DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 河南省农业现代化的发展对策 根据灰色关联分析，明确了农业现代水平、人口数量和素质、土地生产水平的提高等都是河南省现代农业经济发展的重要驱动因子，也明确了农业生产条件现代化中农业电气化、农业机械化、农业化学化、科技等在促进现代农业经济发展中的地位。 5.1. 优先发展农业生产条件现代化 农业生产条件现代化主要用农业机械化、电气化、化学化和水利来反映 [ 5 ] 。通过对河南省农业现代化指标与农村社会总产值的关联度分析，可以得知农业电力化是农业现代化中影响农村经济发展的最重要的因子，农业生产条件现代化中应该优先发展电气化。河南省要全面建设小康社会，实现农业和农村现代化，必须优先发展农业电力化。根据河南省部分农村浇地情况来看，用通电机井浇地平常年景每亩可比柴油机灌溉减少支出81元，如果受益电灌机井以944万亩农田来计算，每年可减少农民灌溉支出近7亿元、节省柴油约12万吨。由此可以看出，加强科技的投入，寻找有利的、合适的、节约的资源可以节省开支。优化农业电力化，解决电网与主网联系薄弱、供电“卡脖子”、超负荷等问题，使人们用上可靠电、放心电，提高全省农村居民用电质量。 同时，农业机械化是影响河南省农业经济发展的第二个重要因子，其关联度是0.746，影响显著；加快农业机械化进程，以种植为主，由粮食作物生产机械化向农林牧渔多方面发展农业机械化；加大对农业机械化的宣传，促进农机化技术的普及应用。进行农机装备结构调整，使农业机械化适应农业结构调整和农业现代化建设的需要，引进和消化吸收国内外成熟的技术和机械。加快高性能适用机械的推广步伐，使农业由低性能向高性能、由单功能向多功能转变，推动技术升级换代。全面提高农机装备和作业水平，积极推进农机农艺协调发展，大力发展农机社会化服务，切实加强农机化人才队伍建设，加快农业机械化技术推广应用，强化农机安全使用监管管理，努力推动农业机械化事业又好又快发展。 5.2. 加强人力资源和科技的投入，并完善农业推广体系 中小学专职教师数即科技教育是影响河南省农业经济发展的重要因子，其关联度是0.652。因此要做大、做强现代农业需要加强对农业的投入，包括资金、科技、人力资源的投入。农业推广体系发展首先要依靠政府宏观调控。建立具体到市、县农业推广体的具体实施单位，明确其推广农业新产品、新技术、新成果到农业生产中的作用。为农业推广选拔优秀的专业技术人员，提高专业技术人员的待遇及鼓励手段，稳定专业农业推广技术人员。加大农业科技创新力度。按照农业产业化发展的要求，深化农业科研和技术推广体制改革，鼓励各级农业技术推广机构和农业科技人员积极投身农业产业化经营第一线；其次要用多种媒体协助农业技术的推广。新型农业技术越快应用到农业生产中去，就越早发挥其推进农业现代化的作用。应充分利用远程教育、电视、网络等资源，提高服务农业劳动力水平，建立农业科技服务体系和示范网络。 5.3. 保护耕地、加大农作物和经济作物播种面积 耕地面积、经济作物播种面积在灰色关联度中关联度分别排在第五、第九，说明了耕地在河南省现代农业发展过程中其作用没有得到最大限度的利用，仍然有很大的利用空间。因此在农业生产过程中要保护好耕地，合理利用耕地，优化产业结构，适当增加农作物播种面积以增加粮食产量和经济作物产量，提高农民收入。作为一种宝贵资源，耕地是经济建设和社会发展的前提，不仅生产农产品，而且也担负着维持和改善生态环境的重任，耕地状况也是我们制定耕地保护政策措施的前提和立足点，因此要加强保护耕地、加大农作物和经济作物播种面积。 5.4. 多渠道转移农村剩余劳动力，大力发展科技与教育 总人口数、乡村就业人员数、中小学在校学生数与农业总产值的关联度相对较小，没有发挥其应有的作用。因此劳动力需要转移，而劳动力的转移需要城镇化的带动，其中的关键问题是农业人口，农村人口向城镇流动，向非农产业转移，缓急和解决人地关系的矛盾 [ 6 ] 。一是要加快建立城乡统一的劳动力市场，促进农村剩余劳动力的合理流动；二是完善农村土地流转的法规和政策，使农民取得土地使用权转让，也可为进城农民转变为市民后有一定的社会保障。
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user: 摘 要 本文以云南省为例，运用近20年来的月度数据对CPI进行建模预测。分析表明，CPI数据呈现周期为12的季节性；文章通过建立季节性ARIMA模型，预测2016年第二季度云南省CPI将在第一季度的基础上逐渐上升，且能够保持在稳定增长的范围内。 关键词 :CPI，季节性ARIMA，预测
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user: 1. 引言 价格指数反映不同时期内一组商品价格的变动情况。而与人们生活息息相关的，同时也是人们最关注的价格指数为CPI，即居民消费价格指数。它反映一组代表性商品和服务项目价格水平变化趋势和变动幅度的统计指标，以零售量或居民消费量为权数，反映居民家庭生活消费品和服务价格水平的情况。如今CPI在衡量通货膨胀中起着举足轻重的作用，是滞后性数据，也是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。虽然不能简单地凭CPI的增长或减少对经济形势下定论，但CPI的增速的高低可以表明通货膨胀或紧缩的情况，足以引起决策部门的重视。更重要的是，它是能够反映居民真实购买力和生活水平的指标。 多年来CPI以及通货膨胀率的持续增长已经引起了诸多学者的重视。王维，范彦伟(2012)基于混沌神经网络算法对全国的CPI进行了分析和预测，结果表明CPI不是完全的随机行为，它受到诸多非线性因素的支配与控制，CPI的波动表现出一定的混沌规律 [ 1 ] 。荣文静(2011)对中国的CPI序列用ARIMA模型进行了拟合，同时通过傅里叶变换和灰色预测的方法进行分析研究，结论显示灰色预测具有较高的精度 [ 2 ] 。在对CPI变化情况的研究中，学者更集中研究的是全国的CPI变化，对各省的CPI变动的研究关注较少。云南省抵地处中国西南边陲，是中国连通东南亚、南亚最便捷的陆上渠道。尤其在近20年在中央对外开放方针的指引下云南省对外经济贸易迅速发展，同时随着第三产业的发展，旅游业已逐渐成为云南省经济的另一支柱产业，然而这带来的是省内的CPI指数不断上涨。例如2015年云南省CPI涨幅超过全国平均水平，在全国排名第4。在对云南省CPI序列的分析中，考虑到月度CPI数据可能呈现出一定的周期性，因此选用季节性ARIMA (即SARIMA)模型进行拟合并预测。
