DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 共享策略下的综合体停车需求预测模型 3.1. 影响因素分析 3.1.1. 区位影响 综合体不同类型土地的交通集聚量受到综合体区位和交通通达性的影响较大，两个因素共同作用影响到综合体的实际停车需求。本文引入“区位势”的理论 [ 8 ] 来表征不同类型土地的停车需求受区位影响的程度，模型包括交通可达性和用地综合集聚度，再利用不同功能片区间的相对区位势计算得到交通区位势修正系数，计算公式如(2)所示。 λ = A i x ⋅ M i δ (2) 式中： λ 为交通区位势修正系数， A i 为综合体内各类性质用地的交通可达性， M i 为用地的综合集聚度。 3.1.2. 公交出行方式影响 允许泊位共享的停车策略受公共交通出行比例的影响较大，城市中选择公共交通工具出行的比例越高，乘小汽车出行的比例会有所降低，停车需求也会减少。上一节调查结果表明，300米的步行距离适宜组织停车泊位的共享，因此选择综合体300米半径内的公交站点数量作为允许泊位共享的需求预测影响因子，建立的公交出行方式修正系数计算公式如(3)所示。 T = ( 1 − P ) k (3) 式中：T为公交出行方式修正系数，P为综合体所在城市的公交出行比例年均增长率，k为综合300米半径内公交站点数量。 Table 7 Probability of choosing berth sharing in specific situation 一类停放时长(停车时间1 h以内) 可容忍步行距离 100 m以内 100~200 m 200~300 m 300~400 m 400 m以上 选择泊位共享的概率 0.9896 0.9549 0.8246 0.5107 0.1882 二类停放时长(停车时间1~2 h) 可容忍步行距离 100 m以内 100~200 m 200~300 m 300~400 m 400 m以上 选择泊位共享的概率 0.9714 0.8830 0.6262 0.2711 0.0763 三类停放时长(停车时间2~3 h) 可容忍步行距离 100 m以内 100~200 m 200~300 m 300~400 400 m以上 选择泊位共享的概率 0.9237 0.7289 0.3738 0.1170 0.0286 四类停放时长(停车时间3~4 h) 可容忍步行距离 100 m以内 100~200 m 200~300 m 300~400 m 400 m以上 选择泊位共享的概率 0.7118 0.1893 0.1754 0.0451 0.0104 五类停放时长(停车时间4 h以上) 可容忍步行距离 100 m以内 100~200 m 200~300 m 300~400 m 400 m以上 选择泊位共享的概率 0.4659 0.2545 0.0704 0.0465 0.0037 表7. 不同场景下选择泊位共享的概率 3.1.3. 泊位共享周转率影响 综合体内不同功能片区的停车需求不同，高峰停车周转率也存在差异，每一类土地的高峰周转率所在的时段不尽相同。引入共享停车的策略后，某一类功能用地在停车高峰时段泊位不足时，可以借用相邻用地的空余停车泊位满足自身需求。基于此假设，建立泊位共享周转率修正系数，公式如(4)所示。 K i = T i ( H ) T i ( H i ) (4) 式中： K i 为i类型用地的泊位共享周转率修正系数， T i ( H ) 为i类型用地在高峰 时段的停车周转率， T i ( H i ) 为i类型用地在高峰 H i 时段的停车周转率。 3.2. 停车需求预测模型 1、常规停车需求预测模型 某一类用地的停车需求往往与高峰停车周转率和停车泊位数有关，综合体的停车需求一般是各功能用地停车需求的和，公式如(5)所示。 R i j = r i j ⋅ P i (5) 式中： R i j 为i类型用地在高峰 时段内的常规停车需求， r i j 为i类型用地在高峰 时段内的泊位利用率， P i 为i类型用地内供给的停车位数。 2、共享策略下的综合体停车需求预测模型 常规需求预测模型代入交通区位势修正系数、公交出行方式修正系数和泊位共享周转率修正系数，最终建立共享策略下的综合体停车需求预测模型，如公式(7)所示。此方法充分研究了泊位共享的策略，引入相关影响因子，为综合体的停车需求预测提供了一种更加合理的分析理论。 D = max [ ∑ i r i j ⋅ P i ⋅ λ ⋅ T ⋅ K i ] (6) 式中：D为共享策略下综合体的停车需求总量， r i j 为i类用地在高峰 时段的停车利用率，P i 为i类用地的停车位数量，λ为交通区位势修正系数，T为公交出行方式修正系数， K i 为泊位共享周转率修正系数。
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user: 4. 案例分析 案例选取莆田市城市核心区的某综合体(图4)，其中包含居住、办公、餐饮娱乐、商业等功能，是莆田市典型的综合功能区，该综合体现状停车泊位数有742个，总占地面积约11.4万平方米。该综合体基本符合推行共享停车策略的要求，首先，综合体的各类性质用地构成环式结构 [ 9 ]，任一用地都可以与其他用地进行泊位的共享；其次，综合体整体区域东西方向最长距离约300米，南北方向最长距离约380米，停车泊位与目的地之间的大部分步行距离在300米的内。 图4. 莆田市核心区某综合体商圈 4.1. 区位影响因素分析 区位影响因素通过计算综合体各类功能片区周边的道路等级、长度及服务水平指标，利用区域繁华程度计算综合体各功能区的综合集聚度，通过公式(2)求解每一类片区的交通区位势修正系数，结果表8所示。 Table 8 The potential correction coefficient of the traffic area for each property of comple 用地类型 居住 办公 商业餐饮娱乐 相对区位势系数 0.981 0.997 1.03 表8. 综合体各功能片区的交通区位势修正系数 4.2. 公交出行方式影响因素分析 利用公交调查数据，由公式(3)计算得到每一类功能片区的公交出行方式修正系数，结果如表9所示。 Table 9 Correction coefficient of public travel mode for each property of comple 用地类型 居住 办公 商业餐饮娱乐 公共交通出行调节系数 0.956 0.941 0.97 表9. 综合体各功能片区的公交出行方式修正系数 4.3. 泊位共享的周转率影响因素分析 利用停车需求调查数据计算和分析得到综合体内各类功能片区的停车周转率，由公式(4)计算得到泊位共享的周转率修正系数，结果如表10所示。 