DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 浅埋隧道爆破控制技术 钻爆法施工产生振动载荷对围岩，衬砌结构及周边环境的冲击影响较大，必须在施工中给予控制。结合贵州省贵安新区腾讯七星数据中心隧道工程建设，提出浅埋隧道爆破控制技术措施： 1) 精细爆破设计。实际施工过程中，应根据现有爆破器材，现场地质条件，合理设计炮孔间距和炮孔深度，并合理布置炮孔排列方式，精细设计提高爆破破岩效率。 2) 爆破参数优化。对施工全过程的爆破振动进行监测，基于监测结果，不断调整和优化爆破参数，保证隧道掘进爆破效果的良好爆破方案。 3) 控制掘进进尺，隧道掘进循环进尺主要受钻孔设备能力、工程进度和岩石特性等的影响，需要进行综合考虑确定，选择合理的循环进尺。
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user: 5. 隧道爆破震动监测与分析 5.1. 地表测点布置 为了监测掘进爆破振动对周围建筑物的影响，取掌子面地表距贵州电子科技职业学院，民房，山顶移动基站作为振动监测点进行振动监测，各测点布置如图4所示。 图4. 各测点布置图 5.2. 监测结果 在现场监测期间，每个测量点基本上是固定的，随着工作面到测量点距离的变化，可以监测和分析爆破地震波传播规律。图5，图6显示了不同监视点震速峰值特征和测点震速峰值特征的变化规律，具体的振速数据见表2。 图5. 各测次震速峰值特征曲线 图6. 各测次测点震速峰值特征曲线 Table 2 Typical monitoring data table of surface vibration spee 测点 与掌子面水平距离(m) 峰值振速(cm/s) 主振频率(Hz) 最大值时刻s A 319.14 0.732 10.2 0.665 B 332.06 0.498 6.3 0.504 C 353.35 0.984 15.9 0.403 D 380.72 0.431 58.6 0.412 E 419.21 0.777 18.8 0.161 表2. 地表振速典型监测数据表 5.3. 监测结果分析 通过爆破振动监测及其变化规律分析，可以得出以下爆破振动传播规律： 1) 沿隧道纵向，A点、B点、C点振动速度分别为0.732 cm/s、0.498 cm/s、0.984 cm/s，其主要受隧道埋深、掌子面位置等影响。监测表明，振动速度自开挖面向未开挖区域呈现递减趋势，体现了浅埋隧道的特征。 2) 由于沿隧道横截面反射的应力波的作用，爆炸振动对钢筋混凝土拱结构产生重大影响，尤其是在拱结构的端部。测量点的最小振动速度中间最小，两侧最大。其中测点C的振速V C = 0.984 cm /s，明显高于测点D的振速V D = 0.431 cm/s。 3) 爆破振动随着距离的增加而降低，因此在进洞时应严格控制单响药量，减少循环进尺。待开挖到一段距离后，可根据围岩情况，适当增加循环进尺。 4) 采用CD法开挖，降低了装药量。监测发现，各段波峰基本按照设计的微差间隔时间分隔开，动峰值没有明显的重叠，爆炸冲击效应大大降低。
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user: 6. 隧道监测方案 6.1. 隧道地表监测 以B2隧道为具体研究对象，其中沿隧道轴线布置13个地表沉降测点，测点布置如图7所示。 图7. 洞口监控量测点布置图 在隧道开挖前未对地表产生影响时，将监测点布置于地表处，测得地表的位移测量初始值，隧道施工完成后，产生的地面沉降如图8所示。图8显示最大沉降值位于拱顶上方地表，沉降值为22.1 mm，并控制在可接受的范围内(小于30 mm)。 图8. 实测地表沉降曲线图 6.2. 隧道位移监测 隧道掘进后，围岩位移是围岩和支护效果的最直接，最明显的反映。监控隧道围岩岩壁的收敛和拱顶沉降，可以掌控围岩位移信息，并及时指导施工。针对本文中的隧道开挖断面监测点布置如图9所示，监测点的沉降规律如图10、图11所示。根据隧道围岩的测量结果可知，隧道周围的岩石和支护结构变形较小，在5 m以内的围岩的水平收敛最大值只有5.6 mm。隧道拱顶沉降通常小于15 mm，最大值为17.6 mm，小于控制指标(35 mm)，并且围岩和初期支护结构处于安全状态。隧道的变形明显受到开挖过程的影响，拱顶下沉稳定值约为15 mm左右。 图9. 隧道监测点布置图 图10. 隧道两帮随时间的收敛规律 图11. 隧道拱顶随时间的沉降规律
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user: 7. 结论 1) 本项目浅埋隧道群采用CD法施工可有效控制爆破对周边环境的影响。 2) 选择合理的掏槽形式、确定合适的循环进尺和台阶长度等技术措施，能有效控制爆破震动效应对隧道稳定性的影响。 3) 地表监测点主振频率随着距离的增加而减少的趋势并不明显，说明爆破振动对钢筋混凝土套拱结构影响显著。 4) 通过隧道内监测数据可知，岩石的两侧收敛位移较小，拱顶沉降位移较大，浅埋隧道应着重满足竖直方向受力要求。
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user: 摘 要 国内外研究人员往往在实验室通过干湿循环试验，研究氯离子在混凝土内部的传输规律。然而，不同研究人员采用的干湿比和干燥温度差异性非常大，导致不同加速制度下的试验结果无法对比，室内加速试验与暴露试验的相关性也没有达成共识。本文通过实测青岛滨海环境温湿度作用和混凝土内部温度和湿度响应，为合理设置室内加速试验制度提供依据。研究发现：浪溅区混凝土内部的温度受潮高、大气温度和太阳辐射的影响变化趋势与大气温度有明显差异，呈现三类典型的变化规律。潮汐区混凝土内部的温度响应具有明显的季节性特征。冬季，高潮位混凝土内部温度低于低潮位混凝土内部温度。其他季节，高潮位混凝土内部温度高于低潮位混凝土内部温度。水下区混凝土内部温度与海水温度基本一致。浪溅区混凝土表层0~10 mm范围以内相对湿度基本维持在95%以上，混凝土表面下25 mm及更深处混凝土基本处于饱和状态。水下区、潮汐区混凝土内部也基本上处于饱和状态。建议室内干湿循环试验干湿比为1:5~5:1。在进行室内加速试验的过程中，不建议将混凝土试块烘干，否则将改变混凝土内部的氯离子传输机理，与实际不符。亟需建立统一的室内加速试验制度，并给出加速系数。 关键词 :海洋环境，混凝土内部温度响应，混凝土内部湿度，干湿循环制度 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的快速发展，我国基础设施建设飞速猛进，我国的水泥产量已连续21年稳居世界第一，而且年产量已经超过世界年产量的60%。但是看似无比坚硬的混凝土材料并不像人们想象的那样坚固、耐久。根据侯保荣院士的腐蚀调查结果 [ 1 ]，我国2014年腐蚀总成本约为2.1万亿元，其中基础设施和交通领域的腐蚀损失高达3436亿元。