DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 聚合物 小分子有机化合物在非质子电解质中的溶解度导致其容量严重下降，限制了其实际应用。除形成/引入盐外，构建聚合物也是解决这一问题的有效策略根据羰基化合物特别是二酐的结构特点，构建聚酰亚胺(PI)是一个很有吸引力的选择一方面，它的合成方法简单，没有繁琐复杂的合成反应和过程 [ 57 ] [ 69 ]。另一方面，众所周知，PI具有良好的力学性能、高热稳定性和低成本等优点。一个例子是构建一系列由烃基链组成的PI，它们相互连接电化学二酐，如PMDA、NTCDA和PTCDA (图5(a)) [ 44 ]。如上所述，将芳香体系由PMDA转变为NTCDA和PTCDA可以降低LUMO能量，从而提高平均放电电压(图5(b))。此外，缩短烷基链可以增加重量容量(图5(c))。重要的是，将二酐结构掺入聚合物框架极大地抑制了电解质中不必要的溶解，从而提高了稳定性。因此，基于PTCDA的PI在5000次循环后表现出超长的循环稳定性，且没有明显的衰减，比功率为20.99 kW∙kg −1 ，比能量为285 Wh∙kg −1 (图5(d))。显然，用烷基链连接氧化还原活性羰基化合物可以有效抑制严重的容量衰退，但烷基链是不氧化还原的，这可能导致固有的电化学负担和较低的理论容量。因此，有必要缩短连接链，以增加理论容量。因此，用短链联氨连接PTCDA合成PI，其可逆容量为126 mAh∙g −1 ，容量保持良好。有趣的是，当这种类型的PI与对苯二甲酸钠耦合时，实现了全有机钠离子全电池，其初始容量为73 mAh∙g −1 ，平均电池电压为1.35 V。为了进一步降低电化学自重，提高理论容量，提出并应用了羰基小分子自连接策略。例如，Xu等以2，6-二氨基蒽醌为链连接PMDA和NTCDA，合成了两种基于蒽醌的PI，其可逆容量分别高达165和192 mAh∙g −1 [ 70 ]。随后，Xu等人以1，5-二氨基蒽醌为链连接NTCDA，同样合成了聚蒽醌酰亚胺，其可逆容量为190 mAh∙g −1 [ 71 ]。与预期的一样，使用自链接策略合成的所有PI都具有良好的循环稳定性。除了PI，多巴胺(PDA)也被证明是SIB的电极材料事实上，从多巴胺到PDA的聚合机制是复杂且有争议的，但毫无疑问，它具有与氧化还原活性醌基相似的分子结构。因此，PDA可以作为电极材料，甚至是阳极和阴极材料。例如，Sun等人受到生理过程的启发，选择PDA作为阳极材料，其表现出优异的电化学性能 [ 72 ] [ 73 ]，包括500 mAh∙g −1 的高比容量和良好的循环稳定性，SIB的容量保持率接近100%。有趣的是，从PDA的粘附能力来看，在没有附加粘合剂的情况下组装细胞，换句话说，PDA本身也是一种粘合剂，这有利于提高容量和速率性能，甚至循环稳定性。显然，从分子结构的角度来看，构建聚合物可以有效地提高电化学性能，特别是循环稳定性。因此，为了进一步提高电化学性能，需要对分子结构进行合理设计或功能导向设计。 图5. (a) 特制聚酰亚胺的化学结构。基于PI的不同苯环(b)和链(c)的充放电曲线(d) PI2在0.8 C电流密度下的循环性能 [ 44 ] 图6. (a) Na 2 PDHBQS/RGO合成工艺示意图。(b) Na 2 PDHBQS的合成方案及氧化还原反应。(c) 各种样品在100 mA∙g − 1 处的循环性能。(d) 不同电流密度下的速率性能 [ 56 ]
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user: 4. 羰基复合材料 有机化合物，无论是小分子化合物还是聚合物，都是不具有电化学活性的，这导致了电化学性能特别是倍率性能的巨大牺牲 [ 74 ] [ 75 ] [ 76 ]。为了克服这一障碍，将有机化合物分散在导电基质中是一种有效的策略，这可以为电子转移反应提供丰富的电子和离子通道石墨烯由于其良好的电学和力学特性，被认为是一种很有前途的导电基体，可以改善有机化合物的电导率例如，Chen等人合成了含有两个噻吩的醌基有机化合物，并将其与石墨烯结合 [ 77 ]。在24.3 mA∙g −1 时，复合阴极材料的可逆容量为217 mAh∙g −1 ；在48.6 mA∙g −1 时，在70次循环后，其保持率为80%。特别是在486 mA∙g −1 和136 mAh∙g −1 的倍率上，它是单个有机化合物的1.7倍。同时，Deng等人制备了纳米花状羧酸钠萘二羧酸钠，然后用石墨烯包裹 [ 78 ]。该复合阳极材料在10 mA∙g −1 时的容量为226 mAh∙g −1 ，循环稳定性好，在20 mA∙g −1 时超过100次循环的容量保留率为92%。特别是，它提供了88 mAh∙g −1 和2000 mA∙g −1 的高倍率，是单个有机化合物的两倍以上。显然，石墨烯框架的引入可以促进快速电子传导，从而提高速率性能。为了进一步实现高速率性能和长循环稳定性，活性聚合物与石墨烯的结合是一种有效的策略，不仅可以提高导电性能，而且可以抑制有机电极的溶解。例如，Li等人将石墨烯作为基质，形成和生长多孔聚(2，5-二羟基–对苯醌基硫化物)钠盐(Na 2 PDHBQS)/还原氧化石墨烯(RGO；图6(a)) [ 79 ]。根据合成路线，通过简单的回流工艺合成了Na 2 PDHBQS，可以可逆插入两个Na + ，理论容量为250 mAh∙g −1 (图6(b))。该复合正极材料经150次循环后，在100 mA∙g −1 下的可逆容量为179 mAh∙g −1 ，优于单体聚合物(Na 2 PDHBQS)、单体(Na 2 CL)和RGO(图6(c))。此外，与Na 2 PDHBQS相比，该复合材料在1000 mA∙g −1 时的速率为147 mAh∙g −1 (图6(d))。此外，该复合阴极材料可以组装成具有对苯二甲酸二钠阳极的有机全电池，其初始可逆容量为210 mAh∙g −1 在25 mA∙g −1 。这种电化学性能的提高归功于聚合的有效性、石墨烯的掺入以及醚基电解质的选择。除石墨烯外，包括介孔碳和碳纳米管在内的其他碳材料也被证明是很有前途的导电基质。例如，Zheng等 [ 26 ] [ 68 ] 将杯状醌包封成有序介孔碳(CMK-3)，并将其作为SIBs的正极材料 [ 26 ]，的初始放电容量高达438 mAh∙g −1 。此外，与单个有机化合物相比，该复合物在44.6 mA∙g −1 时的可逆容量(50次循环后219.2 mAh∙g −1 vs. 10次循环后24 mAh∙g −1 )和446 mA∙g −1 时的倍率容量(130.4 vs. 13.2 mAh∙g −1 )均有所提高。可见，有机化合物与导电基体之间的相互作用不仅可以提高有机化合物的电导率，而且可以通过其范德华/氢键相互作用或p-p堆叠相互作用来限制有机化合物的易溶性。