Table 1 0 Correction coefficient of turnover rate for each property of comple 用地类型 居住 办公 商业餐饮娱乐 周转率修正系数 0.84 1 1 表10. 综合体各功能片区的周转率修正系数 4.4. 综合体停车需求预测结果 代入将上述三类影响修正系数代入公式(7)，计算得到允许泊位共享后该综合体的需求预测结果，结果如表11所示。综合体实行共享策略前，共拥有742个停车位，实行共享策略后，通过新的需求分析方法预测的停车泊位数为645个，配建的停车泊位数缩减了97个，节约了13%的停车资源，这也证明该需求分析方法对于综合体停车资源的优化是有效果的。 Table 1 1 Prediction results of complex parking demand under shared strateg 用地性质 居住 办公 商业餐饮娱乐 高峰停车需求 250 422 70 区位修正系数 0.981 0.997 1.03 公交出行方式修正系数 0.956 0.941 0.97 泊位周转率修正系数 0.84 1 0.75 停车需求预测结果 197 396 52 合计 645 表11. 共享策略下的综合体停车需求预测结果
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user: 5. 总结 城市综合体在当今城市发展中的地位日益显著，如何合理规划综合体的停车资源，如何缓解现有设施停车供需的矛盾，是综合体规划和现有资源整合中需要重点考虑的一个问题。本文在充分调研和分析综合体停车现状的基础上，建立了共享策略下的停车选择行为模型，分析了各类影响因子在泊位共享选择时的概率。本文在现有常规需求预测理论的基础上，提出泊位共享策略下的综合体停车需求预测方法，引入了区位势影响因子、公交出行方式影响因子和不同类型用地的周转率影响因子，可以更加合理地配建综合体的停车泊位，减少中心城区土地资源的浪费，同时也为相关部门制定停车规划方案和停车管理法规提供参考。
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user: 摘 要 知识管理视角下人才信息云平台基于对人才信息的统一整理，依据信息科学将人才核心价值信息进行提取，在管理科学的基础上进行进一步的整理，期望在能够降低人才资源管理者(HR)获取信息的时间成本的同时提高信息的价值。本系统主要从人才的科研成果方面进行分析，结合人才的基本信息，学习经历等信息立体呈现人才的成长曲线，为人才资源管理者(HR)们做出决策给予数据支持。本平台主要是为了给各种机构、单位和公司与不同专业人才提供一个沟通效率高、时间成本低的信息平台。本平台将从平台的需求分析，系统设计进行建模。分别使用UML用例图，包图来进行软件需求分析，软件体系。 关键词 :知识管理视角，信息科学，人才，UML 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 在招聘过程中，求职者的信息处理是很麻烦的，每个求职者的资料、需求都不同，处理起来比较繁琐，对于人才资源管理者(HR)来说，在浩如烟海的求职者中如何筛选合适的求职者是一项比较花费时间精力的工作，如何简化人才信息的同时保留合适岗位的人才是很困难的。所以，就需要一款知识管理视角下人才信息云平台。 创建一款知识管理视角下人才信息云平台可以很好地解决人才资源管理者(HR)和求职者之间的问题，平台面向所有想要使用人才数据的用户，根据知识管理视角下将人才的信息主要提取出基本信息、学习经历信息、科研信息，删减大量的冗余信息，依照提取的人才信息可以直观地看出人才的学习能力、专业能力，方便人才资源管理者(HR)进行决策。本平台主要建立一个具有动态交互管理、可视化体验良好的人才信息云平台系统。人才资源管理者(HR)登陆后可以查看人才的基础信息，对于感兴趣的人才可以点击人才姓名出现人才详细信息，然后还会以线型图将该人才的近几年的学习信息动态展示，人才机构登录后，可以管理本机构人才信息。管理员则可以对用户进行管理。 知识管理视角下人才信息云平台能更好地帮助应届毕业生的求职，实用的价值比较强，使用UML作为建模工具 [ 1 ]。
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user: 2. 课题需求 1) 人才资源管理者(HR)注册时需要进行验证，确定身份后可以使用系统功能。 2) 人才机构注册后，也需要进行身份验证，确定身份，人才机构可以时具体的机构也可以是个人。 3) 人才资源管理者(HR)可以查看人才信息，或检索自己想看的人才信息。 4) 人才机构可以管理本机构人才信息。 5) 人才机构和人才资源管理者(HR)可以相互联系。 6) 系统管理员进行用户管理。
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user: 3. 需求分析建模 人才资源管理者(HR)和人材机构是知识管理视角下人才信息云平台具体业务的参与者。管理员是知识管理视角下人才信息云平台管理者，见图1。 管理员负责平台的用户管理，包括用户的权限管理，以及人才资源管理者(HR)和人材机构注册时的审核。人才资源管理者(HR)和人才机构注册成功后即可使用系统功能。人才资源管理者(HR)可以查看各人才机构人才信息，并和人才机构进行联系。人才机构可以管理自己的人才信息，更新自己的学习成果并联系人才资源管理者。 图1. 系统业务用例图
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user: 4. 系统分析建模 知识管理是指为了增强组织的能力而创造、获取和使用知识的过程 [ 2 ]。在人才信息的管理中，由于是面向的人才资源管理者，所以信息方面的保留要具有针对性，因为人才资源管理者(HR)普遍的招聘理念。就是为了招到与岗位匹配的专业人才，在招聘时，企业应严格执行按岗选人的原则。岗位需要什么样的专业、技术，就招聘什么类型的人才 [ 3 ]，所以保留人才信息是应当着重突出专业性这一点，由于教育资源分配尚存在不平衡不充分等问题，在考虑学习能力是应当将学历经历信息和人才的籍贯等基本信息综合考虑，而专业信息可以从人才的科研成果中得到比较好的体现，使用知识管理的方法找出能力和信息之间的关系。具体分析如下。 人才资源管理者(HR)信息：存储人才资源管理者(HR)的信息，主要属性包括人才资源管理者(HR)编号、姓名、手机号码、资格证书图片等信息。 人才机构信息：用于人才机构的信息，主要属性包括人才机构编号、人才机构名称、机构资格证书图片等信息。 人才信息：存储人才的信息，主要属性包括人才姓名、年龄、学习经历等信息。 科研信息：存储科研的信息，主要属性包括科研名称、科研编号、完成时间、科研类型等信息。 账户信息：存储账户信息，主要属性包括账户号、密码、权限等信息。 管理员信息：用于存储平台管理员相关的数据信息，主要属性包括工号、姓名等信息。 联系信息；存储联系信息，包括联系人编号，被联系人编号等等。 知识管理视角下人才信息云平台分析类图，见图2。 图2. 系统分析类图 知识管理视角下人才信息云平台设计体系图如图3所示。 图3. 体系结构设计包图 知识管理视角下人才信息云平台系统功能架构图如图4所示。 图4. 软件功能架构设计图
