进行科学合理的评价 [ 5 ]。 3.1. 评判体系的确定 课堂教学涉及任课老师、学生、行政领导、同行、专家评委，不同的评价主体从不同的层面对被评价对象做出相应的评价，因此制定5种评价体系。从实际的操作来看，专家评教和行政领导的教学检查不可能涉及到所有任课老师，并且带有偶然性；同行老师的评教结果往往会评价稍高；任课老师和学生在整个课堂教学中处于主体地位，但任课老师主观性稍大些。这样，对任课老师、学生、行政领导、同行、专家评委的评价权重集设为： T = ( 0.2 0.4 0.1 0.2 0.1 ) (6) 3.2. 评判级数的确定 根据实际的教学过程，课堂教学的质量可以通过教学内容、教学态度、教学方法、教学效果等指标进行评价。而教学内容又可以从不同的方面，如内容丰富程度，观点是否正确、重点是否突出等来进行评价；同样教学态度、教学方法、教学效果也可以从不同的方面进行评价。据此，把评判级数确定为二级 [ 6 ] [ 7 ]。 3.3. 评判过程 3.3.1. 确立评价指标体系 根据不同的评价主体建立不同的评价指标体系，每个评价体系都分为二级指标进行评价，建立评价指标体系表1~5所示。 3.3.2. 确立评价等级集 对于每项指标，采用优、良、中、低、差来进行描述，对其进行量化为： V = ( 95 ， 85 ， 75 ， 65 ， 50 ) 。 3.3.3. 构建评判矩阵 [ 8 ] 对每一个评价指标都可以得到一个隶属度子集 R i = ( r i 1 ， r i 2 ， ⋯ ， r m ) ，其中 r i 指评价指标中第i个指标对应评语集中 v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n 的隶属度，采用： r i j = 第     i     个 指 标 选 择     v j     等 级 的 人 数 参 考 评 价 的 总 人 数 这样构成 U × V 域上的 m × n 矩阵R。 3.3.4. 合成评判结果 这里评判指标有二级，首先得到第二级指标的用隶属度表示的评判值，评判值通过以下方法得到： 1) 构造权重集 Q = ( q 1 ， q 2 ， ⋯ ， q m ) ； 2) 计算 D = Q × R = ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ) ； 3) 重复2)，直到求出二级所有指标的评价因素集的评判值D； 4) 然后用二级求得的所有评判值D构成新的评价矩阵R 5) 重复1)和2)，可得到模糊综合评价结果D； 6) 利用 S = D × V T ，可得到每一评价主体模糊综合评价的量化结果。 3.4. 确立教学评价结果 利用 F = S ⋅ T 得到最终的量化评价结果： ≥ 90 为优， [ 80 ， 90 ) 为良， [ 70 ， 80 ) 为中， [ 60 ， 70 ) 为低， < 60 为差。
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user: 5. 结束语 本文中利用综合模糊综合判定算法，并结合不同的评价主体的评价结果，对课程进行评价，评价结果具有一定的科学性和合理性，可以为教学质量的改进提供重要参考。
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user: 摘要 随着国内各企业生产环境的变化，精益财务管理，智慧财务运营越来越重要，寻找一种更有效的成本计算方法成为各企业突破困境的方向，这对于企业发展规划、战略部署有着非常重要的作用。本文提出一种新颖的Prophet与LSTNet的组合模型，应用于电网成本分摊，该模型首先使用序列分解模型将数据解构，生成平稳光滑的子序列，以提升后续神经网络模型的训练效果，其次在LSTNet神经网络中加入注意力机制，学习序列的长短周期模式，充分发挥神经网络模型的非线性优势。实验结果表明，本文模型能够良好地预测具有长短周期性的非平稳成本序列。