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user: 2. 数据及模型描述 2.1. 数据介绍 本文选取云南省1995年1月到2016年3月的CPI数据进行分析建模。为使选择模型更加准确，首先选用前252个月的数据(截止到2015年12月)进行分析建模，并根据模型对2016年1月到3月的数据进行预测，计算均方根误差，选择预测效果最好的模型对未来3个月的数据进行预测。绘制数据变动趋势图(图1)可知，1995年至2000年这五年间云南省CPI有大幅度的下降，2000年之后除了有小幅度的上升趋势外还呈现出了一定的周期性，与猜想一致。接下来将原始数据进行STL分解，得到图2。 由图2可知，通过STL分解，原始序列存在着周期为12的季节性，并且从趋势来看，自2000年以后有轻微的上升趋势。季节影响对时间序列的研究意义重大。澳大利亚统计局指出：因为季节影响不但掩盖了时序最基础和最真实的变化，而且也覆盖了研究者比较感兴趣的确定的非季节特征，所以观察到的数据必须经过季节调整。因此，在CPI时间序列研究中选择模型时应考虑季节影响。通常进行季节调整的方法有回归法和移动平均法，但这两种方法的季节分量都是确定的，因此这里选用SARIMA方法 [ 3 ] 。 2.2. 模型描述 SARIMA方法是在ARIMA方法上推广而来的。1931年，ARMA统计模型是数学家Walker在AR 图1. 1995年1月~2016年3月云南省CPI时序图 图2. 1995 年1月~2016 年3月云南省CPI 时序STL分解图 模型的基础之上提出的。假设静态时间序列 的均值为0，ARMA模型的形式如下： (1) 简写为： (2) 其中， 是ARMA的阶数，ARMA模型的参数分别是 和 。如果看时间序列 是非平稳的，则需要通过d次差分使其变为平稳序列。因此在ARMA模型基础上，科学家Box和Jenkins提出了ARIMA(p，d，q)模型 [ 4 ] ，它由自回归过程(AR(p))，单整(I(d))，以及移动平均过程(MA(q))三个过程组成。 当时间序列呈现出季节性时，构造的模型中应当加入季节因素，便可以得到著名的Box-Jenkins乘积季节模型，即季节性的ARIMA模型(SARIMA)。季节性ARIMA模型由季节性效应模型和ARIMA模型两部分构成。序列x t 具有季节效应时，应使用季节查分算子消除季节性。季节ARIMA模型即 模型的一般形式为： [ 5 ] (3) 其中，季节自回归阶数用P来表示，季节平均移动阶数用Q来表示，s表示季节性周期，季节P阶自回归算子是 ， 是Q阶移动平均算子， 表示均值为0，方差为 的正态分布。
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user: 4. 结论 由于CPI数据呈现一定的季节性，因此如果不考虑季节因素的影响而使用单一的ARIMA模型会使拟合精度以及预测效果大打折扣。AIC准则虽然在一定程度上可以判断模型拟合优度，但进行预测时通过计算均方误差选择模型更能提高预测的准确程度。另外，本文通过建立季节性ARIMA模型，将CPI的季节性因素考虑在内，提高了模型的拟合优度以及预测的可信度。 一般来说，CPI > 3%的增速称为通货膨胀，CPI > 5%增速称为严重通货膨胀。一般情况下，为维持经济的稳定增长，保持CPI在3%以内的增速是合理地。根据历年CPI变动趋势以及预测的2016年二季度CPI值，除旅游高峰期带来的CPI会暂时高于3%外，其余月份的CPI增速均维持在3%以内，因此云南省的CPI呈现出比较平稳的趋势。因此，除了有关部门需要对市场经济情况准确把握，制定相应的货币政策等宏观调控外，旅游旺季，物价部门应做好相关工作，避免哄抬物价等不良现象，从而保证居民生活的稳定。
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user: 摘 要 森林火灾是一种破坏性及其巨大的灾难，在对生态环境造成难以挽回的破坏的同时还对人类生存与生活带来极大的危害，特别是20世纪80年代以来，全球气候持续变暖，林火有上升的趋势，每年发生的森林火灾都给世界各国造成了巨大的经济损失，使得对于如何预测、防治或减少森林火灾的危害成为许多学科领域共同关注的科学任务。而快速检测正是预测森林火灾的一个有效途径。为了实现这一目标，一种方法是使用基于传感器的自动工具，如气象观测站所提供的数据。研究发现，气象条件(如气温，风速)是影响森林火灾发生和一些火灾指标(如森林火险天气指数)的重要因素。因此，我们将探讨几种机器学习预测森林火灾面积的方法。利用来自葡萄牙东北部的Montesinho国家公园采集测试的真实数据，使用多种不同的机器学习技术，如支持向量机(SVM)和随机森林，对四组不同的特征(分布空间，时间，气候指标和FWI系统指标)进行分析。最好的结果是使用支持向量机和四个基本气象输入(如气温，相对湿度，风速和降水量)，它能够准确预测规模较小且发生频繁的火灾的受灾面积。上述预测方法对于提高消防资源的管理和调配有重大意义。 关键词 :森林火灾，机器学习，支持向量机，随机森林
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user: 1. 引言 森林火灾已经成为备受关注的环境问题，不仅影响森林保护，还会造成巨大经济损失和严重的生态破坏，给人类的生活带来灾难性影响。森林火灾的发生源于多种原因(如人为疏忽和闪电)，尽管越来越多的国家斥巨资来控制这场灾难，全世界每年仍有数百万公顷的森林葬身火海。 近几年，快速检测已慢慢成为预测火灾的关键要素，但由于传统的监视费用昂贵且受主观因素的影响较大，人们逐渐重视并发展自动化的解决方案。这些方案大致可分为三类：卫星，红外扫描仪和局部传感器 [ 1 ] 。由于卫星定位的延迟和扫描仪高昂的设备成本和维护成本，这些方案不能用来解决所有的情况。研究表明，天气条件，如气候和相对湿度，是影响火灾发生的关键因素。而自动气象站 [ 2 ] 通常可以提供有效数据，这些数据可以实时采集且成本低廉。 在过去，气象数据已纳入量化指标体系，用以预防火灾危险、警告公众和支持消防管理决策。特别是，加拿大森林火险天气指数(FWI)系统 [ 3 ] [ 4 ] 的设计，在上世纪70年代计算机还十分稀缺的情况下它只需要利用手动收集的四个气象观测读数(气候，相对湿度，风速和降水量)进行简单的计算。目前该指数系统在加拿大和其他一些国家广泛使用。 现今，由于计算机技术的快速发展，使得对数据的采集越发的实效和便捷。机器学习就是信息技术进步的一个体现，使用自动化的数据挖掘工具分析原始数据可以为高层决策者提取有效信息。事实上，机器学习技术已经应用到火灾探测领域 [ 5 ] [ 6 ] 。例如采用神经网络(NN)预测人类引起的森林火灾；红外扫描仪和神经网络结合在减少森林火灾误报率方面达到90%的成功率；北美森林大火的卫星图像应用支持向量机获得了75%的准确率在森林火灾可能性上；使用卫星和气象数据应用逻辑回归、随机森林和决策树来探测斯洛文尼亚森林火灾。 学习上述方法，我们利用机器学习对森林火灾的发生做出预测，并分析的模型的错判率。我们使用从葡萄牙东北部的Montesinho国家公园采集的最新数据预测森林火灾的受灾面积。应用多种方法(即多元回归，支持向量机和随机森林)对四类指标进行分析(即分布空间，时间，气候指标和FWI系统指标)。将对四类不同性质的指标分别进行基于机器学习的数据分析，如气候指标(即气候，相对湿度，风速和降水量)与支持向量机相结合，能够预测森林火灾的燃烧面积，构建火灾燃烧等级对未来的火灾防治和消防管理决策是非常有用的。