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user: 5. 小结 本文从功能导向设计的角度综述了有机羰基化合物用于SIB的研究进展，包括从小分子化合物到聚合物，再到复合材料的结构和组分的演变。对于羰基小分子化合物，有三种类型，包括酸酐、醌和羧酸盐。酸酐表现出多电子反应和高比容量，而醌类表现出较高的氧化还原电位；但两者均可作为正极材料。羧酸盐具有较低的Na插入电压，可以作为负极材料。聚合、盐化和载碳可以抑制小分子有机化合物在非质子电解质中的溶解问题，从而提高循环稳定性。碳负载不仅可以提高有机化合物的电导率，从而提高速率性能，而且使材料具有柔性特性，从而产生无粘结剂、添加剂和无集电体电极。尽管到目前为止已经取得了相当大的成就，但sib的有机电极材料仍处于初级阶段，开发高性能有机电极材料面临许多挑战： 1) 面向功能的设计。有机钠电池的兴起促使有机化学家实现更精确的功能导向设计。扩展共轭系统和附加吸电子基团是提高平均放电电压的有效方法。同时，形成聚合物是提高循环稳定性的有效途径。需要注意的是，为了增加理论容量，应缩短或避免连接氧化还原活性单元的烷基链。从分子结构上看，杂原子的掺入也是提高电导率的有效途径。 2) 所有的有机钠电池。除了有机材料的结构多样性和分子水平可控性外，资源可再生性是有机材料最显著的特征。然而，关于全有机钠电池的报道较少，因此仍需要传统的金属基电极材料。因此，应该组装全有机钠离子电池。由于有机阴极和阳极材料的氧化还原电位不同，组装电池的电压可以调整。最重要的是，全有机钠离子电池中没有钴、铅、镍等重金属，因此有机电池的处理和回收简单、环保。 3) 柔性钠有机电池。考虑到对柔性电子器件技术的需求正在迅速增长，开发柔性电源迫在眉睫。作为回应，柔性钠有机电池将引领下一代电池的创新，不仅简化了电极的制备过程，而且显著提高了电池的电化学性能。此外，活性高分子材料固有的柔韧性有利于柔性电池的制备。
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user: 摘要 新型锆合金板材在750℃~800℃热轧3或4道次后再冷轧，冷轧后在540℃~600℃退火1.5~50 h。本实验研究了加工引起的微观组织改变，分析了微观组织改变对均匀腐蚀性能和拉伸性能的影响。结果表明：原板材和加工板材均为部分再结晶态，加工没有显著影响织构。在冷轧和退火过程中有细小的第二相析出，但加工板材基体中细小第二相比原板材少。加工之后板材的均匀腐蚀性能得到了改善。基体缺陷密度是影响均匀腐蚀性能的主要因素。选取原板材和580℃短时退火的加工板材对比分析了室温和375℃下的拉伸性能。总体而言，加工之后强度降低，塑性有所提高；不同加工工艺获得的板材力学性能差距不大。第二相是影响力学性能的主要因素。
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user: 1. 引言 当前各国重点发展的锆合金多属于Zr(-Sn)-Fe-Nb(-Cr)型成分。其中，N18和N36是我国自主研发的锆合金。锆合金成分优化的一个趋势是降低Sn和Nb含量 [ 1 ]。基于Zr(-Sn)-Fe-Nb(-Cr)型合金的成分特点，中国核动力研究设计院控制某些合金元素含量获得一种新型锆合金M。 成分优化的落脚点是成品的性能，例如拉伸性能、疲劳和应力腐蚀、氢化物取向和辐照生长、各种介质条件下的腐蚀性能等。板材的性能与其微观组织密切相关。对于冶炼并经过粗加工获得的锆合金原始板材，往往还需要进一步加工以获得需要的尺寸。在加工过程中，板材的基体和第二相会发生一系列改变，最终影响板材的性能。因此，研究加工对性能的影响具有重要的意义。 本试验研究该新型锆合金M原板材加工前后的微观组织，选取均匀腐蚀性能和拉伸性能分析微观组织的影响，以期为工艺优化和成分设计提供基础数据。
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user: 2. 材料和实验方法 使用真空自耗熔炼方法获得新型锆合金M的铸锭后，将铸锭在β-Zr相区锻造淬火获得原始板材。原板材在750℃~800℃热轧3或4道次后再冷轧，冷轧后在540℃~600℃退火1.5~50 h，最终获得性能测试用成品板材。各板材用热轧制度和退火制度分别命名，如“750-3 580-1.5”表示在“750℃热轧3道次，冷轧后在580℃退火1.5 h”。所有试样的加工制造均在中国核动力研究设计院完成。 使用FEI Nova400场发射扫描电镜观察第二相的分布。用软件Mias测量和统计第二相的尺寸。使用配备EBSD探头的FEI Nova400场发射电镜分析微观组织构成。EDSD试样通过电解抛光技术制备获得。使用JEM-2100F和TECNAI G2场发射透射电镜观察微区组织。用双喷电解抛光技术制备TEM试样。 加工片状试样参照ASTM G2/M-06在360℃/18.6 MPa去离子水中开展静态高压釜试验。在MTS810材料试验机上进行恒应变速率的单向拉伸试验，获得室温和375℃屈服强度(YD)、最大抗拉强度(UTS)和断后延伸率(Enlongation)。力学性能试样轴向平行于轧向。
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user: 4. 结论 1) 原板材和加工板材均为部分再结晶态，具有典型的双峰基面织构。加工没有显著弱化织构强度。在冷轧和退火过程中细小的第二相析出，但加工板材基体中细小第二相比原板材少。在600℃退火可以较快获得再结晶组织，其余退火温度(540℃、560℃和580℃)下再结晶过程缓慢。 2) 加工之后板材的均匀腐蚀性能得到了改善。耐腐蚀性能大致随着热轧温度的升高略有提高。当退火温度不高于580℃时，在较短的时间内(小于20 h)退火，加工板材的耐腐蚀性能没有显著的区别；当退火时间达到50 h后，加工板材的耐腐蚀性能得到较大的改善。基体晶格缺陷密度是影响均匀腐蚀性能的主要因素。 3) 选取原板材和580℃退火的加工板材对比分析了室温和375℃下的拉伸性能。总体而言，加工之后强度降低，塑性有所提高；不同加工工艺获得的板材力学性能差距不大；在更高的测试温度下，加工板材与原板材之间强度趋于接近，但塑性差距增加。第二相含量是影响力学性能的主要因素。
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user: 摘要 本文旨在针对电力物资协议库存采购需求预测的实际问题，借助现代化的大数据分析方法和人工智能算法，创新物资采购计划管理模式，从收集初始数据与数据清洗、特征分析、预测建模、需求预测到采购供应计划形成，完成了年度需求预测模式的整体设计与研究工作，实现物资计划管理工作智能高效，提升物资管理工作内外高效协同与共享。
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user: 1. 引言 2020年是国网公司坚持高质量发展理念，全面推进世界一流能源企业建设的关键一年。物资部紧密围绕公司党组决策部署，持续提高物资服务保障能力，促进业务高效规范运营，进一步提升供应链管理“五化”水平，助力公司改革发展提质增效。物资计划管理是电力企业物资管理的重点环节，也是整个企业进行物资采购招标以及安排物资供应工作的依据，对物资管理工作提质增效有着重大的影响。