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user: 1. 引言 智能电网已成为全世界能源新战略，当下我国众多科研机构和企业积极开展相关的技术研究，自改革以来，电网企业积极适应市场变化，研究建设合适自身的成本管控体系，大大地促进电力行业的发展。2006年，国家电网提出了实行成本标准化、管理精益化，并将标准作业用以年度测算中；2009年国家电网又提出“人、财、物”集约化管理，稳健实施标准作业化管理，建立企业集约化管理方式。成本分摊能够为企业提供详细精确的成本数据信息，有利于优化成本管控，提高效益，有利于电网企业长久发展。随着计算机技术的快速发展，基于人工智能大数据分析技术愈发成熟，数据的价值越来越受到重视，籍此开启了一次重大的时代转型。通过当下机器学习方法，挖掘出电力数据背后隐藏的信息，对于电网和民生具有重要的研究意义。 电网供电所成本分摊预测是指根据以往的运维成本，包括人工成本、检修运维成本、营销运维成本、其他运营费用情况对未来的形式分析，实现对未来特定时间内的成本消耗的估计，它的准确预测对于国家电网对使用成本的总体把握、资金部署和投资建设等有着非常重要的意义。目前相关研究很少，主要原因是电网规模庞大、分布地域广阔、运行条件繁琐，造成电网供电所数据波动特别大，数据短期无连续性，使得其预测非常困难。本文基于人工智能相关理论知识，提出一种自适应的无监督神经网络方法，应用于供电所成本预测。 数据分析中常用方法有时间序列分析 [ 1 ]、线性与非线性回归模型 [ 2 ]、灰色系统模型 [ 3 ]、最大熵马尔可夫模型 [ 4 ] 等。其中时间序列因其时间特性，应用最多的是自回归移动平均模型(Auto-regressive Integrated Moving Average Model， ARIMA) [ 5 ]。但是以下两方面原因使得传统统计模型不能很好的预测成本变化。一方面是当数据量很大时，构建有效的输入数据结构来刻画相应成本金额非常有必要，然而传统方法要么是选取其中少量数据维度，要么忽略已有数据之间的总体关联性质，这都导致了数据的信息缺失，使得进一步的建模受到先验限制；另一方面，基于能获取的所有数据维度，传统方法无法有效提取出其中有利于预测的高维的、相互作用的有效特征。这使得利用ARIMA模型预测变化较大的陈本值会出现较大偏差。这些原因导致统计预测的不精确，也就限制了传统方法的实际应用。为了很好的利用历史数据(大数据)预测成本，构建有效的输入数据结构来刻画相应成本金额是非常有必要的，因此对大数据处理和挖掘的需求也应运而生，其中代表性的方法是神经网络方法。 Hochreiter在1997年提出的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory， LSTM)模型 [ 6 ] 解决循环神经网络中梯度消失与爆炸，据此优点，LSTM被用在时间序列预测 [ 7 ]，手写识别 [ 8 ]，语音识别 [ 9 ] 等多个方面。然而实际上LSTM无法捕获非常长期的序列关系，因此相关研究人员设计LSTNet模型以解决此问题。LSTNet包括卷积组件、循环神经网络组件、跳跃循环神经网络组件以及自回归组件，可以捕捉数据的多尺度周期规律。但是LSTNet只能挖掘不同时段的序列特征，对序列噪音并不具有鲁棒性。因此本文提出了一种融合时间序列分解和LSTNet神经网络模型的成本预测方案，可以帮助电网很好的预估未来一定时间内的成本，以便用于成本管理和投资决策。
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user: 2. 预备知识 2.1. 神经网络简介 人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN)，又称神经网络，是当下最为有效的一类机器学习算法，受益于计算机硬件，特别是图形处理器(Graphics processing unit， GPU)的巨大发展，基于人工神经网络的方法目前广泛应用于各个领域，如人工智能、机器学习、模式识别等。该结构包含输入层、隐藏层、输出层，见图1。