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关键词：交通规划，轨道交通，诱增交通量，客流预测
城市轨道交通除具有大运量、快速、准时、节约资源等特点外，还具有以下不同于其它交通方式的显著特点:①引导功能强大。由于轨道交通强大的通道运输能力，其对沿线辐射区域内的开发促进影响巨大，具有鲜明的tod(交通引导 发展 )功能。②可控性强。表现为轨道交通在其运输能力范围内具有运量可控性。③具有粘着性。主要是指轨道交通服务对其它交通方式的依赖性。 目前 在我国城市轨道交通的发展过程中，面临的较大问题之一就是线网规划过程中的指导 理论 欠缺。突出表现为对各规划时期内客流预测的精度失衡，进而对整个交通系统产生影响。而诱增交通量的确定则是轨道交通客流预测中关键的一个环节。
1 研究综述
同其它交通规划一样，客运交通需求预测是城市轨道交通规划决策的基础。客运交通需求预测是衡量建设项目 经济 成本、预测建设项目投人运营后经济效益的关键指标。有了 科学 合理的预测，才能对项目成本效益做出正确的评估，否则经济评估失真，导致决策失误。WwW.133229.cOm同时.城市轨道交通是城市各种交通方式中的一种，与其他交通共同构成整个运输系统，因此在进行城市轨道交通客流预测的时候，必须与整个城市客运系统协同考虑。
客流预测是一个复杂的决策过程。然而，目前在城市轨道交通规划中缺乏科学的客流预测模型，各项目所采用的大都是照搬道路交通的模型，缺乏有效的针对性。致使根据这些预测所修建的一些线路客流密集，而有些线路客流较少。因此，有必要研究基于城市轨道交通规划的客流预测 方法 和模型。
预测技术的发展 历史 已有半个多世纪，经历了从20世纪50,60年代的集聚模型的产生，至70年代初期非集聚模型的崭露头角，以及70年代后期的非集聚模型的发展;从80年代初期将人的行为视为一连续的活动过程—行为链进行模拟，至80年代后期各国大量交通规划软件包的推广。目前轨道交通客流预测模式主要可以分为两类:①不基于现状客流分布(od分布)的预测模式;②基于现状客流分布(od分布)的预测模式。
第一类预测模式的主要思路为将相关公交线路的现状客流和自行车流量向轨道线路转移，得到虚拟的基年轨道交通客流;然后按照相关公交线路的历史资料和增长 规律 ，确定轨道交通客流的增长率，推算远期轨道交通客流;或者由公交预测资料，直接转换远期轨交通客流。这一类方法主要为趋势外推，在确定轨道交通客流增长率时可采用指数平滑法、多元回归法等。北京一、二期地铁线路的客流预测及复兴门一八王坟的线路预测均采用了此类预测模式。
第二类预测模式的主要思路为通过居民(常住人口、流动人口)出行调查，掌握现状全方式出行分布;在此基础上，预测未来年的全方式出行分布，然后通过方式划分，得到轨道交通的站间od，即可 计算 出轨道交通客流。这一预测模式即为交通需求 分析 中的四阶段法。在实际应用中，目前国内项目在预测阶段的顺序、模型的选择、参数的标定上存在着许多的差异，出现了许多预测方法的名称。上海、广州、成都、青岛、大连等城市的轨道交通项目中的客流预测方法均属于此类预测模式。
文献 [1]采用灰色系统理论，通过城市轨道交通客流量历史数据对客流预测进行了研究。文献[2]以轨道交通和汽车的交通竞争关系提出了吸引范围竞争模型，并以此标定了轨道交通站点的吸引范围。
文献〔3〕研究了采用“四阶段”法预测城市轨道交通客流的理论模型与方法。文献[4]从沿线土地利用、城市经济水平、城市中心区潜在的增长前景、自行车一公共汽车联运、有效的城市管理、高效的经营等6个方面对影响客流规模的因素进行了分析。
li tman指出，一条交通走廊的旅行时间在原有基础上降低20％，在短期内就能够诱增10%的出行量[5]。有关研究指出，在法国和日本的hsr(高速铁路)系统已经新产生或者诱增了高达35%的客流。这一客流甚至超过了30%的转移客流量。ki-tamura指出，通过普通的“四阶段”法很难对出行条件的改善产生的出行变化作出评估，因为普通的出行生成模型对于服务设施的改变不敏感，并且不能够对出行时间减少作出反应[6]。robert cervero。和mark hansen采用一系列反映***策、环境、地理因素的变量对交通预测进行研究[7]。yao和morikawa针对高速铁路在日本的建设采用问卷调查和树状结构模型，中间融合了土地、经济等因素模型共同推算出诱增的客流量[8]。
国外大量的资料都是针对公路交通的建设做交通诱增预测，并且都是在传统的预测模型上采用经济预测、土地利用预测模型和出行链等方法。在过去的20年里，英国的公路项目评估并没有充分考虑到诱增交通量的影响，他们认为诱增交通量的任何组成部分都是难以估计或计算的，因而许多项目都回避了诱增交通量的计算问题。但有关专家却指出，项目评价如果不能适当地考虑诱增交通量，则以交通量预测为基础的经济评价、环境评价、道路工程设计等都将失真。1988年，英国国家审计委员会( nao)在其分析报告中指出，如果适当考虑到诱增交通量的问题，许多评价项目的预测精度都可以大大提高。
国内专门论述诱增交通量的论文较少，大部分都是基于道路交通所著。文献[9]按照“有无比较”的原则，采用重力模型的思想计算诱增交通量。文献[10]采用诱增经济预测模型和弹性系数及转移率的标定方法作了研究，在诱增经济预测模型中还讨论了缩短时间和空间距离不明显时采用相似性模型，在转移曲线模型中提出了正向和逆向的二次转移曲线。文献[11]考虑出行时间减少、出行目的地改变、小汽车合乘、出行频率增加等因素提出了诱增模型。文献[12]采用土地利用模型对诱增交通量进行预测。
2 需要 研究 的若千 问题
综观现有 文献 以及考察国内实践中的状况后可以看出，在城市轨道 交通 客流量预测这一环节中，关于诱增交通量的研究还存在如下急需解决的问题:
(1)城市轨道交通客流中诱增交通量的界定
城市轨道交通流量不同于道路交通量，它是以乘客为研究对象，但轨道交通客流量同样可划分为趋势交通量、转移交通量和诱增交通量三个部分。在公路网流量预测中，有将转移交通量 计算 在诱增交通量内的做法。这一 方法 应用 在城市交通体系中会产生许多问题。此外，由于轨道交通具有对土地开发的强促进功能，新开通的轨道交通线路会改变原有城市交通出行的od分布。由此产生的轨道交通客流量，对局部的轨道交通来讲，应归为诱增交通量;但对整个城市交通系统来说，仍属转移交通量。如何界定这部分交通量的性质，是构筑预测模型中先要考虑的问题。
(2) 影响 轨道交通诱增交通量的相关因素
现有的诱增交通量研究中，一般将出行费用(时间、交通费用)和出行距离作为主要的相关变量引入预测模型中。但轨道交通对土地开发的引导功能以及对其它交通方式的粘着性要求，同时也对其诱增交通量产生巨大的影响。在全面考察轨道交通诱增交通量相关因素的同时，如何将其量化为模型变量，是一个需要解决的难点。
(3)诱增交通量预测模型
传统的城市交通规划 理论 中，有关交通方式划分中未考虑轨道交通方式。在考虑 发展 轨道交通的城市规划中，需要讨论基于轨道交通与其它交通方式(尤其是常规公交)的方式划分理论方法。在以往规划当中，诱增交通量预测的模型多采用“有无比较法”原则下的重力模型以及不基于现状od分布的客流增长率法。实践证明这些方法在应用于轨道交通规划中存在问题，因此，必须在考虑轨道交通方式特点的基础上，开发相应的预测模型。
(4)轨道交通运营期的诱增交通量问题
道路交通系统中的诱增交通量的发展一般分成3个阶段:逐步形成阶段、快速增长阶段和相对稳定阶段。而轨道交通方式则不然，其线路走向所辐射的区域性质不同，表现出来的流量 规律 不尽相同。由于轨道交通对其它交通方式具有粘着要求，同时在其运输能力范围内具有运量可控制性，加之未来系统本身技术升级所带来的服务水平提高(主要表现为通行能力的提高)，都将会对运营期中的轨道交通客流量产生影响。这也是轨道交通诱增交通量中必须考虑的课题。
3 结语
我国城市化进程逐步进入快速发展阶段。 目前 已有15个城市的轨道交通规划获得批准，还有更多的大中型城市在积极筹备将轨道交通纳人城市综合交通体系规划方案之中。建立符合实际需要的规划理论及方法是一件急需展开的工作。交通需求预测是城市交通规划的依据，而诱增交通量是轨道交通客流预测中的一个显著特点，因此必须尽快展开这一课题的研究工作。
参考 文献
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10.霍娅敏.公路交通量预测的模型及参数研究.重庆交通学院学报，1999(1):1-5
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关键词：支持向量机；预测；煤炭需求量；序列预测
中***分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）20-4906-03
Coal Demand Prediction Based on a Support Vector Machine Model
XU Xiao-bing1，SHI Xing-yan2
（1.Zhengzhou Railway Vocational and Technical College， Zhengzhou 450052， China；2.Henan Vocational College of Agriculture， Zhengzhou 451450，China）
Abstract： In order to reduce the waste caused by excessive exploitation of coal issues and traditional coal demand forecasting method can not handle the small sample local minima problem， the article presents a support vector machine （SVM） forecasting model. This method is suitable to forecast demand of coal is transformed into series forecasting. This article discusses the basic principles of support vector machines， and also construct a multi-input， single-output SVM prediction model. Test results show that the traditional methods of coal demand forecast is very obvious advantages， with good use of space and market value.