滨海重大基础设施过早失效，服役寿命短，严重制约环境保护与经济可持续发展战略的实施。因而，确保并延长海洋环境重大基础设施服役寿命是急需解决的重大战略问题。首先要解决的一个问题是阐明海洋环境钢筋混凝土结构损伤劣化机理。研究表明，氯离子侵蚀是引起海洋环境下钢筋混凝土结构腐蚀破坏最主要的因素。近年来，国内外研究人员在氯离子侵蚀机理方面开展了大量的研究工作。由于长期暴露试验周期较长，而且很多研究机构不具备开展暴露试验的条件，所以诸多研究人员采用室内加速试验研究混凝土中氯离子侵蚀问题。在实验室研究过程中，研究人员通过干湿循环试验加速氯离子侵入过程。然而，国内外研究人员在进行干湿循环试验过程中，采用的干湿比不尽相同。延永东等 [ 2 ] [ 3 ] 采用的干湿比为1:1；刘倩等 [ 4 ] [ 5 ] 采用的干湿比为1:2；徐港等 [ 4 ] [ 6 ] 采用的干湿比为2:1；张奕等 [ 7 ] [ 8 ] 采用的干湿比为3:1；王琴等 [ 9 ] [ 10 ] 采用的干湿比为3:2；Alsaif等 [ 11 ] 采用的干湿比为3:4；吕健等 [ 12 ] 采用的干湿比3:5；Jeedigunta等 [ 13 ] 采用的干湿比为4:1；Kawaai等 [ 14 ] 采用的干湿比为4:3；袁智强等 [ 15 ] [ 16 ] 采用的干湿比为5:1；Tittarelli等 [ 17 ] 采用的干湿比为5:2；Wu等 [ 18 ] [ 19 ] 采用的干湿比为7:1；李永强等 [ 20 ] 采用的干湿比为7:5；刘奇东等 [ 21 ] 采用的干湿比为9:1；Zhang等 [ 22 ] 采用的干湿比为11:1；李春秋等 [ 23 ] 采用的干湿比为13:1；刘奇东等 [ 21 ] 采用的干湿比为14:1；樊友煌等 [ 24 ] 采用的干湿比为1:17；Chen等 [ 25 ] 采用的干湿比为17:7；黄俊等 [ 26 ] 采用的干湿比为23:1。很明显，不同研究人员采用的干湿比相差非常大。除此之外，不同研究人员采用的干燥温度也截然不同(20℃~60℃)。不同加速制度下的试验结果能否进行对比？加速试验制度下得到的试验结果能否真实反映氯离子侵入过程，加速试验是否改变了氯离子的侵入机理？室内加速试验与暴露试验的相关性如何？上述问题文献中均没有公认的说法。本文通过实测青岛滨海环境不同腐蚀区域混凝土内部的温度、湿度，分析其响应规律，为合理设置室内加速试验制度提供依据，提高海洋环境下钢筋混凝土结构寿命预测精度，保障重大基础设施安全服役。
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user: 2. 试验方案 1) 试验原材料及混凝土配合比 试验采用的水泥为P·I 52.5硅酸盐水泥，砂为细度模数2.6的河砂，石子为5~20 mm连续级配的玄武岩石子，减水剂为减水率为30%的聚羧酸高效减水剂，拌合用水为自来水。混凝土配合比如表1所示。混凝土28天抗压强度为62兆帕。 Table 1 Proportion mix (Kg/m3 水灰比 水泥 水 砂 石子 减水剂 0.35 450 157.5 675 1125 2% 表1. 混凝土配合比(Kg/m 3 ) 2) 混凝土试件的制备 成型长×宽×高为4000 mm × 250 mm × 150 mm和400 mm × 250 mm × 150 mm的混凝土试件。试件成型过程中，将预埋式温湿度传感器埋入混凝土试件内部，监测试件内部温湿度。埋置深度如下：水下区距混凝土表面10 mm、35 mm；低潮区距混凝土表面5 mm、10 mm、20 mm、35 mm；中潮区距混凝土表面5 mm、10 mm、20 mm、35 mm；高潮区距混凝土表面5 mm、10 mm、20 mm、35 mm；浪溅区距混凝土表面5 mm、10 mm、20 mm、35 mm。养护90天后，将混凝土试件运往海洋暴露站，如图1所示。海洋暴露试验站位于北纬36˚03'，东京120˚25'的青岛市小麦岛。试验区域潮高数据如图2所示，数据的零基准为海平面以下239 cm，从图中可以看出，青岛海域属于典型的半日潮。随着月球、太阳和地球三者所处相对位置不同，潮汐除日变化以外，还会以一月为周期形成两次天文高潮和两次天文低潮。根据潮高数据以及混凝土试件所处位置，计算得到潮汐区混凝土构件的干湿比。低潮位混凝土试件干湿比为2:10，中潮位混凝土试件干湿比为6:6，高潮位混凝土试件干湿比为10:2。 图1. 传感器布置与混凝土试件位置图 图2. 青岛地区潮高随时间变化趋势
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user: 3. 潮高、温度作用与混凝土内部温度响应规律 3.1. 浪溅区温度作用与混凝土内部温度响应规律 研究发现，受潮高的影响浪溅区大气温度与混凝土内部响应温度呈现如图3所示三类规律。第一类规律的特征是混凝土内部响应温度在一天内出现两个紧邻的温峰，且第一个温峰为尖锐峰。这是因为，在该种情况下凌晨开始几个小时海水水位较低，混凝土试件暴露于空气中，由于混凝土导热系数大于海水，导致夜晚的时候混凝土温度低于海水温度。随着海水水位的升高，海水不断溅覆在混凝土表面使其温度升高，达到第一个温峰；落潮后，混凝土表面水分蒸发导致温度迅速降低。但此时已经天亮，受太阳辐射的影响，混凝土表面温度不会持续降低。由于导热系数差异，受到太阳辐射后混凝土温度比海水温度高，当混凝土内部温度达到最高时，海水正处于低潮位，混凝土试件完全暴露于空气中。随后，海水水位升高，温度较低的海水溅覆在混凝土表面，使混凝土内部温度降低，而且此时太阳辐射强度已经减弱，所以混凝土内部温度缓慢降低。 图3. 浪溅区潮高、温度作用与混凝土内部温度响应 第二类规律的特征是混凝土内部温度响应与大气温度规律类似。这是因为，凌晨0点时海水水位较高，海水仍能溅射到混凝土表面，但是此时海水水位在逐渐降低，混凝土内部温度降低。太阳升起后，太阳辐射的影响比海水的影响大，混凝土内部温度几乎与大气温度同步升高。当然，如果此时正处于天文低潮，海水无法溅射到混凝土表面，混凝土内部的温度不受潮水的影响，此时也可能出现该类响应规律。 第三类规律的特征是混凝土内部响应温度在一天内出现一个响应温度峰，且温峰出现后混凝土内部温度迅速降低。这类规律多发生于涨潮峰出现在太阳辐射峰之后，低温海水溅覆导致混凝土温度迅速下降。潮水退去后，由于此时太阳辐射已经减弱，水分蒸发散失的热量比太阳辐射得到的热量大，混凝土内部温度进一步降低。有研究人员将大气温度带入寿命预测模型对海洋环境下混凝土结构进行耐久性设计和寿命预测，这显然不合理。有必要建立混凝土内部响应温度与大气温度的关系模型，这样就可以根据大气温度，以及不同混凝土配合比热物理参数，以及建立的模型，通过换算得到任意位置，任何配合比混凝土内部的温度，评估混凝土的相关性能。 3.2. 潮汐区温度作用与混凝土内部温度响应规律 研究发现，低潮区、中潮区、高潮区混凝土内部响应温度随潮高、大气温度变化规律与浪溅区类似，只是混凝土内部温度相对较低，而且较为平缓。但是处于不同潮位处混凝土温度响应有明显差异，而且受季节的影响，如图4所示。从图4(a)可以看出，冬季涨潮时，混凝土内部温度受海水温度影响较大，潮汐区混凝土所在位置越高其响应温度越低，温度曲线上升的时间越滞后，下降越提前，温峰持续时间越短，但是温峰基本与海水温度相同；落潮时，高潮区混凝土先露出水面，受太阳辐射影响，混凝土内部温度升高，减小与低潮位混凝土的温差。因为冬季太阳辐射强度不高，最终低潮区、中潮区、高潮区混凝土内部温度基本一致。其他季节典型结果如图4(b)所示，由于春、夏、秋季太阳辐射强度较高，落潮后，不同潮位处混凝土接收的太阳辐射时间不同，导致高潮位混凝土内部响应温度升高最快，而且温峰高于中潮区和低潮区。 图4. 不同潮位处混凝土内部20 mm处温度随潮高、环境温度的变化规律。(a) 冬季典型结果；(b)其他季节典型结果 3.3. 水下区混凝土温度响应规律 由于处于水下区的混凝土一致浸没在水下，所以其内部的温度只受海水温度影响，基本不受大气温与潮高的影响，如图5所示。 图5. 潮高、大气温度与水下区混凝土内部温度响应