输入层负责接收外部的信息和数据；隐藏层负责对信息进行处理，不断调整神经元之间的连接属性，如权值、反馈等。输出层负责对计算的结果进行输出。其中，权值反映了单元间的连接强度，反馈反映了单元间的正负相关性，在单元间的连接关系中，通过这些信息反应出信息的处理过程。 图1. 人工神经网络模型 2.2. Prophet模型 Prophet模型 [ 10 ] 是由Facebook数据科学团队于2018年发布的一款针对时间序列预测的算法模型。它的算法原理是将数据分解成非线性趋势成分、周(日)季节性成分以及假日成分，从而对序列进行预测。与其他模型相比，Prophet模型对于缺失数据、异常数据、变动趋势具有较强的鲁棒性，在拥有多季节性以及节假日效应明显的序列上表现更好。该模型对于各种业务时间序列都具有足够的灵活性，并且可以由对数据生成过程和时间序列模型知之甚少的非专家进行配置。 该模型进行业务预测的“循环–分析”方法见图2，首先对时间序列建模，模型中的每个参数都具有直观的人工解释。然后，针对此模型生成预测，并在各种历史模拟预测日期中生成一组合理的基线，并评估预测效果。当效果不佳或预测的其他方面需要人工干预时，会按先后顺序将这些潜在问题标记给分析人员。然后，分析人员可以检查预测过程，并根据此反馈调整模型。 图2. Prophet预测流程图 [ 11 ] Prophet是由趋势、季节性、假日这三个主要模型组成的可分解时间序列模型。它们按式(1)组合： y ( t ) = g ( t ) + s ( t ) + h ( t ) + ε t (1) 其中， g ( t ) 是趋势成分，用来拟合数据的非周期性变化， s ( t ) 是季节性成分， h ( t ) 是假日成分，表示当天是否是节假日， ε ( t ) 代表误差项。这种定义类似于具备潜在的非线性平滑回归模型，即广义加性模型。每个成分的计算将在下文展开。 2.3. LSTNet模型 Long- and Short-term Time-series network (LSTNet) [ 11 ] 使用了卷积层、循环神经网络、跳跃循环神经网络以及自回归机制，具体结构见图3。LSTNet利用卷积层的优势来发现局部多维输入变量和循环层之间的依赖关系模式，以捕获复杂的长期依赖关系。它通过一种新颖的递归结构(即递归跳跃)来捕获非常长期的依赖模式，并利用输入时间序列信号的周期性来简化优化过程。最后，LSTNet结合了与非线性神经网络部分并行的传统自回归线性模型，这使得非线性深度学习模型对于违反尺度变化的时间序列更具鲁棒性。 2.4. 注意力机制 注意力模型(Attention Model) [ 12 ] 的本质思想和命名方式与人脑的选择性注意力模式相似，它的主要目的就是从众多信息源中快速挑选出感兴趣的重要信息。人类的视觉注意力机制会在浏览过图片后自动聚焦在特别关心的区域，在关键部分注入更多的精力资源以取得更详细信息，同时忽视其他无用信息。通过这种方式节约时间资源，提高工作效率与准确性。神经网络中的Attention机制与人类相似，能够帮助模型快速获得与目标任务有关的核心信息，自适应地提取每个时刻的相关特征以提高模型性能。基于特征输入的注意力机制结构见图4。 图3. LSTNet网络结构 图4. Attention结构示意图 对于每个时刻的输入 x ( t ) ，可以根据上一时刻编码器的隐层状态 h t − 1 和细胞状态 s t − 1 计算得到。然后利用式(2)得到 e t k 后，用Softmax函数归一化，即 α t k = exp ( e t k ) ∑ i − 1 n exp ( e t i ) ， α t k 衡量了时刻 t 的第 k 个特征的重要性，更新后的 x ˜ t 作为下一层网络的输入，计算公式见式(3)。 e t k = v e T tanh ( W e [ h t − 1 ; s t − 1 ] + U e x k ) (2) x ˜ t = ( α t 1 x t 1 ， α t 2 x t 2 ， ⋯ ， α t n x t n ) T (3) 通过输入注意力机制，神经网络模型可以有选择地专注于某些序列特征，而不必平等地对待所有输入序列特征。