Key words： support vector machine； prediction；coal demand； Series Prediction
国内能源消费的近四分之三是煤炭，所以说我国最重要的基础能源就是煤炭。煤炭产业在我国经济与社会发展中扮演着非常重要的角色。但是经常会出现过度开采，导致煤炭过剩的现象，这就造成了煤炭资源的浪费[1]。为了避免这种情况的出现，同时保证经济发展的需求，有必要对煤炭的需求进行科学正确的预测。目前预测的方法很多，常用的有神经网络、灰色系统模型预测法。但是这些预测方法都存在一些问题，比如神经网络预测法存在局部极小值问题，灰色系统模型预测法无法很好的处理好小样本、局部极小点的问题[2]。
为了解决传统煤炭需求预测方法存在的问题，文章提出了支持向量机的方法，此方法是基于系统学的VC维（ vapnik-chervonenks dimension）理论的一种机器学习方法。其最基本的原则是结构化风险最小化。支持向量机核心思想是通过求解线性约束的二次规划问题，从而能很好地得到全局最优解。
此算法的论述，主要处理时间序列预测，需要构造一个合适的基于支持向量机的预测模型。所以把煤炭需求量的预测转化为这样的方式进行处理。为验证此算法的正确性，文章还和基于RBF 神经网络的预测模型作了比较。
1 支持向量机的基本原理
此算法中，回归函数的估计是通过支持向量机算法实现的。设f是非线性映射，x是输入空间的映射，在进行这一高维空间做线性回归处理之前，必须通过f把x映射到一个高维特征空间中[3]。
设需要的数据点集可表示为：
式（1） 中，xi，yi分别表示输入向量和期望值，n表示数据点总数。
通过支持向量机算法进行函数估计的表达式为：
式（2） 中，f（x）表示非线性映射，w和b是系数，其最小化的估计式可表示为：
式（3） 中，Le表示损失函数，[C1ni=1nLε（yi，f（xi））]是经验风险，[12w2]是能把函数变得更平坦的正则化部分[6]。C是惩罚参数，可以通过这个参数让经验风险与正则化部分达到一个很好的平衡状态。e不敏感损失函数可表示成：
通过式（4） 可以很好的度量经验风险。同时式（3） 的凸约束条件下的二次凸规划问题也可以通过此时进行归纳：
式（5） 中，xi，xi*是松弛变量。其约束项可表示为：
通过对偶理论可以完成对式（5） 的求解。在求解之前必须转化为二次规划问题。设K（x，y）=f（x）・f（y），则优化问题的对偶式可表示为：
式（7） 的约束项为：
式（7） 中，K（x，y）表示核函数，并且K（x，y）= f（x）・f（y），其他的核函数还有：
多项式核函
基于径向基函数（ RBF） 的核函数
Sigmoid 核函数
所以回归函数可表示成：
2 支持向量机模型
2.1 预测模型的建立
设一个时间序列为：{X（t），t=1，2，…，n}，次序列表示往年的煤炭需求量，其预测模型可表示成：
式（13） 中，p是嵌入维数。
文章中使用的支持向量机预测模型的最重要的特点是具有多个输入端，输出端只有一个。
2.2 核函数的选择
文章选用基于径向基函数最为核函数的理由有：
第一，此函数能够很好地解决线性核函数无法解决的问题，比如类标签和属性间非线性的关系问题。这是因为此函数具有一个重要的特点，那就是能把样本非线性规划到更高维的空间中。
第二，模型选择是否简单主要是看核函数参数的数目的多少。和多项式核函数参数数目相比较来说，此函数的数目是比较少的，这样就能使模型更加简单。
第三，函数数值限制条件的多少也是选择核函数很重要的一个参考值，此函数的限制条件比Sigmoid 核函数少得多，同时其数值都是介于0和1之间，便于处理。
3 测试结果和分析
通过式（14） 把样本皈依到[0，1]，因为这样提高训练速度。
式（14） 中，[X（i）]是经过归一化处理的序列值，Xmax是最大值Xmin是最小值。
设p=5，通过支持向量机模型进行训练和检验。文章的核函数使用的是基于径向基函数，构建模型的参数设置为：e=1×10-7，u=2.4，C=10。通过此方法进行预测未来的用煤量，具体的结果曲如***1所示。
文章还使用RBF神经网络进行预测实验，把结果进行对比能跟好的看出文章使用方法的优越性。设分布密度是0.53。预测的结果可以通过2个参数进行衡量。
预测最大误差（ ME）可表示成：
平均绝对百分比误差（ MAPE）可表示成：
式（15） 和式（16） 中，[X′i]是预测值，[Xi]是真实值。M是预测序列个数。
两种方法的对比结果如表1所示。
从最终的对比结果可以看出，支持向量机模型的预测方法好比RBF模型好。这是因为，支持向量机模型可以通过常数进行调整，这样就能大大较小误差，同时还可以实现回归函数平滑，提高泛化能力。
4 结论
文章主要论述了通过支持向量机进行煤炭需求的问题，把煤炭需求的预测转化为序列预测的问题。文章中不但论述了支持向量机的基本原理，还建立的支持向量机预测模型。测试结果表明和传统的煤炭需求预测相比，优越性非常明显，具有很好的应用空间和市场价值。
参考文献：
[1] 宁云才.煤炭需求预测的复合小波神经网络模型[J] .煤炭学报， 2003（1）.