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user: 2. 年度需求预测模式的总体思路 本文旨在针对电力物资协议库存采购需求预测的实际问题，创新物资采购计划管理模式，推进年度需求预测模式顶层设计及运行机制研究，挖掘项目与需求预测的关联规律，利用数据分析方法形成物资需求特性画像，通过历史数据清洗、模型建立、事件管理，优化需求预测模式，为物资采购供应决策提供支撑。本项目将借助现代化的大数据分析方法和人工智能算法，全方位和多视角地梳理、分析、诊断、评估物资特性画像，为制定国网模式的年度需求预测信息化建设方案提供新思路和指导方向。 以国网某公司为试点样例，围绕年度需求预测模式顶层设计及运行机制，研究具有国网公司特色的年度需求预测模式。通过深入分析适用协议库存申报模式的物资范围，理顺协议库存需求预测流程，依托物资需求特性画像分析，构建“自上而下”与“自下而上”相结合的自适应智能需求预测模型，最终实现动态调整、精准预测。同时在需求预测应用层面，建立物资计划管理与后端供应的协同管控机制，实现利用物资需求计划的精准计算年度需求计划与滚动月需求预测，支撑批次采购计划提报、检储配与供应计划的执行，有效利用科学的需求预测模式提升全供应链环节的质效。如图1所示。 图1. 年度需求预测模式
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user: 3. 采购计划的主要做法与路径 年度采购计划通过收集历史出库等业务数据，进行数据准确性分析，对出库数据在标包维度按月汇总，对汇总数据进行特性分析和模型择优。采用自上而下与自下而上结合的预测方案对指定覆盖周期的需求进行预测，计算历史3年实际出库领用数据，框架协议剩余份额，再结合配网协议需用量地市公司上报数据，基于以上数据作为参考，进行平衡利库会议调整，得到最终需求采购计划。 3.1. 收集基础数据 数据采集主要包括：物料主数据、标包主数据、采购目录、物料ID对照、新旧物料对照、项目单位主数据、项目主数据、仓库主数据、出库数据、框架协议中标情况、项目投资计划等。 3.2. 数据准确性分析 以浙江公司的2016~2020年配网物资出库数据为基础，本文提炼并有效形成可固化的数据清洗规则，主要包括冲销处理、去负值、超范围分析三种，对行数据进行冲销处理后在标包维度按月进行汇总，再通过去负值和去异常值处理，完成对基础数据预处理，达到物资特性画像分析及需求预测的基础。 1) 冲销处理：电力物资存在冲销退库的业务，因此对出库数据进行冲销处理，分为精准匹配冲销和未精准匹配冲销，避免冲销发生月与出库发生月不同而造成的月度需求统计偏差问题。 以2020年发生冲销数据来看，2020年1月至2020年10月的数据共有冲销数据24，852条，发生冲销最多的是9月跟11月。如图2所示。 图2. 冲销结果 2) 去负值处理：经过冲销后的月度汇总数据如为负值，则给当前月取0，并和上一个月加和得到上月出库值；加和结果如仍是负值依然取0，往前递推，直至非负值出现为止。 3) 超范围判断：以出库数据标包维度按月汇总(数量)为基础，并且已完成去负值。判断逻辑为：该月出库量大于前后6个月的平均值 + 3倍标准差，则判断为该月数据有异常，反馈ERP进行核实，如需调整，调整后重新同步数据。 3倍标准差为通行的异常检测阈值判断规则，因为对于正态分布的数据，正常无误的数据有99.73%的概率落在3倍标准差的范围内，而即使对于非正态数据，根据切比雪夫不等式也有89%的概率落在此范围内。特别地，若数据是单峰分布，则至少有95%的概率落在此范围内，而时间序列满足一定平稳性要求则概率可达98%以上。 电力业务数据通常并不直接符合正态分布而是具有趋势性或季节性，进过大量数据分析，发现历史数据对数变换或Box-Cox变换，通常满足单峰性与平稳性，所以使用上述方法判断仍能有较好的效果。 以锥形水泥杆为例，其Box-Cox变换后的lag图、自相关图(ACF)与直方图如下，这说明它具有较好的单峰性与短程平稳性。如图3所示。 图3. 锥形水泥杆Box-Cox变换后曲线图 3.3. 特性分析和模型推荐 3.3.1. 特性分析 以经过数据清洗预处理后的出库数据标包维度按月汇总(数量)为参数，进行物资特性画像分析，物质特性画像分析主要包括连续性分析、波动性分析、季节性分析等。根据物资特性画像分析结果，完成物资预测模型智能选择。具体如下： 1) 连续性分析 连续性分析主要通过分析物资的出库次数(即需求次数)来实现，通过统计物资每个月的出库情况，计算月平均需求间隔和月出库比例，并与设定的阈值比较判定物资的连续性。 2) 波动性分析 波动性(或平稳性)主要是通过物资的月出库异系数CV量标准差与月出库均值之比来衡量。一般而言，对于电力物资，变异系数小于0.5可视为波动很小，需求较为平稳，而变异系数大于2表明需求波动很大，不利于需求预测准确。 3) 季节性分析 季节性分析主要用于判断物资出库是否具有季节性规律，比如每年6月、7月由于迎峰度夏导致需求量猛增，而每月1月、2月需求量则较低。季节性主要根据物资月出库的季节性指数变化进行判定，季节指数可以简单的理解成历年各月度平均需求与历年全年月平均需求的比值。假如各月份的季节性指数比值都接近1，即不同月份的平均需求之间没有太大差异，季节性指数的变异性接近0，则该序列的季节性较弱，反之则较强。 3.3.2. 模型选择 常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。模型选择是根据模型特点对应的物资特性，根据电力实际业务数据划分特性分档阈值之后确定的，最终选择的模型是对于某一特性类别的物资总体而言准确率最高的。经过测算，我们的模型选择方式如下表，如表1所示： Table 1 Model selection metho 季节性 低 中、高 波动性 低 中、高 低、中 高 连续性 中、高 ① ② ① ② 低 ③ ③ ③ ③ 表1. 模型选择方式 其中，①表示线性与非线性季节组合模型，②表示趋势性与季节性的自回归组合模型，③表示间断与季节性组合模型。 以低压电力电缆类别为例，以2016~2018年历史数据测算，其连续性好，季节性较高，而波动性中等，因此选择模型①即线性与非线性季节组合模型。用①、②、③这3种模型对前3年数据对2019年进行预测，与实际值相比的均方根误差分别为153.069281，267.565163和275.134777，可以看出模型①确实是最优选择。