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user: 3. 模型和算法实现 3.1. 数据采集 采用某省供电所高压用户的日现金流和日用电量流水数据作为实验数据，时间跨度为2013年1月1日至2019年6月30日。其中历史缴费流水数据包括用户行业、识别码、缴费到账日期区间、实际缴费日期、缴费方式、缴费金额等；历史用电量数据包括每位用户每月实际用电量。多种综合信息可以有效的帮助用户分类，增加了每日消费数据的特征。对采集得到的部分时间序列进行可视化分析见图5，从图中可以看出数据具有复杂的长短周期模式，分别以周和月为周期，并且数据的波动很大，平稳性较差。 图5. 2015年~2018年日现金流热图 3.2. 数据预处理 首先进行数据清洗，再进行用户的数据挖掘及分类，最后得到所需的特征数据。除了2014年2月2日以外，采集的数据皆为按日连续的。由于预计到账时间为2014年2月2日的用户只有一个，所以一个合理的解决方案是使用金额0来填充该日现金流。同时对于某些具体日期，存在用户支付金额为负数的情况，这是由于这些用户终止缴费，为了完成销户，原有的预存金额被退回。为了避免数据噪声影响训练生成模型的准确性，对这部分干扰数据进行剔除。 对于用户数据挖掘及分类，主要过程为： 1. 对用户分类 1) 综合每次缴费信息，按照缴费金额将用户分为八类； 2) 综合每月用电量信息，按照用电量将用户分为八类； 3) 按照用户实际缴费时间与通知缴费周期的匹配程度进行分类，得到稳定缴费用户和非稳定缴费用户； 4) 按照用户实际缴费时间间隔进行分类，得到高频缴费用户和低频缴费用户。 2. 统计每日缴费用户中各类别所占比例，综合往期信息，得到用户群体的分布以及特征，包括缴费金额信息、时间周期特征、用户分布特征等； 3. 将所有数据按时间分类，以天为单位，其中每一天的特征包含单日总售电金额、当日对应周几以及相应月份、当日缴费的各种用户类别占比分布； 通过使用如下的数据结构，尽可能多地保留数据中的有效信息，从而使预测更加准确。 Table 1 Data structur 1 2 3 4 5~13 14~22 23~30 日总金额 评估分布 行业分布 用电量分布 支付金额分布 31 32 33 34 35 周几 公历月 公历日 农历月 农历日 表1. 数据结构 数据结构见表1，共35维，为依次拼接的1维日现金流金额估计和29维的用户特征估计以及5维的日期时间特征。其中用户特征包括四类分类变量特征： 评估分布——支付时间位于最小至最大到账日期闭区间之内，记为0；小于最小到账日期， 记为 1；大于最大到账日期，记为2，从而对电力系统的入账能力情况进行评估。 行业分布——杭州市高压电用户一共有九大行业，按照预先设定的排序，某一用户的这一特征，定义为行业在此排序中的序号，值为0~8。 用电量分布——为了考察预计到账日当天对应的用户组的用电量分布，取预计到账日的上一个月作为“年月”日期标签，找到对应用户的用电量，根据用电量的多少划分为九个区间，从而定义该用户的这一特征的值为0~8。 支付金额——将用户支付金额划分为九个区间， 从而定义该用户的这一特征的值为0~8。 该用户特征估计方案结合了月用电量和日现金流的多模态信息，最大程度保证了样本信息的有效性和正则性。由于季节、工作日和休息日以及传统假日会对用电量产生很大的影响，时间特征必须被纳入到数据结构中。此外，时间特征的每一维需进行归一化处理。 3.3. 序列成分分解 本文使用序列成分分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess， STL)将原始序列分成趋势、季节、残差三项。STL可以处理任何类型的季节性，不仅仅是月度数据和季度数据，季节项可以随时间变化而变换，并且变化的速率可以由用户掌控。 对于趋势预测，其核心组成部分是一个逻辑增长模型，用于说明序列如何变化以及预计如何继续变化。这种建模方式与社会人口增长相似，增长到一定程度后社会承受能力抵达饱和状态，它的基本形式如式(4)。 