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关键词: 经典测量平差;现代测量平差;高斯- 马尔柯夫误差模型;误差模型扩展Abstract: This paper combine with the specific examples, carried out a detailed introduction to the Shenyang Metro Line adjustment by the use of new technology, and then introduced the theory of gross error in the measurement data processing, error handling treatment, ill-posed problems treatment, the treatment of inequality nonlinear problems and the development of constraints adjustment, and finally sum up the development of other data processing theory.Key words: classical surveying adjustment; modern surveying adjustment; Gauss - Markov error model; error model expansion中***分类号：P207+.2 文献标识码：A文章编号：
1现代测量平差与数据处理理论发展概述
现代我们依然是以高斯- 马尔柯夫模型为核心的现代测量平差与数据处理理论，通过这个模型在不同层面上的扩充、发展，目前已经形成了很多的新方法。比如, 误差从偶然误差扩展到系统误差引出了系统误差处理的有关理论和方法，误差从***扩展到相关导出了相关平差的理论；参数从无先验信息扩展到有信息先验则引出了滤波、配置和推估方法等；误差从偶然误差扩展到粗差导出了粗差探测理论、稳健估计理论等，从满秩扩展到秩亏则引出了秩亏网平差理论；参数从与时间无关扩展到与时间相关引出动态测量数据处理理论；模型从线性扩展到非线性引出了非线性平差理论；观测从单一种类观测扩展到多类观测引出方差估计理论、信息融合等理论；待估参数扩展到函数导出非参数统计、小波分解、半参数回归；模型从无约束扩展到有等式约束、到不等式约束导出了附不等式约束平差理论等。
2 粗差处理理论与技术的发展
经典的测量平差与数据处理理论是建立在观测误差为偶然误差的假设上的,计算的最优性也只是在观测误差为偶然误差的假设基础上成立。但观测难免会出现粗差, 尤其在现代测量中,观测数据量大、自动化程度高, 影响观测的各种环境因素难以控制的情形。也有统计学家曾经根据大量数据分析指出生产实际和科学实验中, 粗差的出现大约占观测总数的1 %～10 % 。在观测出现粗差的时候, 传统的最小二乘方法则难以取到最优结果。
经过实践证明，在观测受到很小的污染时, 估计就会优于最小二乘估计, 这是统计研究的结果。实际上, 在有大粗差出现的时候，就可能会给经典平差的结果带来严重的影响, 所以, 在现代测量数据处理中把如何消除粗差的影响放在了越来越重要的位置。在我们现代测量与数据处理理论中,主要是从两个方面来对粗差影响来消除的, 一是把粗差看作一种随机的大误差, 从粗差主要影响来观测方差的角度进行研究, 即使用污染误差模型中的方差扩大模型作为误差模型, 使用抗差估计(稳健估计) 等方法来消除粗差的影响；二是把粗差看作非随机, 从粗差主要影响观测值的均值的角度来开展研究, 即使用污染误差模型中的均值移动模型作为误差模型, 使用粗差探测的有关方法来发现和剔除粗差。该方法在原则上有一定的约束性，一般是只适用于一维粗差探测，但是对于多维粗差探测, 国际国内的许多专家都在使用不同的数学和统计方法来进行过尝试。
近年来, 欧吉坤教授又提出了一个拟准平差的方法, 目前仍然有很多学者从事这方面的研究。根据粗差探测的能力, 又可以判断观测和估计结果的可靠性, 从而建立测量方案设计的可靠性理论。对于变量多、数据量大的情形, 实际上, 仍然是一维的方法代替多维方法进行探测。
3 系统误差处理理论与技术的发展
关于系统误差的处理目前国际国内通用的主要方法是采用附加系统参数的平差方法，即根据观测对象、观测过程、及外界条件的物理特性等先验信息, 建立系统误差与某些因素的函数关系, 通过附加参数实现消除系统误差影响的目的。但当系统误差的性态比较简单, 函数关系比较准确时, 这种方法能很好地消除系统误差的影响，如果系统误差关系比较复杂难以用简单的函数描述时, 这种方法则难以取得很好的效果。第二种方法是半参数回归的方法, 半参数方法的优点是不需要对模型误差或系统误差的规律有明确的了解, 因而这种方法在近年得到了测绘工作者的广泛重视。它的缺点就是只利用了数值计算中函数的光滑性去逼近非参数部分, 目前并没有成熟的方法利用关于系统误差的先验知识。另外，有一个传统的方法是通过精化客观的物理模型来削弱系统误差的影响(精化模型法) ,比如, 通过精化大气模型等来改正和减少大气的系统性误差影响, 通过精密星历来减少轨道误差的影响等, 但数学模型与客观实际总会有差别,尤其是当客观实际变化较大，难以用数学模型描述时, 这些方法的应用就会受到限制。例如, 对于GPS 定位测量, 即使使用精化模型后,残余的误差仍将会以系统误差为主。系统误差处理还有一些其它的方法, 例如观测值的线性组合方法、差分方法等, 这些方法主要是针对一些特殊的测量手段(如GPS) ,并且只在一定范围内有效(如短基线) 。
4 平差新技术的具体应用
沈阳地铁二号线北延长线作为东北总部基地项目配套的交通设施，将沈(阳)铁(岭)城际铁路‘连为一体’意义十分重大。为满足工程建设需要，需布设首级GPS平面控制网，精度等级为国家D级。本次工程由我院生产管理科下达任务，工程测量室控制二组承担任务，于2010年3月25日至3月30日完成全部工作。
1）三维无约束平差及精度评定
三维无约束平差的目的主要有以下三个方面： 粗差分析，以发现观测量中的粗差并消除其影响；调整观测量的协方差分量因子，使其与实际精度相匹配；对整网的内部精度进行检验和评估。
本次三维无约束平差在WGS-84系统下进行，选择位于测区中心的 0224 作为起算约束点。三维无约束平差的精度统计如下：
三维约束平差的目的是将全网重新作整体平差， 将全所有***基线向量及其经调整后的协方差阵作为观测量。平差时为消除星历和网的传递误差引起的整网在尺度和方向上的系统性偏差，应对全面网加入一个尺度和三个转换参数。
根据已知点间内符合精度比对选取满足要求的起算点。根据地铁二号线北延长线走向和比对结果，采用A0001,A0002,A0003三点为起算点，A0004作为检查点。三维约束平差在WGS-84系统下进行，精度统计如下：
改正数较差绝对值统计
2)二维约束平差
二维约束平差的目的是将GPS基线向量观测值及其方差阵转换到国家或地方坐标系的二维平面（或球面）上，然后在国家或地方坐标系中进行二维约束平差。转换后的GPS基线向量网与地面网在一个起算点上位置重合，在一条空间基线方向上重合，保证二维基线向量网与地面网之间只存在尺度差和残余的定向差。
根据已知点间内符合精度比对选取满足要求的起算点。根据地铁二号线北延长线走向和比对结果，采用A0001,A0002,A0003三点为起算点，A0004作为检查点。
平差精度统计如下：
5 非线性模型处理理论与方法
非线性平差目前的主要算法有遗传算法、直接解法、迭代法 (高斯- 牛顿法、牛顿迭代法、及相应的修正方法等) 、模拟退火算法等。对于非线性平差的方差估计出现问题, 王志忠采用差分代替微分的方法, 提出了非线性模型中严格的和简化的方差和协方差分量估计的迭代公式, 这些公式适用于所有随机模型和函数模型。
6 不等式约束平差模型新算法
在大地测量数据处理中, 许多情况都是根据先验知识建立对参数的某种约束, 假如所建立的约束是不等式形式, 则形成了具有不等式约束的平差模型，不等式约束平差问题的主要有两种算法。一种是将约束平差问题转化，简化为一个最小距离问题 , 然后用非线性规划的方法来求解。这种该方法也有一定的弊端，由于解通过迭代获得, 不能够表达成观测的显式形式, 难以进行精度评定；另一种是将不等式约束转换成对参数的一种先验知识, 假设未知参数在不等式规定的区间内服从均匀分布, 然后以贝叶斯统计推断理论为基础获得参数的验后分布, 相应的贝叶斯解与单纯形解完全一致, 能够计算贝叶斯解的均方误差矩阵, 验后均值及其均方误差矩阵, 从而解决解的精度评定问题。但是不能够得到解向量与观测向量之间的显式表达式, 因而不容易得到参数估计值的统计特性。参数维数较高时, 积分计算十分复杂。