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user: 2. 数据分析 2.1. 数据介绍 论文涉及的森林火灾数据来自葡萄牙东北部的Montesinho国家公园的数据库，信息包含13个变量：Montesinho国家公园的空间坐标；信息采集的月份和每周的其中一天；FWI系统的指数变量FFMC (细小可燃物湿度码)、DMC (粗腐殖质湿度码)、DC (干旱码)和ISI (初始蔓延指数)；四种可直接测量的气温、相对湿度、风速和降水量的气象数据；森林火灾燃烧的面积。 2.2. 变量解释 FWI系统是由6个部分组成：3个代表可燃物湿度的基本子指数，分别为细小可燃物湿度码(FFMC， fine fuel moisture code)，粗腐殖质湿度码(DMC， duff moisture code)和干旱码(DC， drought code)；2个代表可燃物扩散速率和消耗率的中间子指数，分别为初始蔓延速度(ISI， initial spread)和累积指数(BUI， build up)；1个代表火强烈程度的最终指数，FWI。火险气候指数系统中所涉及的元素由每天测量的气温、相对湿度、风速和降水量的气象数据中计算得到。 2.2.1. 细小可燃物湿度码FFMC FFMC代表的是森林中地被物干质量为0.25 kg∙m −2 ，厚度为1.2 cm的枯枝落叶和其他的已经固化的细小燃料的含水率。FFMC是代表细小可燃物的可燃性和易燃性的指标，它受温度、降水、相对湿度和风速的影响，值随着燃料含水率的变化而改变，其核心是一个简单的水分交换的指数模型： 。其中 为前一天的燃料含水率。 2.2.2. 粗腐殖质湿度码DMC DMC代表的是森林地被物最上层厚度约为7 cm，干质量为5.00 kg∙m −2 的有机物质的含水率。DMC用来表明中等下层落叶层和中型木质物质的燃料消耗，DMC模型是一个简单的水分交换的指数模型： 。其中 表示前一天的地表可燃物含水率。 2.2.3. 干旱码DC DC代表的是森林地被物中干质量为25.00 kg∙m −2 ，厚度为18 cm的深层可燃物和粗死木残体的含水率。干旱码用于衡量季节性干旱对森林燃料以及深层下层落叶层和大型段木的影响指标。DC模型的核心是一个简单的指数模型： 。其中 表示前一天干旱码的湿度指标。 2.2.4. 初始蔓延指数ISI ISI代表的是火灾蔓延的潜在等级，由FFMC和风速两个指标决定。ISI一直是表示火灾蔓延等级的很好指标。
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user: 3. 模型描述 3.1. 多元线性回归模型 将给定 条件下 的均值 (1) 定义为总体回归函数(Population Regression Function， PRF)。定义 为误差项(error term)，记为 ，即 ，这样 ，或 (2) 由于多元线性回归模型只能学习线性映射，它拟合本数据效果很差，本文为了解决这个问题，一种替代的方法是使用基于树结构的方法，如决策树(DT)，或非线性函数，如支持向量机(SVM)。 3.2. 决策树(DT)模型 决策树大多是用来分类的。选择分类属性的标准是信息增益最大，涉及到熵的概念。而在做回归树的时候，我们希望和回归有多一点联系，因此选择变量的标准我们用残差平方和。我们知道回归分析的最小二乘的解就是最小化残差平方和。在决策树的根部，所有的样本都在这里，此时树还没有生长，这棵树的残差平方和就是回归的残差平方和。然后选择一个变量也就是一个属性，这个变量使得通过这个进行分类后的两部分的残差平方和的和最小。然后在分叉的两个节点处，再利用这样的准则，选择之后的分类属性。一直这样下去，直到生成一颗完整的树。 3.3. 支持向量机(SVM)模型 支持向量机(support vector machine)是一种分类方法，而由SVM发展出来的回归方法称为支持向量回归(support vector regression)。假定其目的是把空间中的两类点( 或 )用超平面 分开(在严格线性可分的情况下，存在这样的超平面)。而且希望这个超平面距离两类点的距离最大，也就是说，使得隔离带宽 最大。这等价于用Lagrange乘子法求下式的极小值 ，根据得到的解 ， ， 得到最优分割超平面方程 。任意点x的函数值 的符号确定了该点的分类，或者说判别函数为 。上面介绍的是严格线性可分的情况，如果允许一些错误，则称为近似线性可分问题，结果与此有同样的形式。 3.4. 随机森林模型 随机森林作为一种组合分类器，采用bootstrap抽样技术从原始数据集中抽取 个训练集，每个训练集的大小约为原始数据集的三分之二。为每一个bootstrap训练集分别建立分类回归树(Classification and Regression Tree， CART)，共产生 棵决策树构成一片“森林”，这些决策树均不进行剪枝(unpruned)。在每棵树生长过程中，并不是选择全部 个属性中的最优属性作为内部节点进行分支(split)，而是从随机选择的 个属性中选择最优属性进行分支。集合 棵决策树的预测结果，采用投票(voting)的方式决定新样本的类别。 随机森林在训练过程中的每次bootstrap抽样，将有约三分之一的数据未被抽中，这部分数据被称为袋外(out-of-bag)数据。随机森林利用这部分数据进行内部的误差估计，产生OOB误差(out-of-bag error)。Breiman通过实验证明，OOB误差是无偏估计，近似于交叉验证得到的误差。
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user: 4. 实验验证及结果 4.1. 线性相关性分析 做出细小可燃物含水率(FFMC)与气象因子之间的相关性矩阵，查看他们之间的相关性。 从表1可以看出temp与FFMC成正相关，他们的相关性为0.432；RH与FFMC成负相关，他们的相关性为−0.301；wind与FFMC成负相关，他们的相关性为−0.028；rain与FFMC成正相关，他们的相关性为0.057。同时我们可以看出temp和RH与FFMC的相关性不是很强，wind和rain与FFMC几乎不相关，在做线性回归时，可以不考虑变量wind和rain。 用R里面的程序包car中的scatterplotMatrix函数，画出各个量之间函数图(图1)以及散点图(图2)。 从图1和图2我们可以看出气候变量与FFMC的线性相关性并不强，他们之间可能存在某种非线性关系，本文主要考虑存在交互项和高次幂项的多元回归，同时也考虑机器学习方法中的决策树、随机森林以及支持向量机等方法，我们用五折交叉验证方法验证模型的优劣性，选出最好的模型来预测FFMC。也许模型效果不好，我们认为主要缺少前一、两天FFMC的数据，前一、两天FFMC的数据对预测下一天FFMC的数据起着比较重要的作用。 4.2. 多元线性模型 用temp和RH作为变量的多元线性模型的输出结果可以看出，回归方程为： ，变量 和变量 的t统计量的估计值为8.106和−2.181，由对应的P值都比显著水平0.05小，可得两个偏回归系数在显著水平0.05下均显著不为零，进一步估计地剩余方差 的估计值为0.899，统计量的估计值为61.73，由对应的P值为2.2e−16，说明回归方程显著，可决系数 ，修正的可决系数 ，说明方程的拟合效果很差，主要原因是temp和RH的相关性不是很高，导致他们线性关系较差。 