g ( t ) = C ( t ) 1 + exp ( − k ( t − m ) ) (4) 其中 C 代表负荷容量， k 代表增长率， m 表示曲线的中点。 对于季节项，通过傅立叶级数来模拟灵活的周期效应模型，假设序列拥有周期P (如果数据以天为单位，则年度数据P = 365.25，周度数据P = 7)，使用式(5)中的傅立叶级数逼近任意平滑的季节性效应。 s ( t ) = ∑ n = 1 N ( a n cos ( 2 π n t P ) + b n sin ( 2 π n t P ) ) (5) 分解后序列见图6，与原始序列相比，分解后的子序列更加平稳。 图6. 序列成分分解示意图 3.4. 模型构建 使用LSTNet模型对分解后的时间序列各个分量进行建模，目的是学习序列复杂的长短周期模式。LSTNet的输入包括分解后的历史日现金流序列以及构建的数据特征。模型框架见图7。 图7. LSTNet模型框架 该模型的具体运行流程为： 1) 输入数据； 2) 用网格法对模型的超参数进行遍历，模型的超参数包括往期天数、网络层数、学习率、迭代算法及次数等； 3) 遍历结束，记录最优超参数，建立最优模型； 4) 输出预测值。
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user: 4. 模型应用及评价 下面将结合实际数据对本文提出的预测模型进行验证。将2013年1月1日至2019年4月31日浙江省高压用户的日现金流和日用电量流水数据作为训练数据集，将2019年5月1日至2019年6月30日的数据作为测试集。本文神经网络中的损失函数为平均绝对误差(Mean Absolute Error， MAE)，即 L l o s s = 1 n ∑ i = 1 n | x i − y i | (6) 其中 x i ， y i ( i = 1 ， ⋯ ， n ) 分别表示第 i 天的预测值和真实值， n 为测试集天数。 实验环境GPU为GTX 1080，CPU为Intel酷睿i5，2.6 GHz，内存为8 GB，软件平台为Tensorflow。为了说明本文模型的有效性，本文模型与传统的STL、LSTM、LSTNet模型作为对照实验。 2019年4月至5月本文模型与对比模型的每日预测结果对比见图8，蓝色线表示每日真实，绿色线表示本文模型的每日预测值。从图8可以看到，真实值每月有4至5个峰值和峰谷，但并非精确的以一周为一个周期，要预测准确比较困难；对照模型在峰值和峰谷的预测会产生偏差，说明其对日预测误差较大；相比之下本文模型的预测结果更加接近真实值，其精度也更高，对趋势预测的也更加准确，尤其是对峰值的预测更加准确。 图8. 预测结果对比图 为了更加直观地评估预测值与真实值的误差，我们采用加权平均绝对误差百分比(Weighted Mean Absolute Percentage Error， WMAPE)和相关系数(Empirical Correlation Coefficient， CORR)来评价模型的预测性能。 W M A P E = 1 ∑ i = 1 n y i | x i − y i | (7) C O R R = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − mean ( y i ) ) ( x i − mean ( x i ) ) ( ( y i − mean ( y i ) ) ) 2 ( ( x i − mean ( x i ) ) ) 2 (8) 其中 x i ， y i ( i = 1 ， ⋯ ， n ) 分别表示第 i 天的预测值和真实值。 各模型的预测结果指标对比见表2。本文模型的预测值和真实值MAE、WMAPE指标最小，同时相关指数CORR最大。且与其他模型相比有显著的提升，证明了本文模型在电网日现金流预测问题上的优越性。 Table 2 Comparison of prediction results of this mode 模型 MAE WMAPE CORR STL 14386640034 0.40 0.75 LSTM 13715179100 0.37 0.78 LSTNet 12566004012 0.35 0.83 本文模型 9713756181 0.26 0.88 表2. 本文模型预测结果对比