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user: 5. 功能设计 Research、Hr、Organ类共同完成查看科研信息模型设计。其中Research类为科研类，包含科研相关的信息内容，Hr类和Organ类分别为人才资源管理者(HR)类和人才机构类信息，设计类图中体现了模型中的标识(id)和模型之间的关系。 Research Dao实现了查看科研信息功能中的数据访问，实现科研信息查询 Research Query方法。 Research Service类实现了具体的查看科研信息业务逻辑功能，主要是查询科研信息Get Research。 Research Views是Web端的页面，web应用开发中的网站后台管理主要包括操作管理、权限管理、实体管理以及反馈管理等四个活动内容 [ 4 ]。
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user: 6. 软件功能测试 对软件界面进行设计并完成对应功能的测试用例，用户在人才信息界面可以看到人才信息，当点击人才信息时，会显示当前人才的具体科研成果，包括科研成果的名称，类别，时间，状态，查看科研信息展示界面展示，同时动态的生成科研信息折线图，软件界面使用AJAX技术让Web页面更轻便、更精致、用户体验效果更好 [ 5 ]。科研动态界面见图5。 图5. 科研动态界面图 人才机构用户登录后可以点击机构管理，进入机构信息查询界面，可以看到机构人才信息，包括姓名，籍贯，入职时间，并对机构人才进行管理。见图6。 图6. 机构人才管理界面图 管理员在用户界面可查看已经拥有的用户，同时对用户的信息进行管理，包括修改用户的各种信息，新增用户信息等，用户管理界面展示如图7所示。 图7. 用户管理界面图
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user: 7. 结论 本文从知识管理视角的体系下出发，根据市场上的实际需要，在方便人才资源管理者(HR)的基础上，尽可能地减少人才信息，用较简便的信息来将HR们最需要的人才信息展示给他们，利用知识管理的分析方法，保留人才最能展示学习专业能力的信息。知识管理视角下人才信息云平台摒弃了传统人才信息平台过多的表述文字，大胆采用少量数据信息，使用图形化手段形象展示了人才的结构特征，方便了HR对人才招聘工作中有效信息的快速获取，本平台具有动态交互性能良好和数据可视化的特点，为人才查询和管理提供了较为便捷的实现方式。
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user: 摘 要 时值庚子岁初之气即将进入二之气，新冠感染及新冠肺炎重症治疗进入了攻坚阶段。本文在五运六气背景下，结合新冠肺炎死亡患者病理解剖结果以及中西医结合治疗的难点和盲区，针对燥与痰、高凝状态与出血、辛散透邪与伏燥、燥与湿、治肺燥“五相反”数个矛盾进行了运气病机分析，并提出在临床变证、六气杂陈的矛盾处理、瘥后防复的临床难点中抓住燥邪病机主线的不同治则与实践效果较好的方剂，以期共同提高重症处理临床疗效，减少重症率，降低死亡率，彰显中医治疗疫病的独特优势。 关键词 :五运六气，中医药，重症，临床难点，新冠肺炎，新型冠状病毒感染，瘟疫，伏燥，伏邪，燥湿相兼，核酸检测阳性，炎症风暴，痰栓，肺栓塞，高凝状态，出血 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 中医药在发生于己亥岁末与庚子岁初的新型冠状病毒感染及新冠肺炎治疗中，显示出了独特的优势。在感染初期和轻症阶段，早期中医药介入可以明显降低重症率，降低死亡率 [ 1 ] [ 2 ]，见图1。 图1. 中西医结合治疗新型冠状病毒肺炎34例临床研究 [ 1 ] 目前，临床治疗进入攻坚阶段。时空背景也发生了变化，如何降低重症发生率、死亡率、以及核酸检测阴性以后复转阳性的问题是重中之重。中医在疫病治疗中有系统的理论指导。本文拟在五运六气背景下 [ 3 ]，结合最新新冠肺炎死亡患者病理解剖结果 [ 4 ]，针对新冠感染发病机制及新冠感染重症处理的临床难点进行分析，以期共同提高重症处理临床疗效，减少重症率，降低死亡率 [ 5 ]，彰显中医治疗疫病的独特优势。 新型病毒感肺炎，虽然病位在肺，病机却不仅限于肺。《素问·咳论》指出：“五脏六腑皆能令人咳，非独肺也。”在临床重症阶段，中西医并用的情况下，虽然病机十分复杂，但有其共同规律。《内经》言：“五疫之至，皆相染易，无问大小，病状相似。”故仍应勿忘“必先岁气、无伐天和”、“谨调阴阳、无失气宜”的临床指导原则，从天–人–邪三个方面 [ 6 ] 考虑病情、病势，精准施策。 时气进入庚子岁，整体运气背景是金运太过，少阴君火司天，阳明燥金在泉。临床用药首先要注意谨遵内经“用热远热”的原则，且务必重视肺为娇脏，伏燥伤肺的特性。
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user: 2. 新冠肺炎临床难点的运气病机分析及治则 1、燥与痰的矛盾 从新冠肺炎死亡的病理解剖 [ 7 ] 结果看，患者多因痰栓窒息而死。自病理解剖结果公布以后，重症治疗将有创呼吸机改为吸痰后，死亡率迅速下降。但是，对于粘痰、痰栓使用吸痰器吸痰效果十分有限，雾化吸入非常表浅，这就提示临床使用中药祛痰的重要性。在庚子岁初之气(大寒~春分)太阳寒水加临阶段，祛湿化痰类中药比较好用。但是春分之后，厥阴风木加临少阴君火，方剂不可过燥。新冠肺炎重症患者本有伏燥 [ 3 ] [ 8 ]，时气又遇庚金之燥，因此治疗中应注重选用润肺化痰中药。而中医恰恰有润肺化痰的方法和优势，可以解决燥与痰的矛盾。《素问•至真要大论》云：“燥淫所胜，平以苦湿(温)，佐以酸辛，以苦下之。”石寿棠《医原》认为：“苦当是微苦，如杏仁之类，取其通降；温当是温润，非温燥升散之类。”“辛中带润，自不伤津，而且辛润又能行水，燥夹湿者宜之。 [ 9 ] ”牛膝木瓜汤、清燥救肺汤、金匮麦冬汤都可成为备选方案。 三因司天方牛膝木瓜汤是专治庚年岁金太过，肝木受邪之方。燥伤阴血，补肝之血，可以从酸，补肝之气，必不得从辛矣。酸可育肝之血，辛则劫肝之血。故方用白芍补厥阴之阴，且制肺金之横；杜仲养风木之气，自无辛烈之偏。