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user: 4. 年度需求预测 4.1. 融合计算，结果拆分 需求预测模型采用自上而下与自下而上融合的方式。主要包括自上而下预测、自下而上预测、预测结果通过调整权重融合计算的过程。以10 kV变压器(硅钢片油浸)、10 kV电力电缆、10 kV环网柜(SF6) 3个标包为例进行分析。 自上而下预测：自上而下主要是运用项目投资计划、历史项目物资出库数据，分析项目类型、电压等级与主要设备材料的相关性，梳理项目类型与物资需求的对应规律；并综合考虑年度增长率、项目批复率等要素，分解得出各物资小类的预计使用数量及金额。 自下而上预测模型：主要是运用历史物资出库数据、标包、新旧物料对照表等，在分析物资的波动性、季节性、重要性、连续性、项目相关性等物资特性的基础上，采用可以同时处理连续性需求和间断性需求的多个预测模型进行组合预测，以实现预测模型选择的自动化和智能化。通过自动寻优算法对于不同预测模型的预测结果进行智能赋权，有效提升需求预测模型的精度。 需求预测结果拆分：将标包维度的金额预测结果与历史物料占标包金额比例综合考虑，计算出物料维度的需求预测结果。将标包/物料维度的金额预测结果与市公司和地市公司的历史标包/物料金额占比综合考虑，计算出市公司和地市公司维度的标包/物料预测结果。 4.2. 分析偏差，模型修正 通过对比分析需求预测结果与实际出库数据，统计计算预测偏差进行准确率分析。依据预测偏差指标与置信度等级的对应关系，将需求预测结果进行落地应用。 预测偏差 = (预测出库金额 − 实际出库金额)/实际出库金额，将预测偏差结果划分四档： 1) 预测偏差 ≤ 20%，置信度等级I级： 针对置信度等级1级的物资，结合批次需求覆盖范围和剩余框架协议份额，采用需求预测模型计算结果，通过量价转换后直接制定协议库存采购计划； 2) 20% < 预测偏差 ≤ 40%，置信度等级II级；40% < 预测偏差 ≤ 80%，置信度等级III级。 针对置信度等级2级与3级的物资，结合批次需求覆盖范围和剩余框架协议份额，采用需求预测模型计算结果与需求提报相结合的方式，通过量价转换后，共同制定协议库存采购计划； 3) IV级：预测偏差 > 80%； 针对可信度等级4级的物资，则直接采用人工提报方式，通过量价转换后，制定协议库存采购计划。
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user: 5. 计算份额，确定采购 在配网协议库存预测的基础上，结合批次管理、协议库存目录，有效实现批次采购计划的工作开展。 1) 招标批次覆盖周期的确认 协议库存采购的招标批次是对系统需要计算协议采购结果的批次进行管理，主要涉及协议采购招标启动时间与需求覆盖起始点，包括采购批次、招投标周期、采购预计生效时间、需求覆盖时间等信息。 2) 协议库存目录范围设定 基于不同物资类别的采购实施模式、采购方式以及是否价格联动等采购策略，明确不同物资类别的协议库存目录清单范围，包括物资标包、物资编码、扩展描述、技术ID、是否纳入招标范围、物资类别下招标的上限与下限金额等信息，为采购方案提供数据支撑。 3) 批次采购计划 基于需求预测结果的基础上，结合协议库存采购批次掌握采购覆盖时间的需求，进一步通过判断供应资源的情况，包括框架协议预计剩余份额、在途库存数量以及仓库预计剩余等，计算不同批次不同物资类别下的批次采购计划的数量和金额，展示物资标包、物料编码、物料描述、协议起始、结束时间、框架协议最低、最高金额满足需求的起始和结束时间等信息。其中， 采购计划 = 需求预测 − 框架协议剩余份额 − 中心库剩余库存 − 在途库存 − 工厂寄售库存。
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user: 6. 供应计划的主要做法与路径 月度供应计划通过收集历史出库等业务数据，进行数据准确性分析，对出库数据在标包维度按月汇总，对汇总数据进行特性分析和模型择优。采用自下而上的预测方法进行月度需求滚动预测，结合当前实际库存，计算月度供应计划。 强化需求预测引领，推进需求预测在物资供应计划的运用，在设计需求预测模式的过程中，充分考虑省公司与地市局储检配业务需求，建立部门间的协同机制，增强各业务间的互通性和数据的可用性，以主动需求积极响应物资供应，实现供应链上各环节间的协作共赢。 充分利用上述数据清洗规则，结合自下而上的预测模型，按月度进行物料编码 + 技术规范ID维度的未来3个月滚动需求预测。同时，综合考虑不同物资品类不同的影响因素，分别进行影响因子设置与分析。以水泥杆为例，影响因素有：政策、停电计划、区域(地理影响)、供应商等。 以水泥杆、变压器、电力电缆三大类39个物料为例，根据历史数据，采用自下而上的预测模型，计算未来3个月的月度需求数量。通过滚动需求预测预测结果结合实物库存(地市局实际库存汇总)，计算得出实际供应需求计划。同时，将每个月的月度供应需求预测结果定期(每月10号)发布给供应部，有效替代由地市公司每月提报的储备计划的做法，并将供应计划结合储备定额 + 自动补库的形式来推进每个月的月度储配，实现系统自动补库的预期目标。
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user: 7. 实践成效与结论 1) 迭代升级电力物资需求预测算法模型库 在以往物资需求预测研究的基础上，需求预测准确率有较大提升，主要体现在数据建模与算法工程化方面，拓宽传统时间序列算法建模，纳入了更多高效率且能参数自动寻优的模型，包括Prophet、Auto-Arima、TBATS等，有效提升算法模型库的运算能力和数据适用性。 2) 助力物资采购计划与供应计划实现“云”决策 在系统操作层面，综合考虑协议库存剩余份额、剩余在途与在库库存，形成招标采购计划提报与供应计划的“一站式”线上化的作业方式，将决策与指令进行“云”部署打通，实现线上决策支持。 3) 落地应用预测成果到采购计划与供应计划决策 在需求预测应用层面，建立物资计划管理与后端供应的协同管控机制，实现利用物资需求计划的精准计算年度需求计划与滚动月需求预测，支撑批次采购计划提报、检储配与供应计划的执行，有效利用科学的需求预测模式提升全供应链环节的质效。
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user: 摘要 本文以柯布–道格拉斯函数作为研究工具，以Python作为数据分析工具，选取了山东2000~2017年劳动投入量、固定资本形成总额、煤炭消耗量以及国内生产总值(支出法)作为分析对象，对其边际产出、边际弹性、边际技术替代率以及技术进步系数进行拟合分析，并对结果做出了相应的阐述和分析，进而对山东省未来的能源战略与经济发展提出相应建议。