我们考虑非线性回归，在原模型上添加temp和RH的交互项和二次项，模型输出结果可以看出，回归方程为： ，变量 、变量 和变量 的t统计量的估计值为9.120、0.287和5.247，除 由对应的P值比显著水平0.05大，其余都比显著水平0.05小，可得除 偏回归系数在显著水平0.05下均显著为零，其余两个偏回归系数在显著水平0.05下均显著不为零，进一步估计地剩余方差 的估计值为0.8773，F统计量的估计值为52.46，由对应的P值为2.2e−16，说明回归方程显著，可决系数 ，修正的可决系数 ，说明方程的拟合效果很差，主要原因是temp和RH的相关性不是很高，导致他们线性关系较差。而逐步回归的结果：可决系数 ，修正的可决系数 ，同样说明方程的拟合效果很差，故用传统的多元统计回归模型不能很好的拟合该数据，可能数据受到一些极端值的影响，导致拟合效果很差。 Table 1 Table of linear correlation coefficient of meteorological factor FFMC temp RH wind rain FFMC 1.000 0.432 −0.301 −0.028 0.057 temp 0.432 1.000 −0.527 −0.227 0.069 RH −0.301 −0.527 1.000 0.069 0.099 wind −0.028 −0.227 0.069 1.000 0.061 rain 0.057 0.069 0.099 0.061 1.000 表1. 气象因子数据线性相关系数表 图1. 数据各变量之间的两两函数图 图2. 气候变量对FFMC的散点图 4.3. 决策树和随机森林 下面运用机器学习方法来拟合数据，首先使用机器学习中的回归树模型拟合数据，输出结果如图3，可以看出第一个节点是在temp = 0.17进行分支的，然后在RH = −1.2和temp = −2.4进行分支从决策树的生成过程可以知道，主要根据temp和RH进行分支，说明temp和RH在决策树生成过程中起主要作用，其他两个变量几乎不起作用。 使用机器学习中的随机森林模型拟合数据，输出结果如图4，我们可以看出随机森林回归过程中temp 图3. 决策树 图4. 随机森林变量重要性 起主要作用，RH其次，wind再次之，而rain起作用最小。我们通过五折交叉验证来判断上述模型的优劣性。 五折交叉验证结果如表2，我们看出多元统计模型在这些模型中是最优的，但是多元统计模型的MSE = 1.259，说明模型拟合数据很很不好，可能是数据本身波动性较大。也许该数据适合用来回归。 4.4. 机器学习方法 由于数据回归效果不好，但该数据可以用来分类回归，在本文主要用Logistic回归和机器学习方法，如决策树，人工神经网络回归，随机森林，支持向量机和K近邻等方法处理数据。 Logistic回归，决策树，人工神经网络回归，随机森林，支持向量机和K近邻等的实验结果见表3。 从表3可以看出这些方法的误判率都比较高，都在40%左右，效果不是很好，这可能跟数据受到干扰有关，随机森林和支持向量机的结果相对还是好一点，也许这些方法不能很好的拟合该数据，我们以后会寻找更好的方法来拟合数据，使得我们的模型预测的精确度提高。
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user: 5. 结论 根据所做模型相关性分析气候向量必然与火灾发生有一定的相关性，直接利用4种基本气候指标拟合的线性回归并不是显著的，意味着4种基本指标与森林燃烧面积可能是非线性相关的(本文由于数据的非完整性并没能证明它们是非线性相关的)。 改进模型检测可以看出气候变量与FFMC的线性相关性也并不强，他们之间可能存在某种非线性关系，考虑到存在交互项和高次幂项的多元回归，我们用五折交叉验证方法验证模型的优劣性，选出最好的模型来预测FFMC。得出模型效果仍然不好，我们认为FFMC数据的记录缺少时间上的连续性，并不能在某个时间段中连续的观测出FFMC的数值。 模型中我们先将燃烧面积大于0的数据看作森林火灾发生一次，生成一个新变量，变量为1时，火灾发生，变量为0时，利用机器学习方法来回归预测是否发生森林火灾。可以看出随机森林回归过程中 Table 2 Half off cross validation result 回归方法 MSE 多元统计回归 1.259 决策树 1.285 随机森林 1.278 表2. 五折交叉验证结果 Table 3 Machine learning half off cross validation result 分类方法 误判率 Logistic回归 0.487 决策树 0.412 随机森林 0.325 人工神经网络 0.433 支持向量机 0.362 K近邻 0.507 表3. 机器学习五折交叉验证结果 temp起主要作用，RH其次，wind再次之，而rain起作用最小，虽然检测模型的误判率一度达到40%，但我们仍觉得在森林火灾的发生很大程度上取决于temp，控制temp的临界值(或者临界区间)可以很好的预防森林火灾的发生。
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user: 摘 要 统计学中，在采用抽样分析的方法进行参数估计与推断时，常要求样本数据数量、完整性好，且须满足随机抽取等特点。在实际应用中会遇到一系列按顺序排列的截尾样本数据，用普通的参数估计方法得到的参数估计值误差可能会较大，本文将回归分析方法推广到利用次序截尾数据推断正态总体参数中，且对所做结果进行模拟计算。通过误差比对，认为该方法是可行的，本文最后利用该方法通过部分排序的学生成绩推断了总体的平均成绩。 关键词 :次序截尾数据，回归分析，次序统计量
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user: 1. 引言 统计学中，在采用抽样分析的方法进行参数估计与推断时，常要求样本数据数量、完整性好，且须满足随机抽取等特点。然而在实际应用中常会遇到一系列按顺序排列的截尾样本数据，例如在教学活动中，经常会组织学生参加各类学科竞赛，竞赛组织方通常只公布获奖选手的成绩(可看成顺序截尾样本)，而不公布所有参赛学生的成绩。这就涉及到参赛学校怎样根据获奖选手的成绩对本校所有参赛学生的整体成绩进行推断，从而评价各种教学指标的优劣。从数理统计的角度看，本问题可化为由次序截尾样本对总体参数进行统计推断的问题。 本文欲采用回归分析方法对总体参数进行推断。众所周知，传统的回归分析是一种强有力的数据处理工具，在自然科学和社会科学的各个领域都有广泛的应用，但是它只适用于来自正态分布的完全数据 [ 1 ] 。对于次序截尾数据是无法处理的。茆诗松等人提出了截尾数据的最佳线性无偏估计方法 [ 2 ] ，傅惠民等人又提出了最佳无偏整体估计方法 [ 3 ] ，本文结合这两种方法，将回归分析方法推广到利用次序截尾数据推断总体参数的问题当中，并且对所做结果进行模拟计算，通过误差比对，说明了该方法的可行性。