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user: 4. 环境相对湿度作用与混凝土内部相对湿度响应规律 4.1. 浪溅区环境相对湿度作用与混凝土内部相对湿度响应规律 浪溅区混凝土内部相对湿度变化规律如图6所示。从图中可以看出，浪溅区距混凝土表面5 mm、10 mm处在大气湿度与海浪的共同作用下相对湿度发生规律性波动，维持在95%以内；20 mm、35 mm深度处相对湿度接近100%。然而，在50小时附近，浪溅区混凝土距表面10 mm处相对湿度响应比5 mm处剧烈，在250小时附近，浪溅区混凝土距表面5 mm处相对湿度响应比10 mm处相对湿度响应剧烈。出现这种矛盾现象的原因是相对湿度是温度的函数，从图3可知，浪溅区混凝土内部的温度是周期变化的。可以通过饱和水气压公式实现相对湿度与绝对湿度(水汽密度)的转变，常用的饱和水蒸气压方程有戈夫-格雷奇公式、马格努斯公式、Buck公式、Tetens经验公式等。青岛海域最低温高于−10℃，在此温度范围内Tetens经验公式计算精度最高。所以选用Tetens经验公式将相对湿度换算为绝对湿度(水汽密度) [ 27 ]。将图6中5 mm和10 mm处的相对湿度与相对应时刻相同位置混凝土的温度代入Tetens经验公式，即可得到混凝土内部5 mm和10 mm处水汽密度结果，如所图7示。将混凝土内部相对湿度换算为水汽密度的形式后，可以明显的发现上文提到相对湿度响应现象矛盾两个时间点，水汽密度响应都是一样的，即距表面5 mm处先响应，且响应程度大。这是因为相对湿度是受温度影响的相对量。由于浪溅区混凝土受飞溅浪花的影响，其表层温度可能由于海水的原因低于内部的温度，使得此处的相对湿度较高，体现在相对湿度响应曲线上即为混凝土表层相对湿度响应没有内部相对湿度响应剧烈，或者只有内部响应而表层不响应。当换算为水汽密度后，真实的水汽响应情况得以准确的反映。 图6. 大气湿度与浪溅区混凝土内部相对湿度 图7. 浪溅区混凝土不同深度处水汽密度响应 4.2. 潮汐区与水下区混凝土内部相对湿度响应规律 9个月的连续监测结果表明，潮汐区和水下区混凝土内部相对湿度基本保持在100%。以往研究人员认为处于潮汐区的混凝土试件在干湿循环作用下，混凝土内部湿度也处于饱和与非饱和交替状态。这与本文实测结果矛盾。从3.1节的试验结果我们很明显的看出，位于浪溅区的混凝土，其内部湿度也基本大于95%。相比而言，潮汐区混凝土试件的干湿比远远小于浪溅区，并且位于潮汐区的混凝土试件在一天之内会被海水浸没两次，浸没时间最少的高潮位混凝土试件在每一个涨潮落潮循化期间(青岛海域属于半日潮，一个循环约为12小时)，其海水浸泡时间大约2个小时。研究表明 [ 28 ]，非饱和混凝土在接触水分一个小时之内其内部10 mm处已经达到饱和状态。朱方之等 [ 29 ] 研究发现如果要将饱和混凝土试件干燥需要几百甚至几千个小时。考虑到沿海大气环境中的相对湿度较高，加之海水浪溅的影响，高潮位混凝土试件2个小时吸收的水分很难在10个小时内扩散出来，从而导致高潮位混凝土5 mm以内基本保持饱和状态。同样，中潮区、低潮区甚至水下区海水浸没时间更长，混凝土内部保持饱和状态。 另一方面，由于本文采用的混凝土强度等级较高，如果采用低强度等级的混凝土进行暴露试验，试验现象或许会有所不同，有待于深入研究。从氯离子传输机理可知，在饱和混凝土内部氯离子传输驱动力是氯离子浓度差引起的扩散。从这个角度来说，以往研究人员开展室内加速试验采用高温烘干的方法进行混凝土试块干燥不太合理。因为高温作用能够加速水分的散失，使得混凝土表层处理非饱和状态，当对非饱和混凝土试块进行湿润时，由于混凝土的强毛细吸收能力与孔隙“墨水瓶效应”，混凝土试块可以在短时间内吸收大量水分，这与实际情况不符。根据本文实测结果，建议室内加速试验干湿比为1:5~5:1。 文献中的实测结果表明，潮汐区混凝土内部的氯离子侵入量和侵入深度大于水下区，既然潮汐区混凝土内部几乎处于饱和状态，那么加速潮汐区氯离子侵入混凝土的因素可能是温度。潮汐区混凝土内部的温度基本上高于水下区混凝土内部的温度，温度越高，离子活度也越高，离子传输速度也就越快。
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user: 5. 结论 1) 青岛滨海浪溅区混凝土内部的温度受潮高、大气温度和太阳辐射的影响呈现三类典型的变化规律，变化趋势与大气温度有明显差异，有必要建立混凝土内部响应温度与大气温度的关系模型，用于耐久性设计和寿命预测。 2) 青岛滨海潮汐区混凝土的干湿比为1:5~5:1。潮汐区不同高度混凝土受海水温度影响时，位置越高其温度变化越滞后，变化周期越短，形成的波峰越陡，但峰值基本相同；在受大气温度影响时，位置越高，其温度变化越提前，变化周期越长，形成的波峰越大，峰值越高。而且潮汐区混凝土内部的温度响应具有明显的季节性特征。冬季，高潮位混凝土内部温度低于低潮位混凝土内部温度。其他季节，高潮位混凝土内部温度高于低潮位混凝土内部温度。水下区混凝土内部温度与海水温度基本一致。 3) 青岛滨海浪溅区混凝土表层0~10 mm范围以内相对湿度基本维持在95%以上，混凝土表面下25 mm及更深处混凝土基本处于饱和状态。水下区、潮汐区混凝土内部也基本上处于饱和状态。所以，在进行室内加速试验的过程中，不建议将混凝土试块烘干。室内外加速试验的相关性至关重要。这是用室内试验结果预测实际暴露试验结果的依据，也是寿命预测精度的关键所在。 4) 上述所得出的结论只适用于青岛滨海环境，不具有通用性，因为对于不同的海域，环境条件具有一定的差异性。