同为气血交补义，仍重取肝阴。松节通利血中之湿，且治关节诸痛。牛膝、吐丝益肝润下，复以枸杞甘平润肺。不用泻金而金自宁。木瓜舒筋，天麻熄风，牛膝达下，顾虑周密。虽有火气来复，喘咳气逆，总可无忧矣 [ 10 ]。 2、高凝状态与出血的矛盾 新冠感染肺炎患者，常因“炎症风暴”导致病情骤然加重，甚至导致死亡。西医方案对此没有特效办法。大剂量激素疗法不仅透支肾精，反而加重炎症风暴 [ 5 ] [ 10 ]，造成后遗症。一部分患者伴发出血，临床使用止血剂又容易引发体内高凝状态。在炎症风暴的作用下，容易进展为多脏器衰竭、急性肾功能衰竭、肺栓塞等威胁生命的问题。《柳叶刀》报道40%新冠肺炎患者存在静脉血栓栓塞高风险 [ 11 ]。这就提示临床处理血栓形成和出血双重倾向的矛盾至关重要。 庚子岁的司天之气是少阴君火。立春之后，龙雷之火开始生发，二之气厥阴风木加临少阴君火，风火相煽，火势更旺。伏燥本已伤阴，此风火更易升腾。火易动血伤金，加重肺金损伤。风干火燥的运气背景下，需要较好地兼顾润燥凉血、活血止血之功效。司天方正阳汤 [ 12 ] [ 13 ]，恰恰可以针对子午之岁，少阴司天，阳明在泉的火燥病机。用药之权，当辛温以和其寒，酸苦以泄其热，不至偏寒偏热。川芎、元参、当归咸以软之调其上之热，止诸血妄行。桑白皮甘寒悦肺，芍药酸以益金，旋复降逆，酸以收之安其下。白薇和寒热，有维持上下之功，生姜、甘草一散一和，诸药合用，巧妙地解决了火燥并存与肺恶苦燥的矛盾。而这一矛盾不解决，很可能是病情反复的原因之一。 国家中医药管理局微信公众号2020年3月5日报道，在庚子战疫收官之际，常德市住院时间较长的7例患者，反复核酸检测十余次，结果总是阴阳交替，始终达不到连续两次阴性的出院标准，最终使用正阳汤核酸检测全部转阴，达标出院 [ 14 ]，是为临床应用的例证。 通常，临床医生见到火热之象常常使用清热解毒之品，而忽略了苦能生燥，大剂量清热解毒之品也将进一步加重燥邪伤肺的病机。苦寒之品又伤脾土，以至生化无源。这是临床特别需要注意的问题。 新冠肺炎重症伏燥在太阴，当急从阳明解 [ 3 ]。司天麦冬汤专为火热伤肺而设，有急下存阴之功而无苦寒戗土之过，设计精妙，可为燥热伤肺临床选用 [ 12 ]。 3、辛散透邪与伏燥的矛盾 新冠感染致病原为新型冠状病毒(2019-nCoV)，但根据运气理论“疫毒必藉时气而入侵”。因此，它是疫毒和时气同时作用于人的结果。疫毒因“得伏气而鸱张”。晚清名医薛福辰认为：凡病内无伏气，病必不重；重病皆新邪引发伏邪者也。如果临证没有处理好伏气的问题，就会很快进入重症阶段。或者造成临床治愈的假象，而后出现核酸检测重新转阳等问题。因此，必须注意新冠肺炎重症患者“伏燥为本，时气为标”的病机特点 [ 3 ]。 己亥岁末与庚子岁初之气，运气背景均有太阳寒水因素，故临床统方是按照寒湿疫设计的。进入二之气，寒湿因素渐消退，火燥因素呈现，故应注意辛散透邪与伏燥的矛盾处理。 何为“伏气”，何又为“伏气温病”？明代吴又可《温疫论》原序：：“夫温疫之为病，非风、非寒、非暑、非湿、乃天地间别有一种异气所感”。吴氏称之为杂气、戾气、疠气或疫气。清代刘吉人在《伏邪新书》中写道：“感六淫而不即病，过后方发者，总谓之曰伏邪。”他把“邪”的概念由“伏寒”扩大为“六淫伏邪”与“疫疠伏邪”。清代柳宝诒把伏邪的部位与外发的部位分而论之：“论邪之伏，在于少阴”；“论邪之发，当以症候为依据，……路径多歧，随处可发。”提示我们观察中西医结合治疗临床表现，动态调整用药方向。 燥易化火，燥易伤阴。虽然疫病必当透邪外出，但透阴分之伏燥，当慎用辛温。伏邪在里，遇外感时气引动。如用药过于辛温，犹如抱薪救火，导致高热不退，或热势反复。何廉臣《重订广温热论》云：“虚燥从伏邪伤阴，阴虚生火，火就燥而成，病势较实火症似缓实重，用药必贵于补 [ 14 ]。”提示伏燥伤阴治则当由祛邪为主转为扶正为主。 《温病条辨》中的青蒿鳖甲汤方为辛苦咸寒法立方，恰为透阴分、血分之热而设，意在透阴分之伏邪出外。对此次新冠感染高热不退，夜热早凉有非常好的疗效，通常一副退热，对一线用药可资参考。司天方牛膝木瓜汤 [ 12 ] 、清燥救肺汤、金匮麦冬汤亦为对机扶正方剂。 4、湿与燥的矛盾 [ 15 ] [ 16 ] 新冠肺炎重症阶段常常有炎症渗出，胸腔积液，水肿，胃肠道症状等，常被当成水湿之证处理，因此用药常常浊烈，而与肺燥病机相矛盾。吴鞠通认为：“盖以燥为寒之始，与寒相似，……又以阳明之上，燥气治之，中见太阴而阳明从中，以中气为化，故又易混入湿门也。” [ 17 ] 《素问·至真要大论》曰：“阳明厥阴，不从标本，从乎中也。”“从中者，以中气为化也。按阳明之上，燥气治之，中见太阴。”因此，燥湿相兼是病理过程中常见状态，必须处理好这一矛盾。 伏燥在太阴，既可伤手太阴肺，又可伤足太阴脾。而两者一主通调水道，一主运化水湿，相互协调，不可偏废。用药必得讲究润燥而不滋腻，化湿而不辛燥苦寒。 李东垣之升阳益胃汤对于升降失常、燥湿相兼的病机效如桴鼓。庚子岁初之气太阳寒水加临，寒则太阳之开失司，湿则太阴之气不运。新冠肺炎重症阶段，三阴合病，重在少阴。必须重剂起沉疴以回阳救逆，同时处理好大热大燥之药与肺喜润喜凉特性之矛盾。司天方之备化汤、静顺汤都为对机之方，当谨守病机。 5、肺为娇脏，治肺燥时应避免“五相反” 庚子岁自大寒至春分时段太阳寒水加临厥阴风木，故太阳病类方在临床早期和轻症阶段取得了较好的效果 [ 18 ]。但值得注意的是，此次疫病的运气背景虽有六气杂陈，但燥邪病机不容忽视。针对太阳病、化湿祛痰的药物多偏辛温燥热，在临床重症阶段故应特别注意肺燥的病机主线。 石寿棠在《医原》中提出治肺燥时需注意的“五相反”：“燥邪用燥药，一相反也；肺喜清肃，而药用浊烈，二相反也；肺主下降，而药用升散，三相反也；肺为清虚之脏，……苦寒沉降，阴柔滞腻，气浊味厚，病未闭而药闭之，病已闭而药复闭之，四相反也；气分之邪未开，而津液又被下夺，五相反也。” [ 5 ] 故在用药方面，退热时的辛散发汗(包括西药退烧药)，攻毒时的苦寒重剂(包括西药大剂量抗生素)，补虚时的滋腻厚味，均在避忌之列。
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user: 3. 结论与创新观点 本文分析了五运六气背景下的新冠肺炎病机特点。与普通辨证论治相比较，更具普遍意义。进入庚子岁后新冠肺炎燥邪病机成为主要矛盾，临床重症处理中当注重燥邪病机。针对寒湿疫的处方面临临床难点问题时需三因制宜予以动态调整。本文在五运六气背景下，结合新冠肺炎死亡患者病理解剖结果以及中西医结合治疗共同的难点和盲区，针对燥与痰、高凝状态与出血、辛散透邪与伏燥、燥与湿、治肺燥“五相反”等数个矛盾进行了运气病机分析并提出临床变证、重症的临床难点与矛盾处理当抓住燥邪病机主线，并以《医原》中提出的治肺燥时需注意的“五相反”为警示，给出了解决对策和推荐方药，以期共同提高重症处理临床疗效，减少重症率，降低死亡率，彰显中医治疗疫病的独特优势，尽快打赢这场全球抗疫战。