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user: 2. 预备知识 2.1. 次序统计量 设 是来自某个总体的一个样本。该样本的第 个次序统计量记为 ，它是如下的样本函数，每当该样本得到一组观测量值 时，将它们从小到大排列起来为 ，其中第 个值 就是 的观测值。称 为该样本的次序统计量。由文献 [ 4 ] 知，若总体的分布函数为 ，密度函数为 ，可推出次序统计量的密度及联合密度如下： 的密度函数为 ，其中 。 和 的联合密度函数为 ，其中 。 在这个等式中， 都成立，在其他的场合 。 由密度函数可以计算次序统计量 的期望和方差，记 ， ，则 (1) 其中： 为 的反函数 (2) (3) 上面各式中， ， 仅与 ， ， 和 有关，可通过查表和专门程序计算 [ 5 ] 得到。 2.2. 广义Gauss-Markov模型 普通线性回归模型 [ 5 ] 中，若将 改为 ， 为已知正定阵，则形成所谓的广义Gauss-Markov模型，对此模型，因G > 0，存在n阶非奇异对称阵 ，使 。令 ，则 由此， 是一个Gauss-Markov模型，由该模型得到的最小二乘估计(LSE)为 (4) 称为 的加权最小二乘估计，由文献 [ 6 ] ，知它仍是 的最好线性无偏估计(BLUE)。
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user: 3. 次序截尾数据线性回归方法 设 是来自 的一个样本，要估计 和 ( )。设 为观测到的前 个次序统计量， 考虑这样一类估计，它们是次序统计量的线性函数。 令 (5) 则 相当于抽自 的容量为n的前 个截尾样本。记 由(1)、(2)、(3)式可知 只依赖于n， 和 ，而与 无关，由于 已知，所以当 取定后， 是可计算的。将(5)式化成 (6) 其中 记 ， ，用矩阵表示(5)式，有 (7) (8) 其中 表示全部由元素1组成的r维列向量。这是广义Gauss-Markov模型，由(4)式可求出 和 的BLUE为 (9) 其协方差矩阵为 (10) 该估计方法的优点在于，不论 个样品中被观测到的样品个数是多少( )，上述方法都可使用。这样我们就可以由小样本进行线性回归，并且推断总体的未知参数，可以改进线性回归及统计推断在应用上的一些局限性。
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user: 4. 模拟计算 为了客观说明以上估计方法的可行性，本文由计算机随机产生正态分布 的15个次序随机数作为一个样本，分别截取前r个，利用次序截尾数据线性回归方法来估计正态整体的参数 和 的值，并计算所得估计的相对误差。 产生的样本如下： 0.8621 0.8782 1.3564 1.3881 1.5075 1.8432 1.8461 1.8581 2.1582 2.2333 2.3906 2.5985 2.7109 3.1354 3.2702 所得的结果见表1。 绘制对参数 和 估计的相对误差分析图，分别见图1和图2。 从以上两个图可以看出当样本容量n固定的时候，随着截尾样本数r的增大，采用次序截尾数据线性回归方法来估计对正态分布整体的均值和标准差的估计值的相对误差整体基本呈下降趋势，而且相对误差控制在10%之内，符合实际应用中的估计要求。
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user: 5. 案例研究及结论 华北科技学院建工学院在2013年5月份派出22名学生参加了该校基础部组织的大学生数学建模比赛的选拔考试，赛后基础部只返回了获奖学生选手的名单及参赛成绩，而其他选手的成绩未出现，获奖名单及分数见表2。 Table 1 Results of simulatio 样本 真值 估计值 真值 估计值 n = 15 r = 5 2 1.808759 0.09562 0.8 0.58897 0.263788 n = 15 r = 6 2 2.088105 0.044052 0.8 0.824554 0.030693 n = 15 r = 7 2 1.956924 0.021538 0.8 0.704688 0.11914 n = 15 r = 8 2 1.873929 0.063035 0.8 0.622486 0.221892 n = 15 r = 9 2 1.999523 0.000238 0.8 0.757206 0.053492 n = 15 r = 10 2 1.974166 0.012917 0.8 0.727117 0.091104 n = 15 r = 11 2 1.985079 0.00746 0.8 0.741101 0.073623 n = 15 r = 12 2 2.003595 0.001797 0.8 0.767312 0.04086 n = 15 r = 13 2 1.99054 0.00473 0.8 0.747343 0.065822 n = 15 r = 14 2 2.01821 0.009105 0.8 0.796099 0.004877 n = 15 r = 15 2 2.003455 0.001727 0.8 0.762231 0.047211 表1. 模拟计算的结果 图1. μ的相对误差分析图 为了解学生的学习状况，现欲利用次序截尾数据线性回归分析方法估计所有参赛选手的整体平均成绩。由经验知，学生成绩服从正态分布 ，现参赛学生人数为n = 22，获奖学生个数为r = 8，r个学生的成绩为一组具体的次序截尾样本数据，用 表示。因为数学竞赛采用的是百分制，首先对成绩进行转换，令 ， ，则有 。由式(9)，可计算出 和 的BLUE为 ， 。由于 是 的估计，将其进行转换，可得到整体成绩的均值 。此成绩与后来与基础部落实的实际平均参赛成绩60.8较吻合，相对误差仅为2%。 Table 2 Competition resul 姓名 性别 分数 杨涛 男 86 邓志明 男 81 李倩倩 女 72 李冠希 女 71 周振波 男 69 赵雅琼 女 69 牛亚超 男 68 葛志伟 男 67 表2. 竞赛成绩 图2. σ的相对误差分析图
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user: 6. 结语 本文讨论了次序统计量的期望和方差的计算公式，结合广义Gauss-Markov模型提出了一种次序截尾数据的线性回归分析方法，将只适用于完全数据的传统回归分析推广到了常见的次序截尾数据。通过计算机模拟计算发现，该方法对整体均值和标准差的估计值的相对误差整体基本呈下降趋势，而且相对误差控制在10%之内，符合样本量越大估计越精准的事实，实际案例的应用也进一步验证了该方法的应用效果。
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user: 摘 要 LRRFIP蛋白是能与富含亮氨酸重复序列的FLI (flightless I)蛋白相互作用的分子，参与许多生物学过程，包括作为转录抑制因子抑制TNFα以及NFκB的活性，能与其他蛋白相互作用调控Wnt/β-catenin信号通路进而参与细胞骨架的重排以及作为胞质内外源核酸感受器参与抗病毒过程等。系统进化分析显示，高等哺乳动物中的LRRFIP1和LRRFIP2，以及鱼类中LRRFIP1a，LRRFIP1b和LRRFIP2都是由早期多细胞动物中单一的原始的LRRFIP进化而来。 关键词 :LRRFIP，转录抑制子，细胞骨架重排，胞质核酸感受器，进化