7 其他数据处理方法综述随着技术的发展, 数据处理的方式出现多样化、复杂化, 多种数据处理的理论和方法也得到了相应的发展, 多种数学理论在测量平差中得到广泛应用。当平差问题涉及不同类观测时, 就提出了不同类观测权的确定问题, 由此导出了方差分量估计理论，方差分量估计的理论目前已经比较成熟。就目前测绘中许多情况下, 系统参数是随时间发生变化而变化的, 因此卡尔曼滤波理论在测量数据处理中得到了广泛的应用和发展。与经典的平差模型相比, 由于系统参数随时间发生变化, 因此平差模型中增加了描述系统变化规律的系统方程。经典模型中的观测也是与时间无关的, 观测主要是针对静态的观测对象进行的。但现代测绘中, 许多观测本身是针对一个动态过程的, 因而观测是与时间相关的, 由此时间序列的理论、小波方法、经验模式分解等理论在测量数据处理中得到了应用和发展。当涉及到先验信息和其他非观测信息时, Bayes理论、模糊数学等得到了应用和发展。当然涉及到地学空间信息处理时, 地学空间统计学得到了发展。除此以外, 神经网络、模式识别等在测绘领域中都得到了广泛的应用。由于技术的发展, 观测种类越来越多, 观测模型越来越复杂, 测量平差与数据处理的理论和方法必将得到进一步的发展, 在各种新技术中的应用将越来越重要。
8结束语
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论文关键词：视频编码,压缩技术
一、引言
所谓视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。视频压缩发展到现在己有几十年的历史。1948年，Oliver提出了第一个编码理论脉冲编码调制(PulseCodingModulation，简称PCM);同年，Shannon的经典论文“通信的数学原理”首次提出了信息率失真函数的概念;1959年，Shannon进一步确立了码率失真理论;而Berger在1971年所著的《信息率失真理论》一书则对率失真理论做了系统地论述和扩展;以上各项工作奠定了信息编码的理论基础。
二、AVS基本介绍
AVS是基于我国创新技术和部分公开技术的自主标准，技术方案简洁，芯片实现复杂度低，达到了第二代标准的最高水平；而且，AVS通过简洁的一站式许可***策，是开放式制订的国家、国际标准，易于推广；此外，AVS是一套包含系统、视频、音频、媒体版权管理在内的完整标准体系，为数字音视频产业提供更全面的解决方案。综上所述，AVS可称第二代信源标准的上选。
***1AVS视频编码器框***
三、AVS主要技术
AVS采用的主要技术包括：8x8整数变换量化技术、帧内预测、半像素与1/4精度像素插值、特殊的帧间预测运动补偿、二维熵编码、去块效应环内滤波等：
1.整数变换量化：AVS为了避开H.264的专利问题，选择了以往标准广泛采用的8×8变换，这样可以在16位处理器上无失配地实现。AVS采用的64级量化，可以完全适应不同的应用和业务对码率和质量的要求。目前AVS所采用的8x8变换与量化方案大大降低了芯片的实现难度。
2.帧内预测：AVS采用的帧内预测技术，是用相邻块的像素预测当前块，同时采用代表空间域纹理方向的多种预测模式。AVS亮度和色度帧内预测都是以8x8块为单位的。亮度块采用5种预测模式，色度块采用4种预测模式，而这4种模式中有3种和亮度块的预测模式相同。在编码质量相当的前提下，AVS采用较少的预测模式，使方案更加简洁、实现的复杂度大为降低。
3.帧间预测运动补偿：帧间运动补偿编码是混合编码技术框架中最重要的部分之一。AVS标准采用了16×16，16×8，8×16和8×84种用于运动补偿的宏块模式，去除了MPEG-4AVC/H.264标准中的8×4，4×8，4×4的块模式，这样可以更好地刻画物体运动，提高运动搜索的准确性。
4.半像素与1/4精度像素插值：AVS通过4抽头滤波器（-1，5，5，-1）得到半像素点，再通过4抽头滤波器（1，7，7，1）和均值滤波器得到1/4像素点，在不降低性能的情况下减少插值所需要的参考像素点，减小了数据存取带宽需求，这在高分辨率视频压缩应用中是非常有意义的。
5.预测模式：AVS的B帧双向预测使用了直接模式、对称模式和跳跃模式。使用对称模式时，码流只需要传送前向运动矢量，后向运动矢量可由前向运动矢量导出，从而节省后向运动矢量的编码开销；对于直接模式，前块的前、后向运动矢量都是由后向参考***像相应位置块的运动矢量按比例分配导出，因此也可以节省运动矢量的编码开销；跳跃模式的运动矢量导出方法和直接模式的相同，跳跃模式编码块都不编码运动补偿的残差，也不传送运动矢量，即该模式下宏块只需要传输模式信号则可。
6.二维熵编码：AVS熵编码采用自适应变长编码技术。在AVS熵编码过程中，定长码用来编码具有均匀分布的语法元素，指数哥伦布码用以编码可变概率分布的语法元素。采用指数哥伦布码的优势在于：一方面，它的硬件复杂度比较低，可以根据闭合公式解析码字，无需查表；另一方面，它可以根据编码元素的概率分布灵活确定k阶指数哥伦布码编码，如果k选得恰当，编码效率可以逼近信息熵。预测残差的块变换系数后，经扫描形成（level、run）对串，level、run不是***事件，而存在很强的相关性，在AVS中level、run采用二维联合编码，并根据当前level、run的不同概率分布趋势，自适应改变指数哥伦布码的阶数。
四、总结与展望
目前AVS技术可实现标准清晰度、相当清晰度、低清晰度等不同格式视频的压缩，但针对此类应用的压缩效率还有待不断提高，这应当是AVS视频技术进一步发展的重点所在：着力AVS编解码的实际应用研究，优化AVS运动搜索算法，提高AVS解码速度，从而推动我国数字音视频标准AVS的推广和应用。
参考文献
1 陈亮 AVS先进编码技术研究 华中科技大学 2006
2 申青平 AVS-M关键技术及多平台应用研究 湘潭大学 2007
测量模式论文范文5
十八大以来，***中央、***提出了一系列加快水利改革发展的方针和***策，为新时期水文工作指明了方向。水生态建设、流域经济社会发展、最严格水资源管理、全面深化改革等都对水文工作提出了新的要求，水文事业发展迎来了难得的机遇，同时也面临着巨大的挑战。
作为高职院校，如何为国家培养适应水文行业新形势下的水文与水资源工程专业的高技术技能人才，是需要认真设计和实践的。
1水文行业的新发展
1.1水文机制体制改革加快，基础设施投入空前增长
近年来，水利部积极倡导和推行水文机构改革，省级水文机构升格或高配副厅级干部，理顺地市级水文机构规格，推动地方水文工作实行双重管理体制，水文单位因地制宜地参照《公务员法》管理。中央和地方***府逐年加大水文投入力度，特别是2011年、2012年以来实施的中小河流水文监测项目，水文投入得到空前增长。截至2015年，全国水文经费投入总额超100亿元，其中基建经费占绝大部分。
1.2水文观测处理应用的全面信息化
水文测验方式和技术处于由传统方式向现代化方式的转变阶段，初步形成驻测、巡测、水文调查、应急监测相结合的水文监测体系，水文测报现代化水平不断提升，全国已有50%的雨量站、水位站实现了自动观测、长期自记和数字存储。先进的流量、水质、泥沙监测仪器得到推广应用，地理信息系统、遥感系统、全球定位系统等现代技术的应用逐步扩展，目前正积极构建智慧水文监测系统。
1.3水文行业公众服务的广度和深度大幅增加
社会发展对水资源的优化配置、节约和保护提出了更高要求。在城市供水安全、防洪安全、水生态保护与修复、区域经济发展战略、建设社会主义新农村、保障农村饮水安全等方面，水文作为国民经济和社会发展的基础性公益事业，有着不可推卸的责任。
1.4生态水文建设全面铺开
在我国，由于经济社会发展，水生态问题愈来愈突出，如水体污染，湖泊面积减少，湿地退化，河道断流，地下水位持续下降，入海水量减少等。十八大中提出要建设生态文明，具体到水资源方面，首先必须做好水量和水质的监测，同时积极拓展水生态监测服务体系。重点监测河湖流量管理监测、水质(藻类等生物类)监测、绿水监测和地下水监测、土壤墒情监测。
1.5城市水文工作日趋重要
随着经济社会发展，我国城市化进程明显加快，城市化水平已由1980年的19.48%迅速增长到2015年的55%。大多数城市坐落在江河湖海之滨，并有防洪任务，这就对城市水文提出了越来越高的要求。城市水文主要涉及防洪排涝、城市水环境、城市供水、城市给排水、城市规划设计和城市景观等多个方面。
2人才培养模式的改革