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user: 5. 结语 电网系统中保存有海量的历史成本数据，亟待被挖掘处理，通过对过去发生的各类成本与成本动因参数分析研究，利用现行的大数据与人工智能方法，分析数据背后的价值，掌握公司的成本发生规律，确定每一项成本产生的动因和其影响因素，建立完善成本与成本动因之间的数学函数模型，并验证和评估其有效性，对未来企业分配成本预算和管控提供参考依据。 本文设计了一种融合时间序列分解和神经网络模型来预测电力部门日现金流，构建的模型简单实用，相比传统模型学习复杂序列能力更强，结果更加鲁棒，并可以自动学习、提取出有价值的特征组合，有利于找到隐藏的规律。最后通过实验验证了该方法的有效性和实用性。 我国现在正处于电力改革的关键时期，面对市场的风险和挑战，电力企业必须从自身挖掘潜力，不断提高核心竞争力。面对世界经济格局的不断变化，标准化、精益化管理是企业增强竞争力，构建科学企业制度，树立良好企业文化，向现代化、国际化企业迈进的必然选择。
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user: 摘要 文学作为意识形态的一部分，反映着时代、社会及个人存在，有责任传递正确的价值观和世界观。通过英美文学课程的学习，学生可以链接本土文化与域外文化，在跨文化交流过程中传递好中国声音，讲好中国故事。奥斯卡获奖动画片《BAO》讲述了一个海外华人家庭的日常生活，其中丰富的思政元素给英美文学课程提供了讲好中国故事的教学案例。
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user: 1. 引言 在2016年的全国高校思想政治工作会议上的讲话中，习近平总书记指出:“要用好课堂教学这个主渠道，思想政治理论课要坚持在改进中加强，提升思想政治教育亲和力和针对性，满足学生成长发展需求和期待，其他各门课都要守好一段渠、种好责任田，使各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应。” [ 1 ] 落实到外语学院英语专业核心课程的英美文学，如何“守好一段渠、种好责任田”是每一个授课老师需要思考的问题。根据《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》(以下简称《国标》)的规定，外语类专业学生具备的能力要求有“外语运用能力、文学赏析能力、跨文化能力……”，对素质的要求则包括“正确的世界观，人生观和价值观，良好的道德品质，中国情怀与国际视野……”( [ 2 ]， p. 92)，《国标》明确了在全球化的视野之下，外语专业学生在对外交流中有义务，有责任讲好中国故事。所以，在两课之外将思政教育有机融入外语专业课程的学习，这对于建立大学生的文化自信和讲好中国故事十分必要。事实上，思政教育与文学课程从来都是并行不悖，“一方面，文学作为一种特殊的意识形态，虽说不完全受制于生产力和社会发展水平。而且文学大多来自作家的个体劳动，所面对的也是作为个体的读者，因此是一种个人化的审美和认知活动，取决于一时一地的作家、读者的个人理智与情感、修养与好恶。另一方面，无论多么特殊，文学又毕竟是一种意识形态，终究是对时代、社会及个人存在的反映。”( [ 3 ]， p. 6)。任何一个国家的文学其所传递的世界观，人生观和价值观必将汇聚成为人类文明的共同财富，但是如何因势利导，如何取长补短，如何将中华文明的博大精深与英美文学的授课内容完美衔接成为摆在授课教师面前的一个课题。简单说教或生搬硬套无疑会令学生反感，知识型和趣味性的融合才能春风化雨，润泽学生的心田。 实现知识型和趣味性的融合在不同的时代途径并不相同。