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user: 1. 引言 LRRFIP (leucine-rich repeat in flightless-interaction protein)是一种可与富含亮氨酸重复序列的FLI (flightless I)蛋白相互作用的分子，在上世纪90年代就已经在人的T淋巴瘤细胞克隆出了LRRFIP1蛋白，只不过那时称之为GCF2 (GC-binding factor2)，之所以称之为GCF2因子，主要是因为它是利用已在表皮癌细胞中被克隆出来的GCF cDNA进行核酸杂交得到的两个分子中的一个，这个GCF是能够结合在某些基因启动子富含GC的区域，GCF2功能与这个早先发现的GCF类似，都能抑制这些基因的表达，如结合在表皮生长因子受体EGFR基因启动子富含GC的区域并抑制其表达 [ 1 ] ，但这两者的蛋白序列是不同的。几乎在同一时期，人们又在人和老鼠中发现了FLAP蛋白，它含有N端卷曲螺旋域，通过GST pull down实验证明其与FLI LRR能够相互作用；在CHO-K1细胞系含有TRIP (TAR RNA interacting protein)蛋白且其N末端与FLAP蛋白的N端卷曲螺旋域高度同源 [ 2 ] [ 3 ] ，说明这两个基因很可能是同源基因(或一个物种中一个基因的不同剪切体)，现在它们都被重新命名为LRRFIP1蛋白。稍晚一些时间，人们利用酵母双杂交系统又进一步证实了人的LRRFIP1能与FLI蛋白的LRR结构域相互作用，并且发现了另一个新的与之作用的蛋白LRRFIP2，它与LRRFIP1具有一定的同源性(啮齿类LRRFIP1和LRRFIP2同源性在41%左右) [ 4 ] ，初步推测它们竞争结合同一位点，执行相似的功能。
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user: 2. LRRFIP的结构 lrrfip基因的一个显著特点就是有很多亚型或剪切变体。例如，通过在NCBI搜索人类基因组数据库，我们发现lrrfip1和lrrfip2至少分别存在49、32种变体，其他脊椎动物中也存在类似情况，这可能与基因表达的差异调控有关 [ 5 ] 。对于LRRFIP1亚型3而言，它包含了一个N端未知功能的结构域，一个由87个氨基酸组成的卷曲螺旋和一个核酸结合区域(图1) [ 6 ] ，其实在几乎所有物种的LRRFIP1同源蛋白中，均发现卷曲螺旋结构，且该结构高度保守。LRRFIP2也存在这个保守的卷曲螺旋结构，但并不存在与LRRFIP1类似的DNA结合结构域，且N端结构变化较大。
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user: 3. LRRFIP1的功能 LRRFIP1广泛表达在各组织器官，定位于细胞质或者细胞核中，与细胞系或细胞状态相关 [ 7 ] ，具有许多复杂功能。在细胞核里，主要作为转录抑制子来降低表皮生长因子受体的表达、PDGFα链的表达以及直接调控TNFα的表达，而TNFα可以激活NFκB，因此LRRFIP1可以抑制NFκB的活性 [ 8 ] ，后来有研究发现，LRRFIP1能与TNF上游启动子区域的已结合polycomb的非编码RNA直接结合，形成抑制复合物调控TNF的表达 [ 9 ] 。另外，TNF启动子区域的多态性也会影响LRRFIP1对它的调控，不仅如此，谷氨酸转运子EAAT2基因启动子区域存在一种普遍的突变形态：这种突变消除了AP-2基因调控位点，同时产生了转录抑制因子LRRFIP1的结合位点，导致大鼠缺血脑中LRRFIP1呈现高表达状态，与血浆中谷氨酸浓度升高以及人中风早期高频的神经功能恶化有关 [ 10 ] 。 图1. LRRFIP1的结构 [ 6 ] 。(a) LRRFIP1结构域 (b) 卷曲螺旋二聚体的末端视图 (c) 侧面图 胞质中，LRRFIP1能与其他蛋白如Fli-I、Dvl等相互作用 [ 11 ] ，也会通过调控RhoA的表达来影响细胞骨架结构。例如，外源LRRFIP1可以激活β-catenin依赖的转录过程，但却被Fli-I所抑制；LRRFIP1可以和p300协同作用来调控β-catenin和LEF1/TCF的转录，但Fli-I能打破它们的这种协同作用，它们的互作参与了细胞骨架的重排过程 [ 7 ] 。除此以外，LRRFIP1能与结合了GSK-3β的Dvl相互作用，通过抑制β-catenin的磷酸化，来调控Wnt非经典信号通路的平面细胞极性 [ 12 ] 以及癌细胞中的经典Wnt信号通路 [ 4 ] 。LRRFIP1还能促进细胞的转变，如沉默LRRFIP1能上调β-catenin的磷酸化水平并降低其在核内表达的水平从而抑制Wnt/β-catenin信号通路，达到反转上皮细胞间质转型(EMT)的目的 [ 13 ] 。不仅如此，LRRFIP1会正向调控RhoA的表达，而过表达LRRFIP1反而会抑制RhoA的表达，进而破坏actin或者细丝蛋白的结构 [ 14 ] 。RhoA可与LARG蛋白的RGS结构域互作，通过调节整合素依赖的RhoA激活来诱导细胞粘附、迁移与浸润等过程，促进结肠、直肠癌细胞的转移 [ 15 ] 。 在免疫方面，LRRFIP1能与Fli-I和髓系分化因子88 (Myd88)相互作用，而且能够通过与Myd88相互作用正调控TLR免疫反应以及核因子NF-κB [ 16 ] 。胞质中的LRRFIP1能结合双链RNA，是一种胞内模式识别受体，能够探测外源病毒 [ 17 ] ，此时LRRFIP1可以直接与dsRNA以及AT或GC含量丰富的dsDNA结合 [ 18 ] 。已经证明机体在受到poly(I:C)、poly(dA:dT)或poly(dG:dC) dsDNA的刺激后，过表达LRRFIP1能够显著增强IFN-β的表达量 [ 19 ] ，同时，特异性地敲降LRRFIP1的siRNA能抑制β干扰素的产生，进一步的研究表明，LRRFIP1能够与β-catenin相互作用并使得后者激活并结合到转录因子IRF3的羧基端，从而启动IFNβ的转录，说明LRRFIP1能够调节I型干扰素的表达，而该调节过程是通过识别B型、Z型DNA和dsRNA、RNA病毒实现的 [ 20 ] 。另外也发现，LRRFIP1能增加IFN-β在肝细胞中的表达，丙肝病毒的存在可以增强这种诱导作用，但是并不能诱导胞质中LRRFIP1的表达，过表达LRRFIP1可以抑制丙肝病毒的复制 [ 21 ] 。 LRRFIP1还有其他功能，如lrrfip1被miR-132敲降之后，能抑制平滑肌细胞的增殖 [ 22 ] ；磷酸化的LRRFIP1会下调其本身的抑制活性，促使巨噬细胞多核化 [ 23 ] ；LRRFIP1能调控血栓形成，通过与血小板表面相关的蛋白相互作用来改变血小板细胞骨架结构，影响血小板的凝血功能 [ 24 ] 。另外，lrrfip1基因的SNP与肥胖、炎症以及精神分裂等病症有关 [ 25 ] 。