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user: 摘 要 为研究徐变对空心和实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的影响，本文建立适用于空心和实心的GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变公式。编制空、实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件徐变程序，并分析具体算例，研究了偏心距、空心率、作用荷载、GFRP管壁厚度及混凝土强度等级等参数对偏心受压构件徐变的影响。研究结果表明：GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变随偏心距的增大、空心率的增大、作用荷载的增大、GFRP管管壁厚度的减小及混凝土强度等级的提高而增大。空心率和作用荷载对GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件徐变的影响较大，偏心距和GFRP管管壁厚度的影响次之，混凝土强度等级的影响相对较小。 关键词 :GFRP管，钢筋混凝土，空实心，偏心受压，徐变 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 GFRP (Glass Fiber Reinforced Plastic，中文名玻璃纤维增强塑料)管钢筋混凝土构件是在GFRP管内设置纵向受力钢筋，再向其内部浇筑混凝土而形成的一种新型构件。随着研究的深入和应用的发展，从实心截面逐渐发展到了空心截面 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。GFRP管与混凝土是物理、力学性能截然不同的两种材料，为此，在长期使用过程中，由于受到时间、周围环境等变化的影响，混凝土会发生收缩与徐变，从而导致了GFRP管和混凝土发生内力重分布等。GFRP管钢筋混凝土构件主要用于轴心受压的结构中，但在实际应用中，由于混凝土的不均匀性、荷载位置的不确定性及施工偏差，轴心受压状态几乎不可能出现，绝大多数的受压构件处于偏心受压状态。国内外一些学者、专家对GFRP管钢筋混凝土构件的偏心受压性能进行研究 [ 4 ] - [ 8 ]，但对其徐变效应的研究并不多见。本文对空、实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的初始状态进行分析，求得核心混凝土的初始应力以及偏心受压构件的徐变计算公式。编制空、实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件徐变计算程序，分析了主要参数对其徐变性能的影响。
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user: 2. 偏心受压构件初始状态受力分析 偏心受压构件是指承受不通过截面形心的轴向压力作用，或是在承受轴向压力的同时承受横向作用力或弯矩的构件。本文针对偏心受压构件徐变的分析，做如下基本假定： 1) GFRP管与混凝土之间无相对滑移； 2) 截面应变符合平截面假定； 3) 不考虑剪切变形的影响； 4) 构件两端为铰接，且挠曲线为正弦半波曲线。 2.1. 受力分析 当构件处于偏心受压状态时，有： σ f = N f ( 1 A f + e r f I f ) (1) σ c = N c ( 1 ( A c − A c h ) + e r f I c ) (2) 式中： σ f —GFRP管受压区最大应力； N f —GFRP管承担的竖向力； A f —构件截面GFRP管面积； σ c —混凝土受压区最大应力； A c 、 A c h —构件截面实心混凝土面积、空心部分混凝土面积； N c —混凝土承担的竖向力； r f —核心混凝土的半径。 偏心受压构件符合下列关系： M = N ( e 0 + f ) ， e = e 0 + f = η e 0 式中： e 0 —外荷载作用点的初始偏心距；f—构件的挠度；e—外荷载作用在构件中的偏心距； η —偏心距增大系数 [ 9 ]， η = e 0 + f e 0 = 1 1 − N N E 。 2.2. 紧箍应力分析 空、实心GFRP管钢筋混凝土构件中，截面应力分布不均匀，紧箍力的分布也不均匀，核心混凝土处于不等侧压应力的三向应力状态。核心混凝土应力状态，见图1。 图1. 核心混凝土应力状态 由胡克定律得核心混凝土应变： ε c 1 = 1 E c [ σ c 1 − μ c ( p 1 + q 1 ) ] (3) ε c 2 = 1 E c [ q 1 − μ c ( σ c 1 + p 1 ) ] (4) ε c 3 = 1 E c [ p 1 − μ c ( σ c 1 + q 1 ) ] (5) GFRP管的应力状态，见图2。 图2. GFRP管应力状态 以受压为正，得： σ f 3 = − r f t f q 1 ε f 1 = σ f 1 E f 1 − μ f 3 E f 3 σ f 3 (6) ε f 2 = − μ f 1 E f 1 σ f 1 − μ f 3 E f 3 σ f 3 (7) ε f 3 = σ f 3 E f 3 − μ f 1 E f 1 σ f 1 (8) 由变形协调条件，假设 ε c 1 = ε f 1 、 ε c 2 = ε f 2 、 ε c 3 = ε f 3 ，得： 1 E c [ σ c 1 − μ c ( p 1 + q 1 ) ] = σ f 1 E f 1 − μ f 3 E f 3 σ f 3 1 E c [ q 1 − μ c ( σ c 1 + p 1 ) ] = − μ f 1 E f 1 σ f 1 − μ f 3 E f 3 σ f 3 1 E c [ p 1 − μ c ( σ c 1 + q 1 ) ] = σ f 3 E f 3 − μ f 1 E f 1 σ f 1 化简得： q 1 = n 1 σ c 1 (9) p 1 = n 2 σ c 1 (10) 式中： n 1 = μ f 1 − μ c E c m 1 m 2 + 1 − μ c μ f 1 E c ， n 2 = μ f 1 − μ c E c m 1 m 2 + 1 − μ c μ f 1 E c m 2 ， m 1 = μ c ( μ f 1 + 1 ) E c + μ f 3 ( μ f 1 + 1 ) r f E f 3 t f ， m 2 = 1 + μ c E c 1 − μ c E c + ( 1 − μ f 3 ) r f E f 3 t f σ f 1 = ( 1 − μ c n 2 − μ c n 1 E c − μ f 3 r f n 2 E f 3 t f ) E f 1 σ c 1 。 (11) 2.3. 初始应力计算 对于偏心受压构件，有 N = N f + N c + N s 式中GFRP管和混凝土的初始应力由式(1)和(2)计算。 由平截面假定可知，纵向钢筋的轴向应变和混凝土的轴向应变相同。将纵向钢筋的面积折算成混凝土的面积，可得纵向钢筋的轴力： N s = A s A c − A c h ⋅ E s E c N c 则 N f = γ ( 1 − μ c n 2 − μ c n 1 E c − μ f 3 r f n 2 E f 3 t f ) E f 1 N c (12) 式中： 。 