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user: 摘 要 本文对移动互联交通诱导信息下的出行者路径选择行为进行SP调查，利用SPSS软件对影响因素进行筛选、剔除，并通过建立Logit回归模型预测出行者改变路径的概率，基于研究结果得出对制定交通诱导控制协同管理策略的启示。以路网行驶时间和延误时间最小之和为目标函数，建立交通诱导控制协同模型，通过遗传算法对协同模型算法进行优化设计，以桂林市一个包含四个交叉口的小型路网对模型进行实例分析，优化前后结果对比分析表明模型实现了路网总行程时间的减少，验证了模型的可行性。 关键词 :交通控制，交通诱导，路径选择行为，遗传算法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着“物联网”、“互联网+”、“车联网”技术的发展，实现了交通数据的全面感知，使现代交通进入交通大数据的大发展时代。人们发现将互联网科技带入交通系统中对交通进行管理和控制能够起到良好的效果，对改善城市交通拥堵问题和提高城市交通系统的运行效率起到积极的作用。在此背景下，智能交通系统(ITS)逐渐成为交通领域研究的热点和重点。 智能交通系统(ITS)是将现代通讯、信息、控制、传感以及计算机等技术融合并有效地使用于交通系统中，从而打造的具有良好的实时性、准确性、高效性的城市交通管理系统 [ 1 ]。城市交通控制系统(UTCS)和城市交通诱导系统(UTFGS)是智能交通系统的核心，交通控制系统通过管理手段，协调交叉口各信号相位的绿灯时间，对路网流量进行再分配，以提升路网的通行能力和改善交通状况。交通诱导系统是通过向出行者发布描述型或诱导型的交通信息，实现对出行者路径选择的影响，从而对整体的路网流量分布进行优化，避免因车辆“扎堆”而引起交通拥堵。交通控制系统和交通诱导系统两者既相互联系、缺一不可，又互相独立、各有侧重 [ 2 ]，交通诱导控制协同系统能够整体上有效地优化路网流量在时空上的分布，以达到最佳的管理效果。因此，研究移动互联交通信息下的城市交通诱导控制协同方法，对改善城市交通环境，提升路网运行效率，建设绿色城市以及促进城市经济发展具有十分重要的意义 [ 3 ]。
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user: 2. 出行者路径选择行为调查与分析 2.1. 出行者路径选择行为调查 2.1.1. SP调查问卷设计 (1) 影响因素调查 ① 个人属性。包括：年龄、年收入、受教育水平、驾龄、对路网的熟悉程度等； ② 出行特性。包括出行目的、出行耗时、出行次数等； ③ 信息属性。包括对VMS的关注程度、对VMS信息准确度的评价、偏好的VMS发布信息的形式等； ④ 改变路径倾向。包括改变路径考虑的主要因素、何种情况下关注诱导信息等。 (2) 假设情景调查 假设情景中，当原计划路径a发生交通拥堵后，调查VMS发布三种不同的诱导信息：“路径a拥堵，路径b通畅”、“路径a——6公里，25分钟；路径b——8公里，20分钟”、“路径a——6公里，30分钟；路径b——8公里，20分钟”对出行者路径选择的影响。假设情景示意图如图1所示。 图1. 假设情景示意图 2.1.2. 调查描述 为了获得足够的样本量，本次调查以网络调查和实地调查两种方式进行。实地调查的时间为2019年11月23日(周六)，地点为桂林市中心广场，对出行者当面进行访问与填写问卷。 2.2. 路径选择行为模型 模型的因变量是出行者是否改变路径，自变量包括：年龄、收入、受教育水平、驾龄、路网熟知程度、出行目的、出行耗时、出行次数、VMS信息准确度、VMS信息表达类型、VMS关注程度、改变路径的影响因素这12个因素。 本文运用SPSS 22.0软件，采用二元Logistic回归分析对12个影响因素进行检测、剔除。在回归分析中，以显著性0.25作为筛选自变量的标准，剔除显著性大于0.25的自变量，置信度水平采用SPSS软件默认的95% [ 4 ]。最终得到4个显著性小于0.25的自变量：驾龄、VMS信息准确度、VMS关注程度、改变路径影响因素。结果如表1所示。 Table 1 Logistic regression parameter estimation result 影响因素 B S.E Wald df 显著性 Exp(B) 驾龄 −0.144 0.108 2.273 1 0.122 0.774 VMS准确度 8.944 2 0.113 VMS准确度(1) 1.379 1.116 7.446 1 0.013 7.461 VMS准确度(2) 1.142 1.134 2.997 1 0.145 2.964 VMS关注程度 6.013 2 0.136 VMS关注程度(1) 1.492 0.803 4.751 1 0.046 4.192 VMS关注程度(2) 1.137 0.574 3.724 1 0.128 2.746 改变路径因素 4.742 2 0.135 改变路径因素(1) 1.358 1.121 4.026 1 0.027 1.343 改变路径因素(2) 1.183 1.097 2.018 1 0.134 1.174 常量 1.751 1.947 9.831 1 0.038 0.874 表1. Logistic回归参数估计结果 将筛选后留下的自变量的回归系数和常数项代入Logit模型中，建立诱导信息下出行者路径选择概率模型： p = exp ( 1.751 − 0.144 x 1 + 0.1379 x 2 + 1.142 x 3 + 1.492 x 4 + 1.137 x 5     + 1.358 x 6 + 1.183 x 7 ) / [ 1 + exp ( 1.751 − 0.144 x 1 + 0.1379 x 2     + 1.142 x 3 + 1.492 x 4 + 1.137 x 5 + 1.358 x 6 + 1.183 x 7 ) ] (1) 模型中各自变量对应的解释如表2所示。 Table 2 Correspondence of independent variable 自变量 对应的影响因素 x 1 驾龄 x 2 VMS准确度较高 x 3 VMS准确度一般 x 4 VMS关注度较高 x 5 VMS关注度一般 x 6 行驶时间更少 x 7 行驶路程更短 表2. 自变量对应关系 2.3. 模型分析 假定其余自变量固定，对模型中的变量进行单因素分析 [ 5 ]。 (1) 驾龄的影响 驾龄的回归系数为−0.144，说明驾龄越大，出行者改变路径的概率越小，其OR值为 exp ( 0.144 ) = 1.155 ，表明出行者不更换路径的概率随驾龄每增加1年而增大0.155倍。 (2) VMS准确度的影响 出行者认为VMS准确度较高和认为VMS准确度一般的OR值分别为 exp ( 1.379 ) = 3.970 、 exp ( 1.142 ) = 3.133 ，即认为VMS准确度较高和认为VMS准确度一般的出行者改变路径的可能性分别是是认为VMS准确度较低的3.970倍、3.133倍。表明VMS准确度越高，出行者依从诱导信息更换路径的可能性越高。 (3) VMS关注程度的影响 在出行者中，对VMS关注程度较高和关注程度一般的OR值分别为 exp ( 1.492 ) = 4.446 、 exp ( 1.137 ) = 3.0117 ，即对VMS关注程度较高和关注程度一般的出行者改变路径的可能性分别是关注程度较低的4.446倍、3.0117倍。说明出行者对VMS关注程度越高，受诱导信息的作用越大，更换路径的可能性越高。 (4) 改变路径选择因素的影响 模型中出行者受行驶时间影响的OR值为 exp ( 1.358 ) = 3.888 ，受行驶路程影响的OR值为 exp ( 1.183 ) = 3.264 ，即出行者受行驶时间因素影响而改变路径的可能性是其他因素的3.888倍，受行驶距离因素影响而改变路径的可能性是其他因素的3.264倍，说明出行者在出行中受到行驶时间和行驶距离的影响较大，改变路径的可能性也更大。 2.4. 对制定交通诱导控制协同策略的启示 交通诱导控制协同管理策略分为动态控制策略和动态诱导策略，动态交通控制策略是通过优化信号配时方案对交叉口车流进行管理，动态交通诱导策略的内容主要分为两部分：如何有效对交通流进行诱导、对路网交通流的均衡分配 [ 6 ]。路网交通流均衡分配可通过算法求得，而要达到对出行者有效诱导的目的，则要通过管理者的诱导手段。交通诱导信息对出行者在途中的路径选择行为有较大的影响作用，因此，基于本次对出行者在移动互联交通诱导信息下的路径选择行为研究的分析，对如何有效的诱导交通流可得到如下启示： (1) 交通管理者通过VMS发布诱导信息时，应及时准确地更新诱导信息，提高出行者对VMS诱导信息的满意度和信任度，避免诱导信息与实际情况存在较大误差，导致出行者降低对VMS诱导信息的信任度，对交通诱导系统发挥诱导作用产生消极影响。 (2) 根据假设情景调查分析结果，VMS在不同情况下发布不同类型的诱导信息能够起到不同程度的诱导效果。因此，交通管理者通过VMS发布诱导信息时，可根据路段的实际行程距离、预测得到的行驶时间和其他路网情况，选择对出行者发布描述型诱导信息还是预测型诱导信息，以最大限度地提高出行者对诱导信息的依从性，达到最佳的诱导效果。 (3) 根据路径选择模型的分析结果，出行者对VMS交通诱导信息的关注程度越高，其依从诱导信息进行改变路径的概率越大，诱导效果越显著。因此，交通管理者可通过公众号、车载广播、政府平台和论坛等途径提高出行者对VMS的认知和关注，进而提高出行者对VMS诱导信息的接受度和使用率，提高VMS的诱导效果，改善路网车流分布的均衡性。
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user: 3. 交通控制与交通诱导协同模型 本次建模的核心思想是以交通控制和交通诱导手段对路网上的交通车流进行调整，优化路网交通流在时空上的分布，以缓解局部区域路网范围内的拥堵，降低路网的总行程时间，提高路网的通行效率 [ 7 ]。因此本次建立的协同模型以行驶时间与延误时间之和的总行程时间作为模型的目标函数，以路网流量、流入率、绿信比为模型的变量，并对变量进行约束。 3.1. 路段行驶时间计算模型 路段的行驶时间是行驶路程与行驶速度的比值，可通过下式计算： T 1 = L V (2) 式中：L——路段上游交叉口出口20米到当前交叉口停车线前100米的距离； V——路段车辆的平均行驶速度； L可通过现场测量得到。V的表达式为： v = v f 2 ( 1 + 1 − 4 x v f k j ) (3) 将公式(3)代入公式(2)得到路段行驶时间公式： T 1 = k j L α ( 1 − 1 − 4 x v f k j ) 2 x (4) 3.2. 交叉口延误模型 本次研究中采用HCM手册(1985版)延误模型对延误进行计算，其计算公式如下： T 2 = 0.38 C ( 1 − λ ) 2 1 − λ x + 173 x 2 [ ( x − 1 ) + ( x − 1 ) 2 + 16 x S ] (5) 式中：C——信号交叉口周期； λ ——绿信比； X——饱和度； S——信号交叉口饱和流量。 式中第一项为车辆均匀到达交叉口产生的均匀延误，第二项为增量延误，由车辆的随机到达产生。 3.3. 协同模型的建立 综上所述，以路网总行程时间(行驶时间与延误时间之和)作为模型的目标函数，通过对流量、绿信比、饱和度等参数进行约束，建立如下协同模型： f = min ∑ α = 1 n ( T 1 + T 2 ) s .t .   { x ¯ = 1 n ∑ 1 n     x i < ψ ，     i = 1 ， 2.3 ， ⋯ ， n S 2 = 1 n ∑ 1 n ( x i − x ¯ ) 2 < σ ，     i = 1 ， 2.3 ， ⋯ ， n ∑ α ∈ A ( k ) q k = O D k n + ∑ α ∈ A ( n ) u n 0 < x < β 0 < q < β 0 < λ < 1 (6) 3.4. 协同模型的遗传算法设计 遗传算法是Holland教授模拟达尔文生物进化论的算法，该算法是基于适者生存原则模拟自然进化过程搜索模型最优解的方法。通过对变量进行编码得到一组候选种群并测算种群的适应度，根据适应度基于优胜劣汰、适者生存的准则得到模型的近似最优解，将得到的新种群进行复制、选择、交叉、变异得到新的近似最优解，对新的近似最优解循环重复以上过程，最终得到模型的最优解 [ 8 ]。 在遗传算法中，将模型的目标函数转化为适应度函数，对模型中的种群进行适应度测算。本文中建立的模型是求最小值的优化问题，将目标函数处理并转换后的适应度函数如下： F i t ( f ( x ) ) = max ( M − f ( x ) ) = max ( M − min ∑ α = 1 n ( T α 1 + T α 2 ) ) (7) 惩罚函数可通过惩罚不可行解将有约束模型转为无约束模型。求最小化的非线性规划问题时，采用加法形式构造进化函数，惩罚项由变量惩罚因子和对违反约束的惩罚构成；求最大化的非线性规划问题时，采用乘法形式构造进化函数。在本文中要解决的问题为最小化有约束问题，可以利用惩罚函数将最小化有约束问题转化为最小化无约束问题： F m i n f ′ ( x ) = f ( x ) + σ p ( x ) (8) 式中： σ ——惩罚因子，为较大正数。 相应的 p ( x ) 惩罚项为： p ( x ) = ∑ ​ ( max ( 0 ， − g i ( x ) ) ) 2 + ( h j ( x ) ) 2 (9) 式中： g i ( x ) ——约束条件中的不等式约束； h j ( x ) ——约束条件中的等式约束。