为适应水文发展新形势，本院的水文与水资源工程专业也及时响应，调整人才培养模式和课程体系，为水文行业培养合格的技术技能人才。在人才培养模式改革方面，改变以前的本科学科体系的培养模式，按照职业岗位要求，根据主要工作任务，重点培养职业所需要的核心技能。依照现代水文行业四大岗位工作群，充分结合校内外实习资源，建立新的“四模块，双实习”的人才培养模式。“四模块”是指适应现代水文四大岗位工作群的四大课程模块，分别是水文信息化模块、水生态监测模块、现代水文测验模块和水文公共服务模块，四个模块按照能力递进的先后顺序，依次衔接，分布于第1～6学期。“双实习”是指充分利用校外水文实习单位在水文生态监测模块和现代水文测验模块具有的优质实习资源，结合我本院校内在水文信息化模块和水文公共服务模块方面的实训资源，建立和“四模块”配套的实践教学体系，化解本专业实践教学薄弱的难题。
3配合人才培养模式的课程体系的改革
本专业原课程体系主要依据传统水文行业的“水文测验、水文预报和水文计算”三模块而搭建，其余课程均根据课程之间的学术逻辑关系进行编排，是为研究型水文专业而设立的，未能很好地体现出能力递进和应用型、实践性，在梳理现代水文行业的四大岗位工作群后，建立起对应的“四模块，双实习”的人才培养模式。其中，“四模块”是搭建新的课程体系的主要支柱，新的课程体系也有四大模块，分别是水文信息化课程模块、水生态监测课程模块、现代水文测验课程模块和水文公共服务课程模块。水文信息化课程模块培养的是学生应用现代水文仪器和软件的核心能力，属于四模块中的基础部分，主要在第l和第2学期开设;水生态监测课程模块培养的是学生生态水文要素监测的核心能力，在四模块中处于基层进阶部分;现代水文测验课程模块培养的是学生利用现代水文仪器和新观测方法进行水文勘测的核心能力，在四模块中处于中心主体部分;水文公共服务课程模块培养的是学生利用水情信息进行资源利用监督、地质灾害预警、城市防洪等服务工作的能力，在四模块中处于发展提升部分。
水文信息化课程模块主要课程有水利工程CAD、计算机应用基础、vB程序语言、数据库基础、电路基础、水利工程测量和3S基础;水生态监测课程模块主要课程有水文学原理、水质监测及评价、生态学基础和水生态环境监测方法与技术;现代水文测验课程模块主要课程有水文统计学、水文测验学、水文预报和水文水利计算;水文公共服务课程模块主要课程有水资源评价与管理、水文地质学、水土保持监测和城市水文学。
4教学模式的改革
按照现代高职教学改革的基本理念，要重视实践，重视和生产对接，但是本专业的校内实践教学条件和实际生产差距较大，不宜实现大范围的理实一体化教学模式，而目前的水文行业多数岗位的工作任务是一半户外操作，一半户内计算。综合这些情况，可将主要讲述户外操作类课程的实践教学任务集中在校外教学实习和项岗实习中，主要讲述理论计算、软件操作类的课程采用任务驱动法和项目教学法教学。任务驱动法对于传统理论性知识的理解有着较好的改革效果，比较适合有大量计算任务的相关水文课程。同时，本专业教师及学院勘测设计院经常承接水文行业的相关工程项目，教师工程项目实践经验丰富，项目案例较多。在具体教学过程中，结合教学内容，将实际生产项目零碎化、简易化后作为课堂教学项目，引导学生收集资料、设计方案、合作分工，最终完成相应的教学任务。
其次，考虑到本专业学生的班级人数一直保持在30人左右，在教学过程的组织上，尝试采用小班化教学模式，鼓励学生自主学习、合作学习和探索学习，上课形式多样。积极鼓励讨论式课堂，教师交替采用一对一和一对多的教学策略，既保证整个教学进度，同时又做到因材施教，充分尊重学生的能力差异。积极关注学生学习情感，调动每一位学生的学习积极性，做好学生个性、情感和能力的全面培养发展。在非课堂教学环节的教育上，尝试采用导师制，5～6名学生配1位专业教师为导师，导师在自习时间和业余时间，在带领学生进行实际生产项目过程中，悉心为学生进行指导和讲解，同时，在学习质量评价和教师教学工作量计算中，充分考虑导师制影响因子。
5创新人才培养质量评价机制
本专业传统的考核评价机制是教师主导制和试卷考核制，在进行人才培养方案和课程体系改革，尤其是教学模式改革的基础上，为进一步适应水文行业企业对合格毕业生的要求，必须对本专业的人才培养质量评价机制进行改革，改革主要有3个基本原则：第三方评价原则、强化过程评价原则和强化项目成果评价原则。第三方评价主要是在学习质量评价的主体上，更多地计入潜在用人单位的评价和学生团体的评价_强化过程评价旨在更多地关注学生良好的职业情感和职业态度的养成;强化项目成果评价主要是逐步用模拟生产项目的质量评价替代纯理论知识考核。这一评价机制改革和前面三方面的改革是密切相关，缺一不可的。
6改革需要有特色
水文与水资源工程专业是本院传统的水利类专业，具有很好的行业背景和影响力。在水文行业新发展的情况下，要继续保持优势，一是需要同步调改革，二是需要在改革过程中建立和强化自己的特色。
6.1强化专业社会服务能力
本专业具有良好的行业背景，校内勘测设计院和教学系经常承担水文类的横向科研项目，教师和学生参加社会实践的机会较多，教师可将课堂教学内容和生产实际项目结合，采用项目教学法或者以教学实习和项岗实习的形式组织教学过程，既培养了学生的实践操作技能，同时又在行业内树立了服务品牌。当前，水文行业的社会服务项目激增，例如水资源论证、山洪地质灾害调查、河道勘查和农田灌渠改造等项目，这些对于本校积极开展水文社会服务是一个很好的机遇。
6.2尝试进行开放性课程改革
现阶段水文行业正处于深刻变化的阶段，新仪器、新方法、新技术、新业务层出不穷，如何紧跟行业的发展，更新教学内容，培养符合现代水文行业的高技能人才，是需要精心设计和筹划的。如果走正常专业人才培养方案调整的流程，不仅工作量大，而且在教材建设申报、实训教学资源建设、培养能力调整等方面严重滞后，因此可采用进行开放性课程改革的方法解决实效性问题，具体来讲就是在确定每门专业课程教学内容和教学目标时，不局限于培养方案和教材，设立固定教学内容及目标模块，新增教学内容及目标模块，固定教学内容及目标模块依据当前培养方案和课程标准适当精简，新增教学内容及目标模块依据近2年行业的新发展情况进行编制，教学内容采用教师讲义的形式进行补充。
6.3率先建立高职类该专业和应用型本科该专业培养对接模式
目前，国内开设水文与水资源工程专业的高职院校极少，因此可抢抓机遇，提前和开设本专业的应用型本科院校联系，共同开发本专业的高职——本科对接培养模式和课程体系，鼓励学有余力的学生积极升学深造，并适当加大在社会和行业内的宣传，以此作为特色，做大做强本专业。
作者：刘姣姣 李太星 来源：无线互联科技 2015年23期
测量模式论文范文6
【关键词】 ***府审计； 审计载体； 审计取证； 审计取证模式； 审计主题
中***分类号：F239.44 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）22-0121-06
一、引言
获取审计证据是审计最核心的内容之一。审计取证模式是获取审计证据的思路，它决定审计结论的可靠程度，是审计效率效果的基础。每个国家的审计准则，都是以一定的审计取证模式为基础的，审计取证模式是审计准则的灵魂和主线。
关于审计取证模式有两个基本问题，一是审计取证模式的种类，二是审计取证模式的影响因素。对于上述两个基本问题都有一些相关研究。关于审计取证模式的种类，一般认为，有账项基础审计、制度基础审计、风险导向审计。事实上，这些审计取证模式主要是针对财务信息审计而言的，如果审计主题不是财务信息，则审计取证模式并非如此。关于审计取证模式的影响因素，一些文献认为，审计环境影响审计取证模式，但是，审计环境的内容太多，这种分析过于原则；另外一些文献认为，审计效率和审计风险影响审计取证模式，然相对而言，审计载体、审计主题对审计取证模式可能有更加基础性的影响。总体来说，现有文献对审计取证模式的两个基本问题还缺乏系统的研究，***府审计取证模式更是如此。
本文以审计载体、审计主题为基础，研究审计取证模式的类型及影响因素，构建审计取证模式的理论框架，并用我国***府审计取证模式来验证上述理论框架。
二、文献综述
根据本文的主题，相关的文献综合包括两部分内容，一是审计取证模式的种类，二是审计取证模式的影响因素。
关于审计取证模式的种类，莫茨、夏拉夫（1990）将获取审计证据具体的思维概括为五种主义：权威主义（以他人证言为基础获取证据），神秘主义（以灵感为基础获取证据），理性主义（以计算为基础获取证据），经验主义（以经验为基础获取证据），实用主义（以正确事实为基础获取证据）。不少文献认为，审计取证模式包括账项基础审计、制度基础审计、风险导向审计，有些文献将风险导向审计再区分为传统风险导向审计和现代风险导向审计（胡春元，2001；陈毓圭，2004；谢荣、吴建友，2004）。刘兵、王雅（2004）提出分析基础审计模式，认为账项基础审计、制度基础审计和风险导向审计是从“部分整体”收集证据的模式，分析基础模式是“整体部分整体”的取证模式，既可以提高审计工作效率，也能较好地保证审计质量。在***府审计领域，石爱中、孙俭（2005），董伯坤（2007）区分了手工背景下和信息化背景下的审计模式，认为手工背景下的审计模式包括账项基础审计和制度基础审计，信息化背景下的审计模式包括账套式审计和数据式审计。陈太辉、杨明月（2011）将审计的思维路径提炼为五个步骤：合理怀疑，发现问题，证实问题，力求达成共识和解决问题。