整理得： N c = N 1 + γ ( 1 − μ c n 2 − μ c n 1 E c − μ f 3 r f n 2 E f 3 t f ) + A s A c − A c h ⋅ E s E c (13) GFRP管最大受压纤维处初始应力为： σ f 0 = ( 1 − μ c n 2 − μ c n 1 E c − μ f 3 r f n 2 E f 3 t f ) E f 1 ( 1 A c − A c h + e r I c ) 1 + γ ( 1 − μ c n 2 − μ c n 1 E c − μ f 3 r f n 2 E f 3 t f ) + A s A c − A c h ⋅ E s E c N (14) 混凝土最大受压纤维处初始应力为： σ c 0 = N 1 + γ ( 1 − μ c n 2 − μ c n 1 E c − μ f 3 r f n 2 E f 3 t f ) + A s A c − A c h ⋅ E s E c ( 1 A c − A c h + e r I c ) 。 (15)
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user: 3. 偏压构件徐变理论计算公式 构件在徐变过程中会发生应力重分布，设GFRP管内力变化为 N f c ，应力变化为 σ f c ；核心混凝土内力变化为 N c c ，应力变化为 σ c c ；纵筋内力变化为 N s c ， N s c = ( A s / ( A c − A c h ) ) ⋅ ( E s / E c ) N c c ，则有： ( 1 + A s A c − A c h E s E c ) N c c + N f c = 0 (16) σ c 1 c = N c c ( 1 A c − A c h + e r f I c ) σ c 1 c = N f c ( 1 A f + e r f I f ) 整理得GFRP管最大受压纤维处应力变化为： σ f 1 c = − 1 γ ( 1 + A s A c − A c h ⋅ E s E c ) σ c 1 c (17) GFRP管发生徐变时，其应变变化为： ε f 1 c = σ f 1 c E f 1 + μ f 3 E f 3 r t Δ q 1 混凝土的应变变化为： ε c 1 c = ( σ c 0 + σ c 1 c ) c 1 混凝土的轴向徐变度为： c 1 = c ⋅ [ 1 − μ c p ， 1 ( n 1 + n 2 ) ] (18) 式中：c—素混凝土的徐变度，文中采用混凝土徐变的继效流动理论 [ 10 ]，该理论适用于不断卸载的混凝土徐变，而GFRP管钢筋混凝土构件中混凝土在徐变过程中正是处于不断卸载状态，因此采用继效流动理论分析空、实心GFRP管钢筋混凝土构件的徐变，取 c = [ 1.51 ( 1 − e − 2.7 ( t − t 0 ) ) + 3.34 ( 1 − e − 0.14 ( t − t 0 ) ) + 2.17 ( 1 − e − 1.15 ( t − t 0 ) ) + 8.85 ( 1 − e − 0.015 ( t − t 0 ) ) ] × 10 − 6 有效徐变泊松比为： μ c p ， 1 = 0.16 − 0.074 n 1 + n 2 + 0.028 ( n 1 + n 2 ) 2 GFRP管径向应变变化为： ε f 2 c = − μ f 1 E f 1 σ f 1 c + μ f 3 E f 3 r t Δ q 1 混凝土最大受压纤维处的径向徐变为： c 2 = c ( 1 − μ c p ， 2 1 + n 2 n 1 ) (19) 有效徐变泊松比为： μ c p ， 2 = 0.16 − 0.074 1 + n 2 n 1 + 0.028 ( 1 + n 2 n 1 ) 2 根据GFRP管的径向变形与混凝土最大受压纤维处变形协调条件，有： ε f 2 c = ε c 2 c 整理得： − μ f 1 E f 1 σ f 1 c + μ f 3 E f 3 r t Δ q 1 = ( q 1 + Δ q 1 ) c 2 根据GFRP管的轴向变形与核心混凝土最大受压纤维处变形协调条件，有： ε f 2 c = ε c 2 c 整理得： σ f 1 c E f 1 + μ f 3 E f 3 r t Δ q 1 = ( σ c 0 + σ c 1 c ) c 1 简化得： Δ q 1 = n 1 c 2 σ c o − μ f 1 E f 1 1 γ ( 1 + A s A c − A c h E s E c ) σ c 1 c μ f 3 E f 3 r f t f − c 2 (20) σ c 1 c = − c 1 − n 1 c 2 − E f 3 μ f 3 t f r f c 1 c 2 μ f 1 E f 1 1 γ n 3 + c 1 + 1 γ E f 1 n 3 − E f 3 μ f 3 t f r f c 1 c 2 − E f 3 μ f 3 t f r f 1 γ E f 1 n 3 c 2 σ c 0 (21) 式中： n 3 = 1 + A s A c − A c h ⋅ E s E c 考虑紧箍力时空、实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变公式为： ε c c = ( σ c 0 + σ c 1 c ) c 。 (22)
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user: 4. 计算分析 利用建立的理论模型，编制适用于空、实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件徐变分析程序，计算分析偏心距、空心率、作用荷载、GFRP管管壁厚度及混凝土强度等级等参数对偏心受压构件徐变的影响。可以看出，在荷载作用初期(28天内)，偏心受压构件的徐变随天数的增长呈线性增加，且增长速度较快，28天后，增长速度相对缓慢，大约6个月后，趋于平稳发展。 在计算时采用的数据为：混凝土为C30，GFRP管厚度 t f = 5   mm ，混凝土半径 r f = 100   mm ，空心部分混凝土半径 r h = 50   mm ，GFRP管的轴向弹性模量 E f 1 = 22925   MPa ，GFRP管的环向弹性模量 E f 3 = 61099   MPa ，GFRP管轴向泊松比 μ f 1 = 0.147 ，环向泊松比 μ f 3 = 0.39 ；混凝土的弹性模量 E c = 3.0 × 10 4 MPa ，纵向钢筋弹性模量 E s = 2.0 × 10 5 MPa 。 图3. 