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user: 4. 实例应用分析 为了验证本次研究中交通诱导控制协同模型的可行性，本文针对一个包含四个交叉口的局部区域进行分析，路网示意图如图2所示。 图2. 路网示意图 为了简化计算，对路网中的以下数据进行假设： (1) 路网中的交叉口信号控制相位均为两相位； (2) 交叉口信号周期为固定周期，交叉口1、交叉口4周期取60 s，交叉口2、交叉口3周期取80 s； (3) 路网中道路的最大饱和度为0.4，最大饱和度方差为0.05； (4) 路网中道路的车辆最大驶入率为1辆/s； (5) 车流自由流行驶速度为22.3 m/s 2 ，路段阻塞密度为0.131辆/m。 (6) 1-3、3-1、2-4、4-2的OD需求为0.4辆/s。 (7) 驶出率与流量的转化值为0.025。 路网中的道路均为双向道路，其基础数据如表3所示。 将协同模型中的参数分别用实验数据和x代替，将决策变量流量 x i 用 x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， x 5 ， x 6 ， x 7 ， x 8 表示，流入率 q i 用 x 9 ， x 10 ， x 11 ， x 12 ， x 13 ， x 14 ， x 15 ， x 16 表示，绿信比 λ i 用 x 17 ， x 18 ， x 19 ， x 20 表示。参数变量与x的对应关系如表4。 利用Matlab软件中的遗传算法与直接搜索工具箱求解模型，最终得到的最优解如表5所示。 求解得到的适应度函数最优值为：1110.2 s。将基础数据中的流量、驶入率和绿信比代入目标函数公式计算得到优化前路网的总行程时间为：1257.7 s，优化后的路网总行程时间为：1110.2 s，优化后的总行程时间相比优化前降低了11.7%。因此可知，本文设计的交通诱导控制协同系统对路网交通状况起到了一定的优化效果，对提高路网性能具备一定的可行性。 Table 3 Road network basic data shee 路段 长度(m) 流量(辆/s) 饱和流量(辆/s) 驶入率(辆/s) 绿信比 1-2 590 0.22 1.1 0.14 0.432 2-1 590 0.16 1.1 0.19 0.34 2-3 570 0.41 1.6 0.52 0.455 3-2 570 0.44 1.6 0.39 0.493 3-4 660 0.21 1.1 0.22 0.35 4-3 660 0.24 1.1 0.21 0.47 4-1 540 0.19 1.1 0.24 0.56 1-4 540 0.16 1.1 0.23 0.65 表3. 路网基础数据表 Table 4 Correspondence between parameter variables and 路段 流量 流入率 绿信比 1-2 x 1 x 9 x 17 2-1 x 2 x 10 x 18 2-3 x 3 x 11 x 19 3-2 x 4 x 12 x 20 3-4 x 5 x 13 x 21 4-3 x 6 x 14 x 22 4-1 x 7 x 15 x 23 1-4 x 8 x 16 x 24 表4. 参数变量与x对应关系 Table 5 Model optimal solutio 流量 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 解 0.18 0.19 0.47 0.38 0.23 0.17 0.18 0.22 流入率 x 9 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 解 0.23 0.11 0.4 0.43 0.08 0.26 0.25 0.28 绿信比 x 17 x 18 x 19 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 解 0.432 0.34 0.455 0.493 0.35 0.47 0.56 0.65 表5. 模型最优解
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user: 5. 结语 本文通过对移动互联交通信息下出行者的出行路径选择行为进行了SP调查，并建立了出行者路径选择的Logit模型，对路径选择的影响因素进行了分析。根据研究结果，当VMS交通诱导信息的准确度以及出行者对VMS诱导信息关注度越高时，出行者的诱导依从性越高；在途出行者对出行路径进行决策时，首先考虑行驶时间，其次是行驶距离，因此，管理者通过VMS发布诱导信息时，应结合路网的实际情况决定发布指示型诱导信息或是预测型诱导信息。以路网的总行程时间最小为目标函数，以交通量、驶入率、绿信比为约束条件，建立了交通诱导控制协同模型，利用遗传算法对模型进行求解并进行实例应用分析，优化前后的路网总行程时间对比分析结果表明，优化后的路网总行程时间相比优化前减少了11.7%，说明交通诱导控制协同模型具备一定的可行性，能够有效地提升路网的性能。
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user: 摘 要 机器学习已经在气象领域强对流天气的研究中取得了进步，但是在大雾短临预测的研究中较少。针对该问题，本文利用神经网络方法建立模型实现对未来时刻大雾的预测。首先根据气象学对有雾，无雾的定义建立不同短时邻近时刻样本集。然后，利用神经网络方法对样本集进行训练建立不同短时临近时刻雾预测模型并通过测试数据集检验神经网络的预测能力。最后使用实时天气预报系统中常用的气象学方法TS评分来评估预测模型的性能。 关键词 :短临预测，机器学习，神经网络 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 大雾是人类面临的严重的气象灾害之一，通常伴随着低能见度情况，严重影响了人们的出行以及国民经济。另外，气象要素本身具有随机性以及不同地区具有不同的气象要素的特点，这也导致了不同地区气象要素之间的差异性，尽而不同地区的出雾规律也大不相同。这影响了未来时刻是否出雾的判断。 现阶段对大雾预测的国内外研究多采用两种方式，第一种采用数值法，蒋大凯 [ 1 ] 等人利用数值法中的MM5模拟衍生算法(PP算法)分析了近10年辽宁省区域性大雾天气的形成过程。