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user: 1. 引言 能源是人类生存和发展的重要物质基础，也是现代经济社会发展的重要制约因素 [ 1 ]。在过去的几十年间，中国的经济迅速发展，取得显著的成果，这其中离不开能源的贡献，中国也是世界上最大的能源消费国之一。而中国的能源结构以煤炭为主，煤炭的消费量占所有能源消费总量的70%左右，是中国最重要的能源。但由于煤炭的使用会对环境造成污染与危害，而中国正处于以资源密集开采和快速消耗为特征的城市化和工业化建设进程中，对能源的大量需求是不可避免的，这就使得经济增长与环保节能的矛盾凸显了出来 [ 2 ]。面对世界能源消费量不断上涨，价格也持续攀升的局面，中国如何转变自身的能源结构，在促进经济增长的同时实现绿色发展成为了广泛关注的重要课题。在《能源发展“十三五”规划》中，中国政府明确提出了减少化石能源消费的发展目标，这其中最关键的是控制煤炭的消费总量 [ 3 ]。 在以往对经济增长要素的研究之中，劳动力、资本和技术是最常被提及的传统要素，而在当前的时代背景之下，为了在实现节能降耗的同时保持经济增长，我们在上述要素的基础上增加了煤炭消耗量这一要素，试图探究煤炭消耗对国民经济的作用。本文选取了山东省2000~2017年的数据，利用柯布–道格拉斯函数来对数据进行拟合，研究劳动、资本、能源和技术这四个经济发展要素与山东省生产总值的关系，对结果进行了分析，并对山东省未来的能源战略与经济发展提出了相应建议。 柯布–道格拉斯函数(Cobb Douglas Product Function， CD函数)也称为生产函数，它是特指一类满足指数函数特征的多元函数，在经济分析中常常被用来分析经济变量之间的特殊关系 [ 4 ]。
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user: 3. 拟合结果分析 根据以上假设，输入山东原始数据后，利用curve_fit()程序进行拟合，通过不断调整g(t)的阶数n，本文一共得到六个模型。各模型中拟合得到的劳动力、资本、能源的指数系数如表4： Table 4 Summary table of various factor coefficient 阶数 劳动力 资本 能源 n = 0 0.1105 1.2627 -0.3732 n = 1 0.4267 0.4967 0.0766 n = 2 0.4985 0.4444 0.0570 n = 3 0.4338 0.5603 0.0058 n = 4 −0.1256 0.7 000 0.4256 n = 5 0.8 000 1.2545 -1.0544 表4. 各因素系数汇总表 根据表4的结果，我们可以发现，当g(t)的阶数为0、4、5时，劳动力或能源的贡献指数为负数，表示随着劳动力和能源要素的投入，经济增长为负值，这显然不符合Cobb-Douglas的函数要求和正常的经济发展规律，因此，我们剔除这三组数据。依据地区生产总值拟合结果的准确度相关系数成正比，与组间方差成反比的准则，本文通过对比分析相关系数和组间方差发现，当g(t)的阶数为1时，拟合精度较高。基于n = 1，山东省生产总值模型为： f ( x ) = e 0.4415 t + 5.6067 x 1 0.4267 x 2 0.4967 x 3 0.0766 (9) 3.1. 边际弹性 边际弹性就是当产出相对于投入要素增长时的增长率，揭示了生产函数参数α，β，γ的性质。 e 1 = d y y / d x 1 x 1 = α (10) e 2 = d y y / d x 2 x 2 = β (11) e 3 = d y y / d x 3 x 3 = γ (12) 如前文所说，本文最终选取了n = 1时的一阶函数，此时α = 0.4267，β = 0.4967，γ = 0.0766。这说明，在2000~2017年间，山东省的经济驱动力主要依靠劳动力和固定资本投入量，而能源消耗量虽然巨大，但是对经济的驱动力较弱。 3.2. 边际产出 边际产出(Marginal Product)是指当投入要素增加一单位时，总产出随之产生的增加值，此处是指每增加一单位生产要素的投入所带来的山东省GDP的增加。 M P 1 = ∂ y ∂ x 1 = α Α x 1 α − 1 x 2 β x 3 γ = α y x 1 (13) M P 2 = ∂ y ∂ x 2 = β Α x 1 α x 2 β − 1 x 3 γ = β y x 2 (14) M P 3 = ∂ y ∂ x 3 = γ Α x 1 α x 2 β x 3 γ − 1 = γ y x 3 (15) 通过curve_fit()程序拟合，本文得到劳动力、资本和能源的边际产出如图3所示： 图3. 山东省经济要素边际产出汇总图 根据边际产出结果，我们发现三种生产要素的边际产出均为正值，说明劳动力、资本和能源对于经济增长都能起到推动作用。其中，劳动力和能源的边际产出呈现递增趋势，说明山东省历年来劳动力生产效率和能源利用能力有显著提升，符合经济发展规律。 3.3. 边际技术替代率 两个投入要素之间的边际技术替代率(Marginal Rate of Technical Substitution， MRTS)，就是它们各自的边际产出之间的比率。该指标反映的是选取的两种投入要素对于产出的不同影响程度，体现出在保持产出水平一定的情况下，不同投入要素之间的变化如果相互替代所应该遵守的比率关系，这种替代率和他们的边际产出比一致，一种生产投入要素的减少，必然以另一种投入要素的增加为条件。其公式表示如下： M R T S 1 ， 2 = M P 1 M P 2 = α y / x 1 β y / x 2 = x 2 / β x 1 / α = α β ( x 2 x 1 ) (16) M R T S 1 ， 3 = M P 1 M P 3 = α y / x 1 γ y / x 3 = x 3 / γ x 1 / α = α γ ( x 3 x 1 ) (17) M R T S 2 ， 3 = M P 2 M P 3 = β y / x 2 γ y / x 3 = x 3 / γ x 2 / β = β γ ( x 3 x 2 ) (18) 通过上述数据的处理，我们可以得到资本、劳动力、煤炭能源三大要素两两之间的边际替代率的趋势图，如图4所示： 图4. 三大要素两两之间的边际技术替代率 如图4所示，劳动力和资本的边际替代率随着时间的推移而总体呈现上升趋势，意味着在产出相同的情况下，每减少一单位的劳动力投入，需要增加的资本投入量是逐年上升的。劳动力和能源的边际替代率呈现的态势也同理。而资本和能源的边际替代率随着时间的推移而呈现出波动下降的趋势，体现出产出水平一定的条件下，每减少一单位的资本投入，需要增加的能源投入量是逐年递减的。 3.4. 