偏心距对徐变的影响曲线 1) 偏心距的影响 由编制的GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变分析程序，计算偏心距分别为5 mm、10 mm、15 mm、20 mm和25 mm的徐变影响曲线，见图3。可以看出，偏心受压构件的徐变随偏心距的增大而增加。构件的偏心距越大，截面最大应力也越大，故偏心受压构件的徐变越大。偏心距是10 mm、15 mm、20 mm和25 mm的徐变比偏心距是5 mm的徐变分别增大14.2%、28.5%、42.7%和56.9%。 2) 空心率的影响 由编制的GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变分析程序，计算空心部分混凝土半径分别为0 mm、25 mm、50 mm和75 mm的徐变影响曲线，见图4。可以看出，偏心受压构件的徐变随空心率的增大而增加。空心部分混凝土半径分别为25 mm、50 mm和75 mm的徐变比空心部分混凝土半径为0 mm的徐变分别增大4.6%、23.7%和88.8%。 图4. 空心率对徐变的影响曲线 3) 作用荷载的影响 由编制的GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变计算分析程序，计算作用荷载分别为300 kN、400 kN、500 kN、600 kN和700 kN的徐变影响曲线，见图5。可以看出，偏心受压构件的徐变随作用荷载的增大而增加，这是因为随着作用荷载的增大，混凝土的应力增大，所以偏心受压构件的徐变增大。作用荷载为400 kN、500 kN、600 kN和700 kN的徐变比作用荷载为300 kN的徐变分别增大33.3%、66.7%、100.0%和133.3%。 图5. 作用荷载对徐变的影响曲线 4) GFRP管管壁厚度 由编制的GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变分析计算程序，计算GFRP管管壁厚度分别为3 mm、4 mm、5 mm、6 mm和7 mm的徐变影响曲线，见图6。可以看出，偏心受压构件的徐变随着GFRP管管壁厚度的增大而减小。这是因为GFRP管厚度增加，GFRP管的起的作用增大，混凝土作用相对变小，GFRP管对混凝土的限制作用增加，所以混凝土的徐变减小。GFRP管管壁厚度为4 mm、5 mm、6 mm和7 mm的徐变比GFRP管管壁厚度为3 mm的徐变分别减小5.6%、11.9%、19.5%和29.3%。 图6. GFRP管壁厚度对徐变的影响曲线 5) 混凝土强度等级的影响 由编制的GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变计算分析程序，计算混凝土强度等级分别为C30、C40、C50、C60和C70的徐变影响曲线，见图7。可以看出，偏心受压构件的徐变随着混凝土强度等级的提高而增大。随着混凝土强度等级的提高，混凝土的徐变会相应降低，但混凝土强度等级提高使应力会向混凝土转移的多，以上两种作用相反，会相互抵消，由计算结果能够看出，后一种作用力相对大一些，故徐变随着混凝土强度等级的提高而增大，混凝土强度等级的变化对受弯构件徐变的影响较小。混凝土强度等级为C40、C50、C60和C70的徐变比混凝土强度等级为C30的徐变分别增大9.0%、16.2%、21.4%和24.9%。 图7. 混凝土强度等级对徐变的影响曲线
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user: 5. 结语 1) 对空、实心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件进行分析，建立同时适用于实心和空心GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变公式。 2) 编制徐变分析程序，分析了偏心距、空心率、作用荷载、GFRP管管壁厚度及混凝土强度等级等参数对GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件徐变的影响。 3) GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件的徐变随偏心距的增大、空心率的增大、作用荷载的增大、GFRP管管壁厚度的减小及混凝土强度等级的提高而增大。空心率和作用荷载对GFRP管钢筋混凝土偏心受压构件徐变的影响较大，偏心距和GFRP管管壁厚度的影响次之，混凝土强度等级的影响相对较小。
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user: 摘 要 应用相空间延迟重构技术重构出2010年至2019年上证指数变动序列的奇异吸引子，并计算得出其最大Lyapunov指数为正，从而验证了上证指数序列的混沌特性；利用虚假邻域法确定恰当的嵌入空间维数应用于遗传神经网络并和高斯核权局部预测构造混合预测算法，实现对奇异吸引子中运动轨道的估计，从而达到对该混沌序列的预测。实证表明：与常用的循环神经网络方法相比，该技术显著提高了学习效率和预测精度。 关键词 :混沌时间序列，相空间重构，虚假邻域法，神经网络 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 混沌理论于1963年由美国气象学家爱德华×诺顿×劳仑兹首次提出。该理论解释了确定系统中可能产生的“随机”现象，并用模型获得了明确的非周期结果。混沌理论的提出，极大的扩展了非线性问题的研究方法和思路，目前已被广泛应用于气象、信号、交通、水利、航空航天等领域 [ 1 ] - [ 5 ]。由于大多金融时间序列的走势具有多种不确定性和非线性性，因此可以看成是混沌时间序列，于是利用混沌理论对金融时间序列进行预测成为一种新的预测方法被研究。近年来，随着机器学习方法的日益成熟，将机器学习与混沌理论相结合研究金融市场上的不确定性问题，已成为学术界的热点之一，本文正是基于此展开。
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user: 2. 文献综述 对于经济金融数据的非线性动力学特征研究主要从两个方面展开，一是金融数据是否存在混沌现象。高红兵等 [ 6 ] 不仅证实了我国证券市场运行于具有混沌特征，而且指出上证指数的分形维大约是2.65，即决定证券市场运行系统的本质因素最终趋于3个。尹海员、华亦朴 [ 7 ]，刘超 [ 8 ] 等对中国股市的研究也均表明股票市场存在显著的分形特征。第二个方面是若存在混沌现象如何进行预测？沈菲 [ 9 ] 、卢山 [ 10 ] 对经济数据的混沌现象作了较全面研究，并就混沌时间序列的常用预测方法，如，相空间预测法，局域预测法及普通人工神经网络预测法进行了比较研究，结论是平均误差均在3%以内，特别遗传神经网络的预测误差更小。顾秋宇等 [ 11 ] 基于金融数据的混沌特征，提出了一种改进的支持向量机方法，并以宝钢股份的收盘价为例验证了这种改进方法具有较好的预测精度；王维等 [ 12 ] 针对CPI数据的非线性特征，利用混沌BP混合算法构建了CPI预测模型；李哲敏等 [ 13 ] 对农产品时间序列价格数据建立了动态混沌神经网络模型进行预测，都取得了较好效果。韩慧婧 [ 14 ] 在相空间重构的基础上利用集合经验模态分解，降低噪声影响，实现了效果较好的中长期预测。梁春文 [ 15 ] 利用小波神经网络对重构后的欧盟碳排放权交易价格进行预测，获得了不错的短期预测效果。 总的来看，将混沌理论与神经网络方法结合是目前预测方法的主流趋势之一，现有方法主要将相空间重构作为单一的特征提取手段，辅助支持向量机或人工神经网络等模型进行预测，这些方法往往抗噪能力不强，并且预测结果缺少长期记忆性。为解决上述问题，本文通过对序列数据进行合理变换，提出一种将局部预测法和神经网络方法结合的模型，在神经网络模型良好的非线性预测能力基础上，通过基于高斯核权函数的局部预测提升抗噪能力和长期记忆性，最后对2010年至2019年上证指数进行实证分析，对比循环神经网络和局部预测方法，检验了本文方法的有效性。