关于审计取证模式的影响因素，信息化背景和手工背景下的审计取证模式存在重大差异（王智玉，2011），正是由于审计客体的信息化水平不同，审计取证模式才区分为多种模式（石爱中、孙俭，2005；董伯坤，2007）。还有一些文献认为，审计效率和审计风险也是影响审计取证模式的重要因素，审计取证模式从账项基础审计发展到制度基础审计，进而发展到风险导向审计，是审计效率和审计风险共同作用的结果（谢志华，1997；胡春元，2001；赵保卿、任晨煜，2003；陈毓圭，2004；谢荣、吴建友，2004；谢志华，2008）。
上述文献对于我们理解***府审计取证模式有较大的启发。然而，审计取证模式还是缺乏一个清晰的分类框架，涉及的审计取证模式影响因素也未包括一些重要因素，所以，总体来说，关于***府审计取证模式还是缺乏系统的理论框架。
三、理论框架
（一）审计取证模式的总体框架
从技术逻辑来说，审计取证是通过系统的方法获取证据，以搞清楚审计事项的真实情况，而审计事项的真实情况本身是存在的，并不需要审计人进行再生产，所以，审计取证事实上是一个验证过程，即通过一定的方法对客观存在的事项进行验证，并记录验证的结果。审计取证既然是一个验证过程，则验证事项本身的信息存储方式就是验证方式选择的基础性因素，验证方式要依据信息存储方式来选择，信息存储方式不同，验证模式也不同。
一般来说，验证事项本身的信息存储方式首先可以区分为电子数据和非电子数据，很显然，这两种数据的验证方式存在差异。在此基础上，无论是电子数据，还是非电子数据，都区分为有支撑载体和无支撑载体两种情形。有支撑载体是指信息本身形成一个链，可以从高层级信息追踪到次层级信息，次层级信息可以支持高层级信息，通过次层级信息可以验证高层级信息。无支撑载体是指没有形成信息链，一些高层级信息缺乏次层级信息支持，无法通过次层级信息来验证高层级信息。很显然，这些差异会影响审计取证方式。
在有支撑载体的情形下，有些支撑载体有实物对应，可以通过测量实物来验证信息；而有些支撑载体则没有实物对应，无法通过测量实物来验证信息。很显然，这会影响审计取证方式。在无支撑载体的情形下，有些存在持续可靠的信息生产流程，如果流程可靠，则信息可靠也就有了相当的基础；有些并不存在持续可靠的信息生产流程，流程本身无法为信息质量提供保障。很显然，上述差异会影响审计取证方式。
此外，审计主题还会影响审计取证方式。审计主题是审计人员发表审计意见的特定事项，一般分为财务信息、非财务信息、特定行为、制度这四类，不同的审计主题在审计载体方面可能存在较大的差异，这些差异会影响审计取证模式。需要注意的是，无论何种审计主题，都会表现为一些信息，即使是特定行为和制度也会表现为一些信息，但是，对于这些主题的审计，其目的不是对这些信息本身是否真实发表意见，而是对这些信息反映的行为、制度是否合规合理发表意见，因此，不属于信息主题。所以，所有审计主题都有信息载体，审计主题是通过影响审计载体，进而影响审计取证方式，从根本上来说，需要以审计载体为依据来选择审计取证模式。
综合上述分析，总体来说，审计载体有四种情形：非实物载体、实物载体、有持续可靠流程、无持续可靠流程，不同审计载体情形下的审计取证模式分别命名为命题论证模式、专业测量模式、数据流程模式、数据分析模式，审计取证模式的逻辑框架如表1所示。
（二）命题论证模式
如果存在非实物支撑载体，审计事项相关的信息形成一个完整的链，通过次级信息可以验证高层级信息。在这种情形下，审计取证就如同命题证明。这些命题是有逻辑结构的，从总命题分解为次层级命题，次层级命题再分解为更次级的命题，围绕最基础的命题收集证据。如果这些基础性的命题得到证明，则其支撑的上层级命题就得到证明，每个层级都是如此，最终使总命题得到证明。这些总命题也就是审计目标，而这些次级命题也就是不同层级的具体审计目标。
命题论证的基本思路有两个逻辑步骤：一是从上到下的命题分解，也就是从审计目标开始，确定具体审计事项的具体审计目标；二是从下到上的命题证明，也就是围绕具体审计事项的具体审计目标收集证据。一般来说，从上到下的命题分解具有相对稳定性，而从下到上的命题证明则受到一些权变因素的影响，从而命题论证模式呈现多样化。
首先，具体审计事项是否要区分重点。如果不区分重点，则所有审计事项都同等对待；如果要区分审计重点，则需要有一定的方法来区分。很显然，区分重点会提高审计效率，但是可能会对一些审计事项投入的审计资源减少，或者是找错了审计重点，这些都可能增加审计风险。历史上的账项基础审计、制度基础审计、风险导向审计，都属于命题论证模式，其区别就是是否区分审计重点。账项基础审计对于所有的审计事项同等对待，不区分审计重点，制度基础审计以制度评估为基础来寻找审计重点，风险导向审计以风险评估为基础来寻找审计重点。
其次，是详细审计还是抽样审计。在命题论证模式下，每个具体审计事项都有具体审计目标，而每个具体审计事项都有若干个体，这些个体的集合形成该具体审计事项的总体。就该总体作出结论，有两种选择：一是对该总体的全部个体进行审计，这就是详细审计；二是从该总体中抽取样本，对样本实施审计，根据样本审计结果推断总体结论。很显然，抽样审计效率较高，但是，如果样本不能代表总体，则可能产生审计风险。所以，对详细审计和抽样审计的信赖程度不同，审计效率和审计风险也不同，账项基础审计基本上不信赖抽样审计，而制度基础审计、风险导向审计信赖抽样审计，只是二者的抽样方法存在差异。
最后，数据载体是电子数据还是非电子数据，会影响具体审计事项的命题论证。将具体审计事项区分重点的一个很重要原因是为了提高审计效率。然而，在电子数据下，计算机的数据处理能力使得信息查找和计算成为很容易实现的功能，所以，区分审计重点，对非重点审计事项减少审计资源投入的意义大为降低。同时，从详细审计发展到抽样审计的重要原因之一也是提高审计效率，但是，在电子数据下，由计算机实施详细审计并不是很麻烦的事，也不会给审计效率带来较大的负面影响。正是由于数据载体的上述影响，在电子数据下，全面审计、详细审计并不会影响审计效率，同时，有利于审计风险控制。所以，以全面审计、详细审计为特征的电子数据审计就形成了相对***的审计取证模式。这种审计取证模式的逻辑步骤如下：一是从上到下的命题分解，也就是从审计目标开始，确定具体审计事项的具体审计目标；二是根据具体审计事项的具体审计目标构建审计分析模型，并用这些分析模型对数据进行分析，确定数据疑点；三是追踪疑点，确认疑点是否存在。很显然，上述步骤与手工背景下命题论证模式有重大区别，但是，还是命题论证取证模式。本文将手工背景下的命题论证模式称为命题论证模式（A），将信息化背景下的命题论证模式称为命题论证模式（B）。
根据上述分析，关于命题论证模式有如下结论：命题论证取证模式适用于有非实物支撑载体的情形，其基本思路有两个逻辑步骤，一是从上到下的命题分解，二是从下到上的命题证明。数据载体、审计效率、审计风险会影响从下到上的命题证明过程，从而使得这种证明过程呈现多样化，进而使得命题论证模式多样化。
（三）专业测量模式
如果存在实物支撑载体，审计事项相关的信息形成一个完整的链，基础层级的信息有实物对应，可通过测试实物来验证基础性信息，并通过基础性信息进而验证其支撑的高层级信息。其基本思路是实物测量，通过对实物进行测试来重新生产信息，通过重新生产的信息来验证原来的信息。由于提高审计效率和防范审计风险的考虑，专业测量模式也有两种类型，一是自行测量，二是委托测量。当审计机构具有某方面的专长时，可以自行测量，否则，要委托专业机构来完成，审计机构只是对这个过程进行适当的监督和确认。当然，任何测量专长都是可以建立的，例如，一些审计机关为了进行环境审计，建立了自己的环境监测机构，如果有足够的投入，这些机构完全可能具有较高的专业水平。现在的问题是，审计取证模式并不只是满足获取高质量审计证据的需要，而是要同时考虑提高审计效率、降低审计成本，只有二者兼得的审计取证模式才是好的审计取证模式。当然，对于审计机构来说，何种专业测试要外包、何种专业测量要自制，需要根据专业测量的业务量多少和资产专用性来考虑。如果专业测量业务量较多并且资产专用性程度高，则适宜采用自制测量模式，而其他情形下，一般要考虑外包测量模式。同时专业测量是测量实物，所以，一般来说，电子数据和非电子数据的不同，对专业测量模式并无显著影响。
根据上述分析，关于专业测量模式有如下结论：专业测量取证模式适用于有实物支撑载体的情形，其基本思路是通过对实物进行测试来重新生产信息，通过重新生产的信息来验证原来的信息，审计效率、审计风险导致自制测量模式、外包测量模式的出现。