技术进步系数 技术进步系数也叫做全要素生产率(Total Factor Productivity)，它无法用投入要素来直接表示，我们用A来表示技术进步系数，A可以表示如下： y = f ( x ) = f ( x 1 ， x 2 ， x 3 ) = A x 1 α ， x 2 β x 3 γ (19) d y = A ( M P 1 d x 1 + M P 2 d x 2 + M P 3 d x 3 ) (20) d y y = A ( M P 1 y d x 1 + M P 2 y d x 2 + M P 3 y d x 3 ) (21) M P 1 y = α x 1 ，   M P 2 y = β x 2 ，   M P 3 y = γ x 3 (22) d y y = A ( α x 1 d x 1 + β x 2 d x 2 + γ x 3 d x 3 ) (23) d y y = A ( α d x 1 x 1 + β d x 2 x 2 + γ d x 3 x 3 ) (24) Α = d y y α d x 1 x 1 + β d x 2 x 2 + γ d x 3 x 3 (25) 通过数据的处理，我们得到2000年~2017年的技术进步系数，如表5所示： Table 5 Technical progress coefficient table of Shandong Provinc 年份 技术进步系数A 年份 技术进步系数A 2000 175.0748 2009 279.4114 2001 184.4087 2010 294.308 2002 194.2403 2011 309.9987 2003 204.596 2012 326.526 2004 215.5038 2013 343.9344 2005 226.9932 2014 362.2709 2006 239.0951 2015 381.585 2007 251.8422 2016 401.9288 2008 265.2689 2017 423.3572 表5. 山东省技术进步系数表 技术进步系数表现了技术进步对于产出的影响，反应了投入要素之外的众多因素对于产出的影响，从表5可以看出，技术进步对山东省经济增长的贡献度是逐年上升的，且增幅逐年增大，发展速度逐渐加快。
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user: 4. 总结及建议 为了避免单因素分析的缺陷，本文选取了山东省2000~2017年的数据，利用python，并以柯布–道格拉斯模型为研究方法进行拟合，研究资本、劳动、能源、技术四个经济发展要素与山东省省生产总值的关系，基于拟合结果，我们总结出，作为中国东部沿海的重要省份，其经济快速增长的背后离不开资本、劳动力、技术和自然资源的大量投入。而作为能源消费大省的山东来说，如何把控这些生产要素的投入量对于其未来的经济发展有着举足轻重的意义。对此，我们针对上述结果提出了一下几点建议。 第一，调整产业结构，培育新兴产业。从分析结果来看，煤炭耗用量的边际产出即能源的价格自2005年以来呈现出逐年上升的态势，且攀升速度有加快的趋势，意味着煤炭越来越紧俏，价格越来越高，这符合山东省和全国的资源现状。山东省本省的资源储备不足，能源供应形势非常严峻，而需求却在不断增长，其新增用能很大一部分上需要从省外调入甚至是国外调入，能源自给率不断降低，对外依存度越来越高，倘若以这种成本高、能耗高、污染重、附加值低、产业链短的传统重工业产业为重，将制约山东省经济的可持续发展，因此，我们认为山东省应加快产业结构的调整，转变经济增长方式，以求为经济转型升级提供更大的弹性空间和和回旋余地。山东省应把推动服务业等新兴产业视作产业结构优化的关键环节，加快培育电子商务、数字经济等新兴业态。一方面，要鼓励在技术创新中占据主体地位的企业重视创新，也要激励个人创新，健全产学研协同创新机制。另一方面，政府应合理使用科技专项资金，使其重点覆盖与产业结构调整相关的领域。同时，鼓励社会资本倾向交通、医疗、教育、民航、养老、通信等服务业。尤其是交通、通信和互联网，可以说是经济结构优化调整的基础条件，应当被列为山东省在当今形势下发展服务业的战略重点 [ 5 ]。 第二，实施人才强省，推动技术创新。从分析结果来看，劳动力的边际产出即劳动力的价格自2000年以来随着时间的推移而逐年攀升，符合国内劳动力成本上升的现实情况，主要是由于员工工资水平的提高、社会福利投入的增加。而技术进步系数也在逐年攀升，经济的增长离不开这两个因素的有力助推。在人才层面，山东省应该更加注重劳动力的质量。重视人才引进，减少人才流失，建设强有力的高层次和高技能人才队伍。同时加强推进重点人才工程建设，引导人才向产业和科研一线流动。在技术层面，重视并加大科研经费及人员的投入力度，提高技术创新投入与产出间的转化效率，才能更快更好地促进产业结构的优化和经济的增长 [ 6 ]。 第三，优化能源结构。表6为山东省能源结构情况，从中我们可以看出山东省是一个严重依赖煤炭资源的高耗能省份。这也是我们选择煤炭消耗量为自变量之一进行模型分析一个原因之一。从图中我们可以看出2000年到2017年，除2017年由于调控原因降为70.47%外，原煤消费总量所占比例几乎每年都在80%上下浮动，但所占比例依然是最高且远远超过其他项目。也就是说，其他类型的能源，如天然气，液化石油气等能源，只占据一小部分，虽然有逐年增长的趋势，但是总体增速较为缓慢。山东省大力调整能源结构，一方面，要降低化石能源的比重，控制煤炭耗用量，同时提高对化石能源的利用效率，并做到清洁化使用，降低污染排放。另一方面大力开发清洁能源，并将其发展为主体能源使用。山东省应利用地理优势，大力发展风电、水电项目。响应国家政策，推动分布式光伏发电发展 [ 7 ]。 第四，贯彻节能减排措施，推动经济健康增长。“绿水青山就是金山银山。”“两山”思想反映了经济发展和生态文明之间辩证统一的关系，强调了保护生态环境就是保护生产力。作为能源大省，山东省经济的健康发展不能忽视对生态的保护。为了深入贯彻落实国务院印发的2014~2015年节能减排低碳行动方案，全面推进山东省生态文明建设，制定了《山东省2014~2015年节能减排低碳发展行动方案的通知》，制定了山东省节能减排的工作目标。这不仅是一项经济责任，也是一项政治责任。有目标，有方案，就要贯彻落实，辅以制度保障与监管，以体现山东省的大省担当 [ 8 ]。 我们认识到，影响经济的增长因素并非相互孤立，例如，利用技术创新，可以很好地解决能源浪费和环境污染与经济增长的矛盾。而技术创新又离不开资本的投入和人才的助力。总而言之，正处于经济发展转型的重要关口的山东省，应当平衡好各生产要素的投入与转化，实现经济的健康增长。 Table 6 Primary energy consumption structure of Shandong Provinc 年份 原煤(%) 原油(%) 电力(%) 其他(%) 2000年 74.09 25.36 0.01 0.54 2001年 76.87 21.80 0.01 1.32 2002年 81.84 17.73 0.01 0.42 2003年 79.47 19.80 0.00 0.73 2004年 75.98 23.24 0.00 0.78 2005年 80.76 18.35 0.00 0.89 2006年 79.80 19.25 0.00 0.95 2007年 80.47 18.66 0.00 0.87 2008年 77.98 20.58 0.01 1.43 2009年 77.13 21.27 0.05 1.55 2010年 76.21 21.98 0.09 1.72 2011年 79.60 17.12 0.17 3.11 2012年 80.22 15.94 0.24 3.60 2013年 79.74 16.29 0.34 3.63 2014年 80.75 14.89 0.38 3.98 2015年 79.48 15.87 0.57 4.08 2016年 76.87 16.27 1.87 4.99 2017年 70.47 17.04 6.38 6.12 表6. 山东省一次能源消费结构