但是，无论采取何种途径，一个不争的事实是：英美文学课的内容需要与时俱进，而呈现方式也要更加灵活。一直以来，在英美文学课上，经典文学作品从来都具有不可撼动的地位，试想如果在讲授英国文学时不介绍莎士比亚，或在讲授美国文学时绕过马克·吐温，这样的英美文学课一定不完整。但是在快餐文化大行其道的21世纪，像《哈姆雷特》或《汤姆·索亚历险记》这样的西方正典对于很多本科生很难具有吸引力，学生们坦承阅读经典的动力多是为了考试；所以，如果能在这些厚重的经典之外再补充一些喜闻乐见的大众文化，通过大众文化的催化剂作用，链接和巩固学生已有的知识内容，同时拓展其文学素养的综合运用，在这个意义上，大众文化可以作为英美文学课程的灵活组成部分。在各种大众文化的传播中，“图像文化在今天的文化生存环境中已处于主导地位，图像的呈现与传播以不可抗拒的力量充斥着现代生活。青年学生是影像化时代最有力的支持者，他们越来越多地从视觉产品中寻求信息，这是英美文学教师不能忽略的趋势。”( [ 4 ]， p. 66)。而在各种图像文化中，短视频的异军突起可谓是21世纪20年代的一个时代标签。短视频以迅雷不及掩耳之势俘获几乎所有人群的关注力，大学生更是深度参与，大把时间用在制作和发布视频上。因此，将传播大众文化的短视频与英美文学授课结合起来不仅会给严肃的文学课程增加一丝活泼，而且更有助于灵活地开展思政教育。 2019年2月，荣获第91届奥斯卡最佳动画短片奖，由皮克斯(Pixar)动画出品的《BAO》提供了一个用英美文学课程思政联动短视频娱乐的案例素材，这部作品以其丰富的思政元素在最大程度上满足了英语专业学生讲好中国故事的需求。该片以中华美食为看点，将一个华裔家庭中母爱与成长，冲突与和解的主题以戏剧化的方式呈现出来，获得了青年学生的广泛认同，该视频说明“面对多元化文化渗透、本土文化与异质文化相互影响的情况，如果能够形成价值共识，构建多元文化共存共生的命运共同体，则更有利于讲好中国故事”( [ 5 ]， p. 138)。 《BAO》的中文译名为《包宝宝》，由加拿大华裔导演石之予创作并执导。这部时长7分46秒的动画片讲述了一位加拿大华裔母亲在包包子的过程中，手中的包子变成了人形的小宝宝。于是，母亲开始精心抚育这个肉嘟嘟的宝宝，一起逛菜场，一起吃点心，时时刻刻把宝宝捧在手心。随着宝宝逐渐地长大，他要求拥有独立的空间和生活，并且开始抗拒母爱的蔓延与束缚。一天，长大的宝宝带来了一位金发碧眼的女友，告诉母亲要和女友搬出去住，母亲坚决不同意，但无法阻挡儿子奔向独立生活的脚步。自从儿子搬走后，母亲每日都觉得空虚无聊，无所事事。不久之后，宝宝和订婚的女友一起回来了，经过离家后的成长和历练，宝宝和母亲都感受到了爱的多重维度，一家人又再次坐在一起愉快地包包子。这部作品虽然剧情老套，但对于仍在成长中的大学生具有很强的吸引力和认同感。根据连续两年的学生反馈，课程思政的效果明显。同学们经过分组讨论和查找资料，提炼出三个思政主题。以下，本文将从教学实践出发举例说明思政主题如何有效融入动画片《BAO》的赏析中去。
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user: 2. 海外华人的文化认同 经过半学期的文学课学习后，学生们在解读作品时，很自然地把背景介绍分为导演的背景介绍和作品的背景介绍两部分。导演石之予(Domee Shi)在两岁的时候随父母从中国绵阳移民到加拿大多伦多。导演的中西教育背景为英语专业学生的跨文化能力背书，同时奠定了这部作品整体的审美基础。受益于父母深厚的传统文化积淀，石之予虽然身在国外，却无时无刻不被中国文化包裹，除了自幼傍身的中国绘画，母亲拿手的中国饮食也深深地俘获了石之予的身心。在采访中，石之予说“我想分享中国文化，华人社区的食物和人文，这部影片是一次完美的表达机会” [ 6 ]。关于作品，石之予强调，《BAO》的出品方皮克斯动画“愿意向世界讲述各种特别的故事” [ 7 ]。这显示出皮克斯公司倡导多元文化，兼收并蓄的开放理念。在此理念之下，满载中国文化的《BAO》以其世界性话题产生的审美经验提升了观众的跨文化意识，如萨默(Sommer)指出“审美经验有助于发展人们称之为‘跨文化的思维’，即，寻求突破种族中心主义世界观固有局限的思维方式，并致力于不同文化之间的对话和理解”( [ 8 ]， p. 155)。在跨文化审美的背景之下，同学们看到了海外华人对中国文化的坚持，继承和传播，石之予不仅没有因为去国多年产生出与中国文化的隔膜，她用美食锚定出中国文化与世界文化的链接点，并且以喜闻乐见的方式将其呈现出来，征服了全世界的观众。短小的动画片《BAO》搭建了一座沟通中国文化与世界文化的桥梁。