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user: 4. LRRFIP2的功能 相比LRRFIP1，LRRFIP2的功能研究较少。研究发现，它在各组织如肺、肝、脑、肌肉等的细胞中都有广泛表达，主要参与细胞内信号通路的活化和调控，在发育和免疫中起作用 [ 26 ] 。在发育方面，LRRFIP2在其基因组第26-29外显子上发生的突变和林奇综合症有关 [ 27 ] 。LRRFIP2能够与Dvl相互作用来增加细胞内β-catenin的表达水平，并激活β-catenin/LEF(淋巴细胞增强子结合因子)/TCF(T细胞因子)依赖的转录活性，爪蟾胚胎中高表达LRRFIP2可诱导双脊形成和Wnt靶向基因的表达，说明LRRFIP2在Wnt信号转导过程中起作用 [ 28 ] 。在免疫方面，LRRFIP2和LRRFIP1可以竞争性地和MyD88相互作用来激活TLR4信号通路 [ 4 ] ，由于LRRFIP2含有很多丝氨酸残基，有研究者发现了对LPS刺激敏感的第202位磷酸化位点的变化。进一步的研究发现，这个位点的磷酸化修饰可以动态调控LRRFIP2-MyD88之间的相互作用，从而调控TLR4信号通路的强度和持续时间 [ 29 ] 。另外，也发现泛素化修饰LRRFIP2可以降低其对LPS刺激的敏感性 [ 30 ] ，而在LPS刺激巨噬细胞之后，LRRFIP2能正向调控NFκB以及促进细胞因子的产生。最近的研究表明，在巨噬细胞中，LRRFIP2是炎性复合体活化的负向调控蛋白，LRRFIP2可以通过与NLRP3相互作用促进Flightless-I蛋白发挥其抑制Caspase-1活性的功能，从而抑制炎性复合体的活化以及IL-1β的剪切成熟 [ 26 ] 。在无脊椎动物如凡纳滨对虾中也发现了LRRFIP2基因，在昆虫细胞中过表达LRRFIP2可以增强抗微生物多肽的表达，对肠炎弧菌的抵抗具有一定效果 [ 31 ] 。
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user: 5. LRRFIP的演化 蛋白同源性搜索发现，LRRFIP仅存在于后生动物中，在植物、真菌和原生生物中并没有发现它的同源基因，它是一类非常小的蛋白家族。选择几种代表性物种的同源基因的蛋白利用邻接法(NJ)构建该基因的系统进化树，结果如图2所示：在低等多细胞动物海绵中，只有单拷贝的LRRFIP，已知的文昌鱼中 图2. LRRFIP系统进化树 只含有一个LRRFIP，而当进化到脊椎动物时，明显的分为两簇，一簇为LRRFIP1，另一簇为LRRFIP2，在鱼类如斑马鱼中，由于基因组的复制，LRRFIP1还分化出LRRFIP1a和LRRFIP1b，它们分别处在第9和第6号染色体上，但LRRFIP2 (在第13号染色体上)并没有发生复制现象。
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user: 6. 总结与展望 通过20多年的研究，人们对LRRFIP基因家族有了初步的认识。LRRFIP不仅能够作为转录抑制因子在发育中起作用，而且还可以作为模式识别受体识别外源核酸，在免疫反应中起作用。在医学上，LRRFIP1与癌细胞转移，血栓形成，炎症反应等都有关系，因此，需要在模式生物中利用基因组编辑技术如TALEN、Cas9或NgAgo-gDNA对LRRFIP基因家族的基因功能以及调控机制进行深入的研究。同时，由于LRRFIP基因在低等无脊椎动物中如文昌鱼中只有单拷贝，研究它的功能或许能为高等物种同源基因的功能研究提供有益启示。
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user: 摘 要 为了提高冗余并联机器人的控制精度，本文针对二自由度冗余驱动并联机器人，基于并联机器人同步耦合误差控制理论，提出了一种非线性同步控制方法。首先，利用李雅普诺夫稳定性理论，对提出的控制方法进行稳定性分析，证明控制系统渐进稳定；其次，借助MATLAB软件，对该控制方法进行动态仿真，仿真结果表明非线性同步控制方法具有较高的跟踪精度和控制精度，以及优良的同步控制性能；借助二自由度冗余驱动并联机器人实验台，对并联机器人非线性同步控制方法进行跟踪控制实验，实验结果与传统计算力矩控制方法相比，非线性同步控制方的有效性和优越性更好。研究结果表明：对冗余并联机器人的进一步研究具有指导意义。 关键词 :冗余驱动并联机器人，非线性同步控制，跟踪控制，计算力矩控制方法
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user: 1. 引言 冗余驱动并联机器人是在并联机构中采用冗余驱动使驱动关节数大于执行构件自由度数的并联机器人。该类机器人具有优化关节驱动力，改善机构的性能即奇异位形、灵活性、工作空间和避障能力等 [ 1 ] [ 2 ] ，可提高机器人的力传递能力、精度和刚度，使机器人保持确定的输入力和速度。 冗余驱动并联机器人是一个多输入多输出、非线性、强耦合并且具有不确定性的复杂系统，它的各项性能与其控制方法密切相关，近年来，国内外学者对并联机器人控制方法进行了较为广泛和深入的研究。Yang [ 3 ] 提出了一种基于电机和机构动力学模型的计算力矩控制方法，Ting [ 4 ] 提出利用3点3轴测量方法提高计算力矩控制方法的精度，但是计算力矩控制忽略了并联机构各关节之间的运动耦合性和各支链之间的同步协调性。Koren [ 5 ] 首先由提出了交叉耦合控制，并在传统的串联机床上得到了成功应用。Yeh与Hsu [ 6 ] [ 7 ] 在应用交叉耦合控制技术提高多轴系统运动的同步性能上取得了显著的进展。Chuang与Chang [ 8 ] 采用交叉耦合控制技术来减少3-PRPS并联机器人轨迹跟踪误差。Sun与Mills [ 9 ] 将交叉耦合控制技术应用于多机器人系统的协调运动控制，并分析了多运动链运动控制系统的同步问题。Nijmeijer对广义动力学系统的同步控制理论进行了深入的研究，并总结了同步控制理论的基本思想。但是上述方法需要空间轨迹轮廓模型来构建同步误差，从而使得控制算法较复杂。 本文以二自由度冗余驱动并联机器人为研究对象，介绍了其结构特点、动力学参数以及控制理论，基于计算力矩控制方法和同步耦合误差控制理论，提出了非线性同步控制方法，并对该控制方法进行了理论和实验研究。
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user: 2. 二自由度冗余驱动并联机器人简介及其控制理论 二自由度冗余驱动并联机器人可以看作是在五杆机构上增加一个分支而成，它的结构简图如图1所示。 3个相同的分支组成该机构，其中L1、L2、L3是驱动杆，而从动杆为L4、L5、L6，各个连杆的长度相等，有Li = 244 mm。中心点D为3个分支的交点，它也是机构的末端执行器的位置。在平面内， 图1. 二自由度冗余驱动并联机器人结构简图 该机构有两个自由度，即沿X、Y方向，3个电机分别位于A、B、C三点来驱动该机构。由于关节运动副均为转动副(R)，该机器人机构是3-RRR结构型的冗余驱动并联机器人 [ 10 ] 。 三个主动关节的转角分别为α、β、γ，主动关节的坐标分别为A (0， 250)、B (433， 0)、C (433， 500)，角速度 。表1所示为各个连杆的动力学参数。 设定某一并联机器人控制系统参数，其末端执行器在任意时刻的输出运动为 ，关节变量为 ，关节力矩为 ，电动机输出的力矩为 ，电动机输入的电流或电压为 。实时控制机器人末端执行器的运动状态是并联机器人控制系统要求，就是已知主动关节变量 条件下，各电动机经变速机构获得关节力矩 ，通过控制关节力矩来实现末端执行器的运动状态变化。电动机输出力矩 是在电流或电压 所提供的动力作用下由计算机的控制产生。因此，并联机器人系统的控制就是对下式的控制： (1) 并联机器人动力学通式如下： (2) 式中， 表示关节驱动力或力矩向量， 是惯性矩阵， 为哥氏力和离心力的向量， 表示粘性摩擦系数矩阵， 为重力项的向量。由动力学通式可知：并联机器人是一种具有非线性、强耦合性和时变性等特征的系统，针对这些特性，提出其控制的基本原则：第一，把复杂的总体控制问题简化为多个低阶子系统的控制问题；第二，通常并联机器人的控制技术由单关节控制技术和多关节控制技术两部分组成，其中单关节控制技术需考虑误差补偿问题，而多关节控制技术需考虑耦合作用的补偿问题。