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user: 3. 数据来源及处理 本文选取2010年1月4日至2019年6月3日(共2287个)上证指数日收盘价，并选取同时段的CPI数据，构造出消除通货膨胀的股指变动序列： X i = ln S i − ln C P I i (1) 其中 S i 是日收盘价， C P I i 是其对应的居民消费价格指数(以2010年1月为基期)。将数据如此处理是为了降低原数据的混沌程度 [ 16 ]。数据来源：锐思金融数据库。计算软件为MATLAB。处理后的序列如图1。 图1. 上证指数变动序列
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user: 4. 相空间重构与最大Lyapunov指数 4.1. 相空间重构 相空间延迟重构技术的原理在于系统中任意分量的演化是由与其相互作用的其他分量所决定的，因此这些相关分量的信息就隐含在任意一个分量的发展中。我们可以将一维序列通过时间延迟构造m维空间向量 Y i = ( X i ， X i + τ ， ⋯ ， X i + ( m − 1 ) τ ) 使得这个 维相空间与原动力系统在拓扑意义下等价，其中Takens [ 17 ] 证明了在理想情况下只要满足 m ≥ 2 d + 1 (d是动力系统中吸引子的维数)，就能保证上述相空间的存在性。所以，针对我们的研究数据，若具有混沌特征，只要找到合适的嵌入空间维数m与时间延迟 τ 就可以用该序列构造出一个相空间，而重构出吸引子的相空间在短期预测中具有较高的精度 [ 18 ]。 当维数m不够大时，奇异吸引子会被“挤压”在低维的相空间中。图2给出了 m = 3 ， τ = 45 时的相图。可以看出相矢基本分两处聚集，可以判断至少存在两个吸引盘，并且在两个吸引盘外有一条轨道。恰当的相空间维数m和延迟时间 τ 有助于预测混沌状态下金融系统的变化过程。但目前还没有公认确定空间维数m与时间延迟 τ 的最优方案，这些方法要么具有一定的主观性要么会受到噪声的严重影响，本文采用虚假邻域法确定m与 τ 。定义 W ( k ， m ， τ ) 作为在取定m与 τ 时与k步演化后的距离之比的均值： W ( k ， m ， τ ) = E ( ∑ | i − j | ≥ k ln ‖ Y i + k − Y j + k ‖ ‖ Y i − Y j ‖ ) (2) 图2. m = 3 ， τ = 45 对应相空间 一方面，在维数较低时，由于奇异吸引子被“挤压”在低维的相空间，使得原本不相邻的点被投影在同一邻域，从而形成虚假邻域。但经过(2)的几步迭代后有很大概率使得它们分离，因此通过计算相空间中各相矢之间k步迭代后距离与原距离之比的均值，当 W ( k ， m ， τ ) 的变化趋于平稳时，就可确定m与 τ 的取值。另一方面，当嵌入维数m足够大时，奇异吸引子完全展开，W将不会随着m的变化而显著改变，因此选择使W取得最小值的 τ 即可，特别需要说明的是k的取值， 过小会使得在轨道上运动的相邻相矢误判为虚假邻点，使得W更易受到噪声的影响，但k过大又会影响真实邻域与虚假邻域的区别，本文中取 k = 4 。 通过计算发现当 1 ≤ m ≤ 50 时，W均在 τ = 1 时取得最小值，因此取 τ = 1 ，计算不同维数下W的值，发现当 m ≥ 10 时，W不再显著变化，因此确定最佳嵌入维数为10。结果如图3。 图3. 虚假邻域法确定嵌入维数 4.2. 最大Lyapunov指数 Lyapunov指数是描述混沌系统特征的一个主要参数，在重构的相空间中表示两个相矢随时间演化后的发散程度，即系统对初始条件的敏感程度。负Lyapunov指数代表系统受扰动后的恢复时间，正Lyapunov指数代表系统发散速度，想要知道系统是否混沌的，只需计算最大的Lyapunov指数，大于零即混沌。 通过Wolf算法可以计算出最大的Lyapunov指数，首先选取一个相矢及其邻近点，在演化一定时间间隔后再次度量两点间距离，计算比值，如果距离超过既定范围则搜索另一个邻点做相同计算，以此类推穷尽整个序列，计算出均值即为最大Lyapunov指数(LE)： L E = 1 t ∑ i = 1 N ln l ′ ( t i ) l ( t i ) (3) 其中 l ( t i ) 是 Y t i 到其最近邻点的距离， l ′ ( t i ) 是距离在既定范围内经过最大迭代次数后两相矢之间的距离。 t是穷尽整个序列后的总迭代次数。 经计算，前文所重构的相空间的最大Lyapunov指数为0.0087，是正数说明本文研究的序列具有混沌特性，因此，采用重构相空间对于序列的预测会起到重要作用。
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user: 5. 预测算法 5.1. 遗传算法优化的BP神经网络 神经网络具有良好的非线性拟合能力，非常适合对非线性混沌系统的演化进行预测。BP算法通过训练集学习并将误差反向传递修正神经元之间的权重，最终达到误差低于要求的结果。但是神经网络的学习结果和效率往往和隐藏层中神经元的拓扑结构相关，很多隐藏层结构会陷入局部最优从而导致误差无法达到要求，有时甚至会导致误差随训练而增加。 由上文已经确定混沌系统的最佳嵌入维数为10，进而也就确定了神经网络的最佳输入层节点数为10。神经网络的隐藏层节点数难以确定，通常采用试凑法，本文将采用遗传算法进行优化，避免陷入局部最优，自动调节至最优结构。算法如下： 1) 虚假邻域法确定神经网络输入节点数； 2) 随机取初始权值； 3) 采用BP算法对所有神经网络权值进行学习； 4) 选取均方误差小的网络结构直接遗传至下一代； 5) 对剩余网络随机进行交叉、变异，产生子网络作为下一代网络结构，检验是否达到设定的均方误差要求； 6) 重复(2)至(5)直到有神经网络的均方误差达到迭代终止要求。 5.2. 