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user: 3. 亲情表达的多重维度 在中国人的家庭里，美食和宠溺往往是母亲表达爱的法宝。宝宝的母亲作为家庭妇女，每日忙于烧饭带孩子，孩子的成长构成母亲的全部生活，她除了尽其所能满足孩子的需求之外，自己别无所求，对孩子的宠溺在所难免。当孩子小的时候，母亲是他的全部世界，但随着年岁增长，母亲所能提供的条件已经无法满足孩子不断成长的需求。外面的缤纷世界时刻在召唤，冲出家庭的束缚变得迫不及待；但对于母亲，一旦儿子自立门户，她的生活将变得空虚无措，于是控制与反控制，保护与反保护构成该片的主要冲突。 与此同时，父亲表达爱的语言则是每日勤勉地工作。片中的父亲和孩子很少正面交流，父亲整日忙于工作，回家就是看电视和吃饭，他不带孩子出去运动，貌似也不关心孩子的成长，他就像是长期住在家里的客人，一个每天提着公文包来来去去的熟悉的陌生人。父母之间缺乏沟通也造成了母亲把所有的情感都倾注在儿子身上，成为压在儿子身上无法承受的母爱。 宝宝的个人的成长过程便是不断体悟父母之爱的过程。和所有的小朋友一样，宝宝在幼小的时候十分依恋母亲，母亲的怀抱，母亲的点心都让宝宝快乐不已；但是年岁渐长的宝宝越来越认识到怀抱和点心并非自己想要的全部世界，他向往和小伙伴踢球聊天，向往和女朋友开车兜风。当母爱成为自己奔向自由的羁绊，宝宝毫无犹豫地甩掉束缚，冲出家门；又过了几年，宝宝结婚成家了，获得了自己想要的幸福。等他建立自己的家庭之后，他突然理解了母爱的羁绊，他知道母亲是这个世界唯一无条件，无原则宠溺自己的那个人，再次回到母亲身边时他的爱也获得了成长；与此同时，他也理解了自己的父亲，这个从来不苟言笑，不善言辞，生活略显乏味的男人。这个男人貌似感受不到妻子默默的付出，感受不到美食的乐趣，吃饭时要么狼吞虎咽，要么漫不经心，不知道他的所思所乐何在，这是一个在日常家庭生活中缺乏存在感的父亲。但是，无法忽略的事实是，这个男人才是家庭的一家之主，每日地忙碌打拼都是为了养家，为了妻子和儿子能有更好的生活环境。这个男子面对妻子与儿子的冲突虽然着急烦恼，但却无计可施。等成家后的宝宝再次回来后，犹豫彷徨间不知如何表达，正是这个男人从背后推了一把宝宝，将其推入母亲的房间，这关键时刻的一推，消除了母子间短暂的尴尬，让母子俩再次开心地坐在一起吃点心。所以，父亲看似不在场，却无时无刻不在为这个家庭出力打拼，他是家庭的顶梁柱，是关键时刻的推动力。成家后的宝宝，无疑也会变成和父亲一样的男人，沉默而有力，做家庭的栋梁。尽管亲情的表达方式有所不同，宝宝终于理解了父母给予自己的深厚无私的爱，与父母达成了和解，无疑宝宝也会把这种爱传承给自己的后辈。 不同的文化背景，不同的时代会产生不同的家庭教育模式，主人公宝宝历经了出生时的喜悦，成长时的烦恼，和成家后的和解三个阶段。这部短片引发了同学们对中式家庭教育的阵阵共鸣，其中母亲的温暖与父亲的沉默，让在场的同学们不由地想起了自己的父母亲，那画面或许是母亲在窗前等候的目光，或许是和母亲逛菜场时从容的脚步，或是停留在父亲手中的电视遥控器；片中的宝宝也让同学们看到了自己年少的身影，谁的青春不叛逆，时而与母亲对峙，时而要离家出走，还有一房间的影星海报带来的喜悦和满足。作为对片中亲情的回应，某同学深有感触地总结：作为即将毕业的大学生，除了多打电话，多回家看看以外，还应该帮助父母建立自己的生活习惯和生活圈子，不要让父母陷入空巢家庭的困境，在父母逐渐衰老的过程中，子女需要多一点理解，多一点耐心，不要让“你陪我长大，我陪你变老”贴在墙上变成口号。