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user: 3. 动态控制方法研究 3.1. 控制方法概述 目前冗余并联机器人有两大类控制方法：关节空间控制和动力学控制，由于关节空间的控制量是通过空间几何关系得到的，并联机构的非线性动力学特性没有充分考虑，不适用于高速、高精度运动情况。 Table 1 The dynamics parameters of 2-DOF redundantly actuated parallel robo 质量(kg) 长度(m) 质心到关节的距离(m) 质心的转动惯量(kg × m 2 ) L 1 1.2525 0.2440 0.1156 0.0124 L 2 1.3663 0.2440 0.0657 0.0122 L 3 1.3663 0.2440 0.0657 0.0122 L 4 1.0771 0.2440 0.1621 0.0098 L 5 0.4132 0.2440 0.1096 0.0036 L 6 0.4132 0.2440 0.1096 0.0036 表1. 二自由度冗余驱动并联机器人动力学参数 动力学控制就是将各个关节运动及末端执行器运动以良好的动态品质进行轨迹跟踪或将它们稳定在指定的位姿上。故动态控制方法具有良好的动态响应和稳定性，并具有较高的轨迹跟踪和定位精度。动力学控制的基本框图如图2所示。 3.2. 计算力矩控制方法 计算力矩控制是在已建立的机器人动力学模型基础上，采用非线性补偿对具有复杂的非线性强耦合系统的并联机器人进行了全局性解耦和线性化，使得每一关节均可采用相当成熟的线性控制策略。该控制方法是一种能够确保全局指数稳定或全局渐近稳定的轨迹跟踪的控制方法。 3.2.1. 控制器算法设计 为了简化冗余驱动并联机器人为容易控制的线性定常系统，将一个非线性补偿环节引入该机构内控制回路系统中，机器人各个关节依据线性定常系统理论同步闭环控制。 首先，引入控制量： (3) 此时并联机器人的方程可化为： (4) 式中 为加速度矢量。消去非线性项，以及 是可逆的，可将式(4)化为下式： (5) 式(5)为线性定常系统。 在该线性系统中，可以根据并联机器人的运动规划确定相应的参考信号和反馈增益。参考信号定义如下： (6) 式中， 、 和 分别表示期望角加速度矢量，角速度矢量和角度矢量， 、 是反馈增益，且为正定矩阵， 。 闭环系统方程为： (7) 计算力矩控制框图如图3所示。 图2. 动力学控制基本框图 图3. 计算力矩控制框图 3.2.2. 仿真分析 根据并联机器人计算力矩控制框图，运用MATLAB/Simulink和MATLAB/S-Function软件模块建立仿真模型。 仿真中，并联机器人的动力学参数如表1所示，反馈增益取为： 选择末端执行器做圆周运动作为轨迹跟踪形式，运动轨迹方程为： 如图4~8所示，在计算力矩控制下，仿真得到三个主动关节跟踪误差和末端执行器跟踪误差曲线。 由上述仿真结果可知：在计算力矩控制作用下，关节1的跟踪误差为0.0079度，关节2的跟踪误差为0.0069度，关节3的跟踪误差为0.0091度，末端执行器沿X方向误差为0.0081 mm，沿Y轴跟踪误差为0.0097 mm。由不同的时刻各主动关节误差不一致，说明并联机器人在运动中各主动关节存在运动不协调同步现象。 3.3. 非线性同步控制方法 计算力矩控制方法忽略了并联机器人具有多个运动链且各关节之间存在耦合性，因而疏忽了该系统各个支链之间的协调运动，进而引起并联机器人执行机构受力不平衡，造成执行机构过度磨损，严重时导致机构遭到损坏。为了弥补这种方法的不足，将耦合控制技术和普通机器人控制技术相结合，提出一种可以使并联机器人各主动关节同步协调运动的控制方法——非线性同步控制。 图4. 主动关节1的跟踪误差 图5. 主动关节2的跟踪误差 图6. 主动关节3的跟踪误差 图7. 沿Y轴的末端执行器跟踪误差 图8. 沿X轴的末端执行器跟踪误差 并联机器人的控制中引入该同步控制方法，为了定义并联机器人的同步行为引入同步误差、耦合误差和跟踪误差，即使负载变动很大，仍可以获得比较好的同步性能，并能提高跟踪精度，改善系统的动态性能。 3.3.1. 控制器算法设计 在冗余驱动并联机器人的相关控制策略中采用非线性饱和函数可以使该系统得到良好的控制品质，引入非线性饱和函数 如下： (8) 其中： 为标准符号函数，设计参数 。 对(8)式求积分，获得如下函数： (9) 为各个关节的期望轨迹， 为实际轨迹， 为期望角速度，主动关节跟踪误差为 ，于是有： 由于冗余驱动并联机器人中各个主动关节的同步误差不仅仅只包括该主动关节的数据而且还包括与之邻近的其它关节数据。基于同步控制思想，不仅需要 ，而且还需要对机器人系统的运动关系不断进行调整，使得各主动关节跟踪误差： ，引入饱和函数，定义同步误差 如下： (10) 若使 ，则 ，式(10)可表示为矩阵形式： (11) 简化形式为： (12) 其中： ， ，同步转换矩阵为K，且 ，易知K为一正定矩阵。利用交叉耦合控制技术，定义一个耦合误差 ，使其包含同步误差 和跟踪误差 ，并使 和 都同时为零，耦合误差定义： (13) 其中 为耦合参数，恒为正值。由式(12)和式(13)可得： (14) 其中： ——单位矩阵； ——正定满秩矩阵。 当 时，跟踪误差 ，同步误差 。 利用跟踪误差 、同步误差 ，耦合误差 及非线性函数，机器人的非线性同步控制律可设计如下： (15) 其中： 、 分别为恒为正的比例增益和微分增益， 为主动关节的控制输入。 该并联机器人动力学方程如下： (16) 依据Lyapunov稳定性理论 [ 11 ] 可知，系统在该同步控制方法下渐进稳定，即：当 ， 。 非线性同步控制框图如图9所示。 3.3.2. 仿真分析 在末端执行器的轨迹跟踪过程中，设定其运动轨迹为圆，其方程为： 以下动力学参数的取值如下： 耦合误差参数矩阵 反馈增益取值为： 如图10~14所示，分别给出在非线性同步控制的作用下三个主动关节跟踪误差和末端执行器跟踪误差曲线。 由图10~14可知，主动关节1跟踪误差是0.0069度，主动关节2的跟踪误差为0.0058度，主动关节3的跟踪误差为0.006度，末端执行器X轴的跟踪误差为0.0072 mm，沿Y轴的跟踪误差为0.0083 mm。由于引入了非线性饱和函数到非线性同步控制中，使得各主动关节的跟踪误差最大为0.007度，末端执行器的跟踪误差最大为0.0083毫米，且系统的同步误差能较快的收敛到零，证明非线性同步控制方法的跟踪精度、控制精度较高，该系统在运动过程中获得了优良的同步控制性能。所以，该非线性同步控制方法可以提高该并联机器人系统的控制精度及跟踪精度。