（四）数据流程模式
当不存在支撑载体时，无法通过次级信息来验证高层级信息，此时，如果信息生产过程可靠，可以通过评估信息生产流程是否持续可靠来判断信息质量，数据流程模式就产生了。其基本思路是验证数据流程的持续可靠性，通过数据流程的持续可靠性来判断信息质量。由于手工生产的数据流程和信息化背景下的数据生产流程具有很大的差异，所以，验证电子数据生产流程和非电子数据生产流程的方法也存在很大的差异。
在手工数据生产流程下，审计取证过程一般包括风险评估和流程测试两个逻辑步骤。这里的风险是流程风险，也就是流程不能保障数据质量的可能性，一般可以分解为固有风险、控制设计和执行风险、控制运行效果风险（雷英和吴建友，2011）。流程测试是以风险评估为基础，对每个风险点的持续可靠性之测试。本文将手工背景下的这种模式称为数据流程模式（A）。在信息化数据生产流程下，既可以采用面向系统的方法，例如测试数据法、集成测试法、平行模拟法、程序跟踪法等，也可以采用信息系统评估技术，例如控制矩阵、风险矩阵、层次分析法等（陈伟、张金城，2008；刘汝焯，2008）。信息化背景下，究竟是采用面向系统的方法，还是采用信息系统评估技术，主要还是基于不同模式的风险和效率之考虑。本文将信息化背景下的各种模式称为数据流程模式（B）。
根据上述分析，关于数据流程模式有如下结论：数据流程模式通过评估信息生产流程是否持续可靠来判断信息质量，由于手工生产的数据流程和信息化背景下的数据生产流程具有很大的差异，数据载体、审计效率、审计风险导致数据流程模式的多样化。
（五）数据分析模式
当不存在支撑载体，并且信息生产流程本身无法保证信息质量时，取证思路就改为从数据之间的逻辑关系来判断数据质量，这就是数据分析模式。数据分析模式的逻辑步骤包括两个阶段：一是数据分析找疑点，主要是通过将审计目标确定到具体审计事项，根据具体审计目标构建数据分析模式，并根据数据分析模式来寻找疑点；二是核实疑点，也就是针对疑点使用各种审计取证程序来核实疑点是否真的就是对审计标准的偏离。
一般来说，判断数据之间逻辑关系的分析方法有多种，主要的方法包括：重新计算、数据质量评估、数据关联等多维数据分析、数据挖掘、探索性因子分析、文本挖掘等，这些方法从不同的角度来判断信息是否存在逻辑矛盾。一方面，数据本身的特征会影响数据分析方法的选择，例如，定性数据和定量数据的分析方法可能不同；另一方面，电子数据和非电子数据的分析方法也可能存在较大差异，非电子数据可能限制了许多数据分析方法的采用。本文将非电子数据下的数据分析模式称为数据分析模式（A），电子数据下的数据分析模式称为数据分析模式（B）。当然，不同的数据分析方法会有不同的效率，也会有不同的成本。
根据上述分析，关于数据分析模式有如下结论：数据分析模式通过数据之间的逻辑关系来判断数据质量，逻辑步骤包括数据分析找疑点和核实疑点两个步骤，数据载体、审计效率、审计风险导致数据分析模式的多样化。
（六）几个相关问题
1.审计取证模式的交叉适用
根据本文前面的分析，命题论证模式、专业测量模式、数据流程模式、数据分析模式是四种不同的审计取证模式。命题论证模式适用于信息存在纸质或电子数据载体；专业测量模式适用于信息存在实物支撑载体；当不存在支撑载体时，如果信息生产过程持续可靠，则采用数据流程模式；当不存在支撑载体，并且信息生产流程本身无法保证信息质量时，则采用数据分析模式。这四种模式之间是否真的存在不可跨越的界限呢？显然不是。不存在支撑载体的两种取证模式，显然也可以用于存在纸质或电子数据载体时的审计取证。当存在纸质或电子数据载体时，数据流程模式和数据分析模式都可以采用。由于数据流程不一定持续可靠，所以，其应用范围受到一定的限制，而数据分析模式几乎没有应用条件，在任何情形下都可以采用，只是由于审计效率、审计成本、审计风险的影响，使得不同的审计取证模式具有不同的适用性。不同审计载体的审计取证模式如表2所示。
2.数据分析模式的适用范围
表2显示，数据分析模式具有广泛的适用性。然而，这是未考虑审计意见类型，如果考虑审计意见类型，则这些审计取证模式的适用范围会缩小，其原因是不同取证模式获取的审计证据有不同的充分性。审计证据的充分性是对审计证据数量的衡量，指审计证据在数量上足够多，如果是抽样审计，则样本量已经足够代表总体。在命题论证模式、专业测量模式、数据流程模式下，要么对全部个体实施详细审计，要么对能代表总体的样本实施审计，根据样本推断总体状况。在这些情形下，审计证据具有充分性，能够对总体发表审计意见，所以，这些取证模式下，能够发表合理保证审计意见。数据分析模式则不同，通过数据分析找疑点，如果找到的疑点所组成的样本并不能代表总体（一般情形下都是如此），则无法通过已经核实的疑点对总体发表意见，只能就已经核实的疑点发表审计意见，这就是有限保证审计意见，相当于只能就已经发现的事实发表意见，这种取证模式也称为事实发现型取证模式。所以，虽然数据分析模式具有广泛的适用性，但是，这种取证模式获取的审计证据只能支持有限保证审计意见，如果需要发表合理保证审计意见，则不宜采用这种取证模式（郑石桥，2015）。
3.审计主题对审计取证模式的影响
一般来说，所有审计主题都有信息载体，审计主题通过影响审计载体进而影响审计取证方式。然而，不同的审计主题，其审计载体具有某种规律性，从而使得审计主题与审计取证模式之间形成规律性的联系。一般来说，财务信息具有非实物载体，并且要求发表合理保证审计意见，所以，命题论证是主流取证模式；非财务信息的情形较为复杂，审计载体可能出现各种类型，而审计意见类型也可能包括合理保证和有限保证两种情形，所以，四种取证模式都可能采用；特定行为一般难以形成非实物载体的系统信息载体，多数情形下是无持续可靠流程这种类型，所以，数据分析模式采用较多，当然，也难以发表合理保证审计意见；制度的相关信息可能类似于非财务信息，四种取证模式都可能采用。审计主题和审计取证模式之间的关联，归纳起来如表3所示。
四、我国***府审计取证模式分析
以上分析了审计取证模式的类型及影响因素，在具体内容中并没有区分不同审计主体，然而，从现实生活来说，民间审计主要是从事财务信息主题和制度主题审计，只有***府审计的审计业务类型才可能包括财务信息、非财务信息、特定行为、制度这四种类型，所以，从这个意义上来说，本文所讨论的审计取证模式是以***府审计为主的。下面用前文提出的审计取证模式理论框架来分析我国***府审计取证模式，以一定程度上验证这个框架。
根据《中国审计年鉴》“全国审计机关分行业审计（调查）情况表”，我国***府审计的主要业务类型包括预算执行审计、财***决算审计、专项资金审计、固定资产投资审计、金融审计、企业审计、经济责任审计，本文分别分析各类审计的取证模式。
预算执行审计主要关注预算行为是否合规合理，并且以预算违规行为为切入点，关注相关预算制度所存在的缺陷，所以，从审计主题来说，预算执行审计是以特定行为为主，一定程度上涉及预算制度。在这种审计主题选题下，如果相关的审计载体不清晰，数据分析模式就会成为主流的审计取证模式。也正是因为采用这种事实发现型取证模式，无法对预算执行行为发表合理保证审计意见，只能就已经发现的事实来发表有限保证审计意见。
财***决算审计应该主要关注财***决算是否真实，其审计主题是财务信息，并且存在非实物载体组成的信息链，可以采用命题论证模式，发表合理保证审计意见。但是，由于我国的财***决算审计主要是上级审下级，一般情形下，上级很少对下级的财***决算进行全面审计，主要是关注上下级之间的财***往来和清算事项，所以，这种局部的审计也不支持对决算报表整体发表意见，其审计取证也不一定采用命题论证模式。
专项资金审计主要关注专项资金收支行为是否合规合理，并且以违规行为为切入点，关注相关专项资金制度所存在的缺陷，所以，从审计主题来说，专项资金审计是特定行为为主，一定程度上涉及专项资金制度。在这种审计主题选题下，如果相关的审计载体不清晰，数据分析模式就会成为主流的审计取证模式。也正是因为采用这种事实发现型取证模式，无法对专项资金收支行为整体发表合理保证审计意见，只能就已经发现的事实来发表有限保证审计意见。
固定资产投资审计与其他类型审计一个重要区别是关注工程预决数据的真实性，并且，由于工程实体可以测量，所以，专业测量模式得到广泛的应用。
金融审计主要关注金融机构的行为是否合规合理，并且以违规行为为切入点，关注相关金融制度所存在的缺陷，所以，从审计主题来说，金融审计是特定行为为主，一定程度上涉及金融制度。在这种审计主题选题下，如果相关的审计载体不清晰，数据分析模式就会成为主流的审计取证模式。也正是因为采用这种事实发现型取证模式，无法对金融机构的行为整体发表合理保证审计意见，只能就已经发现的事实来发表有限保证审计意见。企业审计与金融审计类似。