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user: 摘要 本文梳理研究国网现代智慧供应链体系建设的背景下，国网某公司先行先试，提出了协议库存备库计划的创新管理方法，以及电网企业备库计划的主要做法与思路。为电网企业进一步深化研究智慧供应链建设的路径提供参考和借鉴。
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user: 1. 引言 在建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业和数字化转型的背景下，国网物资部《关于推进现代(智慧)供应链建设的实施意见》持续推进公司现代(智慧)供应链体系建设落地，不断整合供应链上下游资源、着力构建自身数据资产、充分利用“大云物移智”等新技术，深化供应链生态系统各方协同合作，推动物资管理持续向智慧、卓越模式发展，提升价值创造新能力，助力优化营商环境、构建和谐共赢生态圈。 目前，配网项目的物资采购供应过程中，在采购环节，主要采用年度协议库存招标来实现框架采购，在物资供应环节，主要采取按订单实现对框架的采购执行。日常的框架协议履约过程中，要求中标厂商基于剩余份额的20%作为备货总金额。但实际履约过程中往往由于需求波动，固定比例的备库要求与实际需求差距较大，往往会出现，物资公司下达了采购订单的物资在供应商侧则实际没有备库，而供应商进行备库的物资却没有收到订单的情况。 因此，国网某物资公司通过深入分析框架协议履约备货环节中的协同问题，不断创新管理方法，通过挖掘电力协议库存物资的历史数据、需求规律，同时有效结合协议库存剩余份额，打造科学的备货计划，从而有效指导供应商进行备货，加强供应链上下游间的需求与供给之间的协同，使得备货更加科学精准，提升项目物资需求满足率。
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user: 2. 协议库存备库计划创新管理方法 图1，从供应链管理的视角来看，为了有效提高供应链的整体竞争力，实现效益的最大化，最关键的是增强企业间的协作，协同企业之间的决策。在上世纪90年代，著名专家David Anderson [ 1 ] 曾明确提出，供应链协同是新一代的供应链管理策略。国内学者邹辉霞 [ 2 ] (2007)曾将供应链协同定义为供应链各节点成员企业为实现供应链组织的整体目标而共同制订计划、实施策略和运行规则，并通过约定或协议共同承担责任和风险，使供应链各成员企业协调同步运作，各环节实现无缝对接。 通过大数据技术对历史数据进行梳理分析，目前存在的主要问题是历史数据不足，和数据的颗粒度较粗、业务时点的精确度不够的问题；其次，是需求预测处理算法的探索，目前成熟的需求分析算法无法适用于所有的物资需求特性的预测中，所以需要基于大数据分析的结果，根据物资特性动态选择预测模型组合。 通过供应商的备货建议，从被动的“合同固定约定”向“根据需求预测动态引领”的转变，通过供应链上下游的联动优化，有效协调供应商进行生产备货，减少无效备货引起的物料和成品库存占用，实现供应链的整体效率提升。 图1. 协议库存备库计划创新管理方法
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user: 3. 主要做法与思路 备库计划主要通过设定规则选择备库品类、确认维度构建备库基础、结合预测形成备库建议、预警分析控制备库总量以及跟踪验证完善备库建议五个步骤开展工作。 1) 设定规则，选择备库品类 选择适合备库计划品类主要从以下几个方面进行规则判断：一是采购业务量较大。由于电力物资采购量分布不均匀，在备库计划推行初期，按照物资管理的2/8原则，首要选择上年采购量大的15类物资进行重点分析，如低压电力电缆、10 kV电力电缆、电缆保护管、变压器等类别。二是物资可预测性高。该管理方法主要由需求预测方法驱动供应商进行备库，因此预测的结果是否可靠是关键的筛选规则。通常采用该物资历史预测和实际发生进行对比分析，来判定预测的可靠性。三是备库可行性高。物资在项目建设和实际使用中，存在技术参数上的差异性，不适合提前备库的，不应纳入备库品类清单中。 2) 确定维度，构建备库前提 备库计算的前提是维度的确认，主要包括时间维度、物资维度两个方面。一是时间维度方面。主要是指备库涵盖的周期时间，其目的主要是用于指导供应商备库的时间范围。根据实际业务的需求和产品的生产周期分析，某物资公司锁定未来三个月的滚动备库建议对供应商的操作指导性较高，参考性较好。二是物资维度方面。首先，由于物资类别下会存在不同采购实施模式的协议，包括配网、节点和自行，因此需要区分物资的采购实施模式。在此基础上，按照物资类别这个层级进行物资品类的划分，形成不同采购实施模式下的物资类别的颗粒度数据。 3) 结合预测，形成备库建议 备库建议的生成，主要与以下参数关联较大： 一是协议有效期。协议库存备库依托于协议本身，在计算本次备库建议周期内的协议，才具备备库的必要。例如，某协议已经招标完成，将在未来9月份进行生效，当前进行4~6月份备库周期内的备库建议计算时，则不应纳入这些协议。 二是物资采购标识。由于电力物资的技术标准变化，原招标的协议库存物资型号之间会存在切换，由老的物料型号会切换至新的物料型号上，因此需要进行物资型号的对照分析和标识判断，明确备库建议清单，以及在执行中的协议物资型号的变换。 三是剩余份额及其执行比例。某物资公司与供应商在签约协议时，通常要求协议份额执行比例低于80%以内时，需要进行备库。因此，剩余份额执行比例也是影响备库建议是否需要生成的必要条件。其中，剩余份额 = 协议库存物资中标额 − 已执行金额；协议库存执行比例 = (协议库存物资中标额 − 剩余份额)/协议库存物资中标额。 四是需求预测。通过历史2年的物资采购量，运用大数据预测模型算法，滚动计算未来三个月的物资维度的采购需求。 五是协议备库占比。协议库备库占比 = 某一扩展码需求预测结果/物资类别的需求预测；按采购实施模式区分。 通过上述参数计算后，按照剩余份额总备库量20%要求，结合协议备库占比，形成供应商未来三个月的备库计划。 4) 预警分析，控制备库总量 根据协议规定，整体备货比例默认为协议剩余份额的20%；但针对具体物物资类别每季度的实际采购需求量分析发现，有些物资的需求量在季度间的比例差异较大。例如：低压电力电缆的需求为：1季度8%、2季度14%、3季度22%、4季度56%，此时每季度都按照20%的总量备货是不适宜的。因此，通过对比未来三个月的滚动需求量与固定剩余份额备货量之间的偏差，设置预警分析的阀值，当偏差超过阀值时，给出备货超量还是备货不足的判断建议，以便调整整体备货量。 5) 跟踪验证，完善备库建议 针对上述备库建议的结果，需要不断进行跟踪、检验、修正。通过对比备货占比建议与实际采购占比的偏差，评估分析偏差原因，从而不断完善分析要素和预测算法的参数。