NCAR-ANC (Auto Nowcaster)系统 [ 2 ] 也采用数值法对大雾进行分析，但是由于大雾本身发生因素错综复杂，并且产生较大的计算开销，因此无法很好地统计出大雾的规律。第二种为利用卫星监测的方式，包括Hunt [ 3 ]、Ben-dix [ 4 ]、Eyre [ 5 ]、EllORD [ 6 ] 等，这类方法对卫星传递的数据进行波段分析，实现对雾的检测和研究。但是由于受到夜间波段噪声干扰较大，无法在夜间精准地对是否有雾进行判断。 目前，一些学者将机器学习方法应用于气象领域，如孙丽华 [ 7 ]、修媛媛 [ 8 ]、刘杰 [ 9 ] 分别利用机器学习方法对短时雷电预报、强对流、PM 2.5浓度等进行预测和分析，皆取得了较好的效果。但鲜有学者利用机器学习对大雾进行短临预测的研究。 基于此，本文采用了机器学习中的神经网络方法对每一短临时刻样本进行训练，得到不同短时邻近时刻雾预测训练模型，实现对不同短时临近时刻大雾的预测。在得到平均准确率及召回率的基础上，利用气象领域预报标准TS评分验证神经网络模型的预测性能。
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user: 2. 大雾短临预测问题及神经网络方法 2.1. 大雾短临预测描述 短临预测即根据气象业务标准，对未来0.5小时，1小时，2小时以及3小时的是否有雾情况进行预测。利用神经网络方法建立未来0.5小时，1小时，2小时，3小时大雾预测模型，使其能够对未来时刻进行预测。 2.2. 神经网络基本理论 与雾预测相关的数据本身具有随机性，并且随区域的不同而不同，因此很难有一个准确的方法实现短临雾预测。而神经网络方法是基于数据的方法，通过采用误差反向传播、正则化等方法在学习到数据所反映的规律的同时又使得学习的模型具有很好的泛化性，因此可用于对大雾天气现象预测的研究中。 在研究中选择神经网络作为预测模型学习不同短时临近时刻的数据样本建立预测模型。神经网络对输入的数据，经过多层神经元得到预测结果，再根据预测结果和实际数据建立目标函数。通过目标函数进行反向误差传播以优化目标损失，得到训练模型。其训练方法最早由Rosenblatt， Frank [ 10 ] 提出，并不断的改进与优化，例如应用于图像识别的CNN [ 11 ]，应用于序列分析的RNN [ 12 ] 等，其网络结构和训练方式使得模型对预测数据有泛化性。 神经网络的建立模型分为2个阶段，包括前向传递和反向误差更新。在前向传递时，每一层的每个神经元节点值是由连接上一层全部节点的权重值与上一层节点值的期望得到。公式(1)如下所示，其反映了各神经元的强度，式中连接权重值是由反向训练得到。 x l ， p = ∑ i = 1 n w p i x l − 1 ， i (1) 式中 x l ， p 表示第 l 层第 p 个神经元节点值。 w p i 表示与 x l ， p 相连接的第 l − 1 层的第 i 个神经元的权重值， x l − 1 ， i 表示与 x l ， p 相连接的神经元， n 表示与第 l 层神经元 x l ， p 相连接的数量。 通过激活函数进行前向信息传递，并利用关于预测值与实际值间的损失函数作为目标函数，通过反向求导进行残差传递实现权重系数的更新，并建立神经网络训练模型。 神经网络的学习权重表示每个神经元在训练过程中对训练样本的学习能力。激活函数用于学习数据间的非线性关系，将线性关系进行非线性变化更有利于学习数据。根据训练学习误差进行反向传播从而得到误差的最小值，并学习到各神经元的学习权重。其最小值方法通过梯度求导直至达到最优目标函数。通过多轮前向传播与反向传播建立神经网络训练模型。 本文的基于短临大雾预测的神经网络模型的输出结果采用Softmax方法来判断是否有雾情况，在训练中选择自适应矩估计的神经网络参数梯度更新机制。通过以上组成，实现并建立不同短时邻近时刻大雾预测模型。本文采用自适应矩估计，作为神经网络训练短临大雾预测数据的反向传播更新参数的方法以实现短时临近时刻雾的预测模型。 由于神经网络训练时步长为超参数，人为设定不同的超参数可能会影响模型的训练效果，又由于气象数据包含大量的气象要素，因此为了避免训练过程中步长对梯度的影响。选择自适应矩估计方法作为短临雾预测的参数更新机制，这样能够减少超参数带来的困难。另外，自适应矩阵估计通过对应梯度的偏方差二阶力矩以及平均一阶力矩进行更新，即考虑了当前梯度，又考虑了上一轮训练梯度情况，一阶力矩，二阶力矩分别如式(2)和式(3)所示。 m t = 0.9 m t - 1 + 0.1 G r a d t (2) v t = 0.9 v t − 1 + 0.1 G r a d t 2 (3) 其中 m t ， v t 表示t时刻的一阶力矩，二阶力矩， G r a d t 表示t时刻神经网络训练参数梯度向量。
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user: 3. 基于神经网络的短临大雾预测研究 短临大雾预测方法的研究包括对原始大雾数据建立不同短临时刻大雾预测样本，并根据样本对神经网络进行训练得出预测模型，最后通过测试数据及气象业务数据检验模型效果。 3.1. 短临大雾预测样本的建立 在输入神经网络进行训练之前，需要对原始数据进行处理以得到不同短时临近时刻大雾数据集。本文在中国综合信息数据共享平台(CIMISS)中获取气象属性数据并进行数据预处理。在这个过程中，需要对下载的数据中相同站点的数据进行合并，并将同一站点特定时间间隔的气象要素进行特征合并，以得到不同时刻属性要素。将这些气象要素的不同时刻值进行运算以获得每个气象要素的变化量。由此构成不同时刻的气象要素，并作为属性数据共同对未来时刻有雾及无雾情况进行预测。根据上述处理得到的每个短时临近雾预测的属性包括相对湿度、露点温度等42个雾预测属性。 在得到属性后需要标记每条数据在对应未来时刻是否有雾情况以方便神经网络的训练。这需要进行有无雾的判别并分别与短临时刻建立关系，即将得到的有雾或无雾时刻与短临时刻相减，最终得到的样本标记表示为该数据在未来时刻是否有雾情况。 对有雾及无雾的判别是根据专家知识，即对有雾样本取特定时间范围内满足以下条件：1) 能见度小于特定阈值；2) 相对湿度大于特定阈值。当条件1)和2)满足并达到指定的持续时间范围的要求，则将首次出现的时刻定义为有雾时刻。对无雾样本的判别同样对能见度进行阈值判定，并达到指定的持续时间的条件，取中间时刻夜间的数据作为无雾时刻，并进行标记。 以上数据构成了用于神经网络训练的短时临近能见度预测样本。 3.2. 基于神经网络的大雾分类模型建立 将建立的不同短临时刻大雾数据集按照一定比例划分成训练样本、测试样本。并将训练样本输入多层神经网络中进行训练，训练过程中神经网络通过自适应矩估计的方式更新参数。由于模型需要输出有雾及无雾的概率情况，因此输出层后面增加Softmax层输出得到预测结果。