基于高斯核权函数的局部预测算子 局部预测算子利用以当前相矢 Y N m 为中心， r = 3 σ 为半径的邻域内的所有相矢 K ( u ) = 1 ( 2 π ) m / 2 | Σ | 1 / 2 exp ( − 1 2 u Σ − 1 u ′ ) (4) W N i = K ( Y N m − Y N i m ) ∑ j = 1 n K ( Y N m − Y N j m ) (5) 其中 u ∈ R m 为 的协方差矩阵， Σ 为u的协方差矩阵， K ( u ) 表示迭代距离差为u的高斯核函数，体现邻域内该点在迭代后对 Y N m 的反映程度。权值 W N i 是对邻域内所有点的高斯核函数的归一化。 局部预测结果即为： Y ^ N + 1 m = ∑ i = 1 n N W N i Y N + 1 ， i m n N 。 (6) 5.3. 基于局部预测算子和神经网络的混合预测 神经网络算法在非线性拟合上具有优良的效果，但当输入数据带有噪声干扰时往往会出现难以识别，误差增大的情况；而基于高斯核权函数的预测算子在有噪声干扰的情况下可以给出较缓慢的退化 [ 9 ]，预测结果具有较好的鲁棒性。但是局部预测方法会受到数据混沌特性的影响，即便只演化一步也有可能导致轨道偏离很大，产生较大误差。而本文中相空间的最大Lyapunov指数为0.0087，数值不大，因此可以考虑将神经网络算法和局部预测方法混合加权预测，通过神经网络预测降低局部预测中由于混沌性质导致的误差，同时利用局部预测方法增强预测结果的鲁棒性，混合预测实施框图由图4给出。本文使用训练集数据得出最优权数并将其应用到测试集的预测中，通过训练数据的计算，得到局部预测的权重为： ω = 0.226 。 图4. 混合预测网络结构图
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user: 6. 预测 将2287个数据重构为2277个相空间矢量，将后400个相矢作为测试集数据，将前1877个相矢中随机选取15%作为试验集用于判断迭代终止条件。取训练最大步数3000，目标均方误差为10 −5 。为了分析比较本文方法的预测结果，选取循环神经网络(RNN)以及高斯核权函数局部预测结果与本文使用混合预测(Hybrid)进行对比。表1给出了三种方法预测结果的各项指标，图5则给出了前两种预测的残差图。 Table 1 Comparison of prediction resul 迭代次数 平均相对误差 最大相对误差 预测涨成功率 预测跌成功率 混合预测 15 1.63% 14.60% 86.36% 93.69% RNN 47 3.09% 18.42% 72.73% 90.39% 局部预测 - 3.51% 20.47% 84.08% 87.88% 表1. 各算法预测结果比较 从表1可以看出采用遗传算法的BP神经网络尽管种群总训练次数很多，但是利用相空间重构技术选取的最优网络结构仅用15次迭代就达到了误差要求，相比之下RNN的收敛速度慢很多。无论从平均相对误差还是最大相对误差都可以看出，混合预测的精度明显优于RNN和单一的高斯核权函数局部预测方法。在预测序列涨的趋势上，成功率显著高于RNN。 图5. 混合神经网络与循环神经网络两种算法预测残差图 从图5可以发现在许多区间上本文方法相比循环神经网络能够更好地捕捉到序列变化趋势，虽然两种方法往往会同时低估序列值但是混合预测方法低估幅度更小；但当循环神经网络大幅高估序列值时，混合预测方法的残差基本在0附近，给出更为“保守”的预测值，这对于避免金融风险是很有必要的。 图6. 混合神经网络与循环神经网络两种算法预测结果比较 图6显示的是混合神经网络与循环神经网络两种模型对未来6天序列数据的预测结果，观察这6个节点可以发现，混合神经网络在对序列变化趋势的预测上十分准确，而循环神经网络对序列的预测有一定的延迟感，基本符合前一项的变化趋势。从整体上看，混合神经网络不仅有较高的预测精度，而且在数据变化的拐点处具有更好的预测性能。
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user: 7. 结论 本文选取2010年1月4日至2019年6月3日上证指数日收盘价和同期定基居民消费价格指数，构造出一个股指变动序列。通过虚假邻域法，选取合适的嵌入维数和延迟时间，重构出该混沌时间序列的相空间并还原了原金融系统的动力学特性，利用Wolf算法计算出最大Lyapunov指数为0.0087，由此验证了奇异吸引子的存在性。最后提出一种基于遗传算法辅助训练BP神经网络和基于高斯核权函数的局部预测算子的混合预测方法，对相矢演化进行预测并获得序列的预测值，与以往在时间序列预测中常用的循环神经网络相比，学习效率和预测精度均有显著提升。
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user: 摘 要 OpenStack是开源云平台管理项目，依靠Keystone组件产生的Token进行身份认证。为了兼顾到OpenStack的安全性和提升认证效率，在已有的UUID token、PKI token、PKIZ token、fernet token认证的基础上本文提出全新的基于用户标识的身份认证，以Keystone为中心将用户身份与权限相结合，利用双因子CPK技术生成唯一密钥，在保证了Token的安全性同时兼顾到认证效率，省去服务节点验证Token的有效性时需要Keystone组件协助的步骤，支持本地验证token，简化了认证流程，提高了身份认证的效率。 关键词 :OpenStack，CPK，身份认证协议 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 OpenStack项目成立于2010年，Keystone作为身份服务组件是部署OpenStack云平台的唯一强制服务 [ 1 ]。通过创建租户、用户、角色并持久化到mysql数据库中，在客户端输入用户名密码，Keystone验证通过后返回Token作为用户身份令牌，用户获取服务时，Keystone根据令牌验证的结果来确定用户权限。 目前Keystone采用的Token有：UUID token、PKI token、PKIZ token、Fernet token。在UUID token中，用户获取Token时其余服务节点依靠Keystone确认Token的有效性，认证简单，但是若存在大量认证会造成Keystone负荷过重。在PKI token中支持其余组件在本地认证，却需要CA颁发证书，但证书过大会造成请求失败。PKIZ token虽然对证书进行了压缩，但是也存在证书过大的缺点。Fernet token为保证安全性则需要定期更换对称密钥。基于以上认证的不足本文提出一种基于用户标识的Openstack身份认证协议，利用双因子CPK技术和hash函数，支持本地认证，减轻Keystone负荷，同时利用hash函数将数据量减小解决PKI token过大的缺点。同时利用双因子CPK的安全性，解决Fernet token中需要定期更换对称密钥的不足的问题。