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user: 4. 实践成效 本项目以大数据需求预测输出的滚动计划为龙头，结合物资供应侧信息，通过数据模型计算形成备库计划结果，指导供应商按照动态预测结果进行排产与备库。相对于传统备货模式，自动化程度更高、备库颗粒度更细。 1) 物资供应方面：通过供应链信息协同，优化供应商备料和生产，精准备货，提升订单满足率、缩短物资响应周期；减少项目物资供应引起的项目周期延长，降低项目成本。 2) 在供应商备货资金占用方面：通过对框架协议执行分析发现，受到疫情的综合影响，2019年第二批招标的91个协议(协议有效期2019年9月至2020年8月)中执行比例低于50%的协议数量超过一半，与供应商按照协议固定比例备货相比，根据滚动需求预测的动态比例备货，减少供应商库存资金占用50%以上，按照2019年第二批配网协议库存招标总金额15.4593亿计算，年度减少供应商备货资金占用1.5亿以上。 3) 减少库存空间和资金占用：针对寄售物资的历史备货情况发现，部分物资库存水平过高，在库时间超过180天，既浪费了公司仓储空间又占用了供应商流动资金，造成浪费。
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user: 摘要 随着社会经济的增长与人民生活质量的提高，人均汽车持有量快速上涨，交通事故愈发频繁。分析表明，大多数司机在行车过程中因无法及时且清晰地了解车辆周边情况而导致交通事故是交通事故频发的主要原因。为有效缓解由认为因素造成的交通事故问题，本文设计了一款基于YOLOv5目标检测算法的汽车辅助驾驶信息检测系统。该系统采用Flutter框架、Flask框架、SpringBoot等前后端开发技术，设计实现视频图像分析处理、测距、预警等模块，以实时检测图像中的车辆行人信息，并提供预警机制向用户实时预警预碰撞风险，保障用户的出行安全。同时，系统提供数据分析模块，收集用户的预警信息和出行信息，分析用户出行的风险情况，帮助用户改善行车习惯。
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user: 1. 引言 随着社会经济的高速发展，人民生活水平明显提高，我国汽车保有量爆发式增长。据2021年2月国家统计局发布的《2020年国民经济和社会发展统计公报》分析，截至2020年年末全国民用汽车保有量28087万辆，比上年末增长1937万辆 [ 1 ]。汽车的普及极大方便人们出行的同时，也产生诸多交通问题，例如交通拥堵、事故多发、步行者问题等。据世界卫生组织的2018年《全球道路安全现状报告》分析，每年约有135万人死于道路交通碰撞，在各年龄段人群的主要死因中排名第8 [ 2 ]。表1所示数据是国家统计局发布的2015~2019年交通事故相关数据 [ 3 ]。近几年来，我国的交通事故发生数呈上升趋势，死亡人数和受伤人数大幅度增加。 Table 1 Data on traffic accidents from 2015 to 201 年份(年) 事故发生数总计(起) 死亡人数总计(人) 受伤人数总计(人) 2015 187，781 58，022 199，880 2016 212，846 63，093 226，430 2017 203，049 63，772 209，654 2018 244，937 63，194 258，532 2019 247，646 62，763 256，101 表1. 2015~2019交通事故相关数据 基于上述背景，本文通过设计基于YOLOv5的汽车辅助驾驶信息检测系统，通过APP端口，提供检测预警和数据分析等服务。针对驾驶员对周边环境检测预警的需求，本系统在YOLOv5目标检测算法的基础上，利用基于小孔成像的测距算法，建立一种集检测与测距为一体的YOLOv5测距算法。软件前端展示车辆行人分类信息和距离信息，实时预警碰撞风险并播放实时摄像视频 [ 4 ]，把控车辆周边环境。软件后端接收单目摄像头的视频流数据 [ 5 ] [ 6 ]，使用YOLOv5算法完成目标检测的任务。
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user: 2. 需求分析 目前，我国人均汽车保有量快速上涨，“电动车大军”成为我国交通出行的重要组成部分。在车流量密集的交通状况下，驾驶员希望能够尽早察觉周边风险，最大程度避免交通事故的发生。因此，驾驶员迫切需要一种可以为自身车辆行驶过程中进行周围车辆实时检测的设备 [ 7 ]。 2.1. 功能需求 本文通过查阅对比现有的高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System) [ 8 ]，根据实际应用场景对系统功能需求进行分析，如下所示： 1) 用户管理：用户管理模块包括用户注册、用户登录、个人信息管理等功能，有效管理用户数据。 2) 天气查询：天气查询模块可查询实时天气，以便用户提前了解出行天气状况和目的地天气状况等，做好出行准备。 3) 路况查询：路况查询模块需定位用户实时位置，显示周边路线的交通情况，以便用户避开交通拥堵路段。 4) 实时预警：实时预警模块包括目标检测和距离测算 [ 9 ] [ 10 ]。系统接收摄像头传输的视频图像，经算法推理目标信息和相对距离，并采用分级预警机制实现动态预警反馈。 5) 实时监控：实时监控模块用于查看车载摄像头的实时画面，辅助用户做出后续的行车决策。 6) 碰撞处理：系统的实时预警无法保证一定避免交通事故的发生。因此，碰撞处理模块给予用户合理的事故处理建议，辅助用户快速处理交通事故。 7) 语音控制：考虑到繁杂的触摸操作会分散用户的注意力，系统支持语音控制模式。用户口述关键词即可操作系统功能，最大程度保证用户行车安全。 8) 数据分析：数据分析模块包含历史记录和数据报告。历史记录用于展示用户以往的所有预警信息，用户可以输入特定条件搜索记录；数据报告是分析用户数据形成的具有特定意义的数据图表。 2.2. 性能需求 系统在满足上述功能需求的同时，根据实际应用场景需满足以下的性能需求： 1) 实时性：系统应用于高速运动的行车场景，周边物体移动较快，需快速检测周边环境信息。因此，系统需满足实时性需求。 2) 精确性：系统需要精确地检测车辆周边环境，由于行车环境复杂，目标检测算法需达到较高的精确度，才能向用户准确汇报周边风险。 3) 易用性：考虑到用户在行车过程中需尽量保持注意力集中，因此，系统需满足易用性需求，避免系统本身影响用户行车安全。