从理论上来说，要全面鉴证、评价领导干部的经济责任，经济责任审计应该关注财务信息、非财务信息、特定行为和制度，但是，从现实来看，不少审计机关并不鉴证财务信息、非财务信息的真实性，主要关注领导干部及其领导的单位在行为方面是否合规合理，并一定程度上关注相关的制度。所以，经济责任审计实施的主题主要是特定行为，兼有一定的制度。在这种审计主题选题下，如果相关的审计载体不清晰，数据分析模式就会成为主流的审计取证模式。
五、结论和启示
审计取证模式是获取审计证据的思路，关于审计取证模式有两个基本问题，一是审计取证模式的种类，二是审计取证模式的影响因素。本文以审计载体、审计主题为基础，研究审计取证模式的类型及影响因素，构建审计取证模式的理论框架。
审计载体是影响审计取证模式的基础性因素，在此基础上，审计效率、审计风险影响审计取证模式。总体来说，审计取证模式有四种：命题论证模式、专业测量模式、数据流程模式、数据分析模式。命题论证取证模式适用于有非支撑载体的情形，其基本思路有两个逻辑步骤，一是从上到下的命题分解，二是从下到上的命题证明。数据载体、审计效率、审计风险会影响从下到上的命题证明过程，从而使得这种证明过程多样化，进而使得命题论证模式多样化。专业测量取证模式适用于有实物支撑载体的情形，其基本思路是通过对实物进行测试来重新生产信息，通过重新生产的信息来验证原来的信息，审计效率、审计风险导致自制测量模式、外包测量模式的出现。数据流程模式通过评估信息生产流程是否持续可靠来判断信息质量，由于手工生产的数据流程和信息化背景下的数据生产流程具有很大的差异，数据载体、审计效率、审计风险导致数据流程模式的多样化。数据分析模式通过数据之间的逻辑关系来判断数据质量，逻辑步骤包括数据分析找疑点和核实疑点两个步骤，数据载体、审计效率、审计风险导致数据分析模式的多样化。
虽然不同审计取证模式各有其适用范围，但是，一些取证模式之间有一定的交叉适用。不存在支撑载体的两种取证模式，显然也可以用于存在纸质或电子数据载体时的审计取证。数据分析模式在任何情形下都可以采用。当然，审计意见类型会限制数据分析模式的适用范围，如果需要发表合理保证审计意见，则不宜采用这种取证模式。
审计主题会影响审计载体，进而影响审计取证方式。不同的审计主题，其审计载体具有某种规律性，从而使得审计主题与审计取证模式之间形成规律性的联系。
本文的结论告诉我们，审计取证模式并不是随意选择，必须信赖一定的前提来决策审计取证模式。审计载体是基础性条件，而审计意见类型是约束性条件，不能满足审计意见类型要求的取证模式是失败的模式，在此基础上，考虑审计效率和审计风险的要求。目前，我们的***府审计事业还处于发展之中，审计业务类型需要进一步清晰，审计主题需要进一步清晰，审计意见类型需要进一步清晰，满足这些条件后，审计取证模式才能清晰。而只有确定了清晰的审计取证模式，审计准则才有了灵魂和主线。
【参考文献】
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测量模式论文范文7
关键词：公路声环境影响评价，预测模式
0 引言
《环境影响评价技术导则――声环境》（HJ/T2.4-1995）（以下简称“老导则”）中公路噪声预测模式采用美国联邦公路局公路噪声预测模式(简称FHWA)；新颁布实施的新导则中公路噪声预测模式是在FHWA模式基础上进行了修正，更符合中国的实际情况，其源强、衰减项等均变化较大。免费论文。以下将就模式及计算结果进行比较分析。
1 预测模式及参数
1.1 老导则模式及参数
老导则中推荐的公路噪声预测模式为美国联邦公路局公路噪声预测模式(简称FHWA)，模式如下：
式中：――第i类车的小时等效声级，dB(A)；
――第i类车的参考能量平均辐射声级，dB(A)；
Ni ――在指定时间T(1h)内通过某预测点的第i类车流量；
D0 ――测量车辆辐射声级的参考位置距离，D0=15m；
D――从车道中心到预测点的垂直距离，m；
Si ――第i类车的平均车速，km/h；
T ――计算等效声级的时间，1h；
a ――地面覆盖系数，取决于现场地面条件，a=0或a=0.5；
ΔS ――由遮挡物引起的衰减量，dB(A)。免费论文。
Φa――代表有限长路段的修正函数，其中Ψ1、Ψ2为预测点到有限长路段两端的张角(rad)。
总车流等效声级为各类车流等效声级叠加。
1.2 新导则模式及参数
新导则中推荐的公路噪声预测模式如下：
第i类车等效声级的预测模式
式中：
―第i类车的小时等效声级，dB(A)；
―第i类车速度为Vi，km/h；水平距离为7.5米处的能量评价A声级，dB(A)；
―昼间，夜间通过某个预测点的第i类车平均小时，辆/h；
r ―从车道中心线到预测点的距离，m；该模式适用于r>7.5m预测点的噪声预测；
―第i类车的平均车速，km/h；
T ―计算等效声级的时间，1h；
―预测点到有限长路段两端的张角，弧度。
―由其他因素引起的修正量，dB(A),按下式计算：
式中：
―线路因素引起的修正量，dB(A)；
―公路纵坡修正量，dB(A)；
―公路路面材料引起的修正量，dB(A)；
―声波传播途径中引起的衰减量，dB(A)；
―由反射等引起的修正量，dB(A)；
总车流等效声级为总车流等效声级为各类车流等效声级叠加。
1.3 新老导则预测模式差异
新老导则预测模式不同之处主要表现在以下几个方面。
⑴源强不同：新导则预测模式中源强为7.5m处车辆辐射声级，较老导则15m处辐射声级相比，新导则更符合国内公路的实际情况，预测模式的适用范围更广。
⑵地面衰减项不同：老导则地面衰减项为，新导则中对于软地面衰减项为。
⑶衰减量不同：老导则中衰减量S=L树林+L建筑物+L声影区；新导则中衰减量主要包括线路因素引起的修正量、声波传播途径中引起的衰减量及反射等引起的修正量，衰减项修正更接近实际情况。
2 新老导则预测结果比较
2.1 预测计算参数
在不考虑路基高形式造成声影区影响和前排建筑物、树林等屏蔽影响及地形变化情况，预测距离道路中心线20m、40m、60m、80、100m、120、160、200处噪声值。
主要计算参数：车型比和昼***见表1；交通量为15947 pcu/d，设计车速为80km/h，地面为软地面。
表1 车型比和昼***
测量模式论文范文8
关键词：不完美资本市场；公司投资；投资机会；边际Q；Tobin's Q
1. 引言
理论界之所以关心不完全资本市场条件下现代公司投资决策的实证研究，宏观上是因公司投资周期性可能在不完美资本市场条件下放大导致更大的宏观经济的震荡，微观是因为不完美的资本市场导致内部资金与外部资金成本上存在差异从而对保险与信贷市场产生关键性的影响。Modigliani and Miller（1958）论证了在没有摩擦的资本市场条件下公司的真实投资决策与公司的财务结构与***策没有关联，公司投资决策不必考虑财务上的因素。Tobin（1969）提出了公司投资的Q方法，认为资本存量的市场价值与重置成本是解释公司投资需求的基本变量。这两种方法都代表了公司投资决策的新古典理论，在这两种早期的公司投资理论方法的指导下，公司投资决策不可避免地采用了代表性公司（Representative Firms）的假定。而现代公司投资决策的实证研究，超越了这些无摩擦资本市场与代表性公司的假定，结合了公司投资决策中的信息与激励问题。
本文基于不完美资本市场条件下的公司投资决策这一领域核心文献的梳理，给出不完美资本市场条件下的公司投资决策在新古典框架下的标准公司投资动态模型；基于这一模型，阐述了公司投资决策实证研究模型的构造方法与过程；不但说明实证研究中的困难——投资机会Q测度，而且指出了相应的解决方法。
2. 实证模型的理论基础与实证模型的构建
2.1实证模型的理论基础
为了构造不完美资本市场条件下公司投资决策的实证模型，本文先介绍新古典的公司投资决策模型阐述理论基础。设公司资本是唯一的准固定要素，假定资本存量的调整为凸成本函数，风险中性的管理者选择每期的投资实现公司预期的未来利润流现值最大化。该最大化问题可以由下述模型刻画：
这里，下标i与t分别表示公司与时期；Kis表示期初的资本存量；π是利润函数；θis是对利润函数的外生冲击；C是资本存量的调整函数；Iis是公司投资； λit是资本调整成本函数的外生冲击； δ是公司资本固定的折旧率； 是公司i在时期t基于可获得的信息集Ω条件下的期望算子。由投资引起的新资本在当期就具备生产能力。
风险中性的管理者选择每一期的投资，从而使公司价值即式（1）最大化。在模型（1）中，目标函数最大化的公司投资的一阶条件为
式（3）定义了边际Q。从该式可以看出，由新增的投资带来的利润的折现值就是边际Q测度。边际Q就是投资机会的理论上的测度。由式（2）知，最大化模型（1）的关于公司投资的最优条件是新增投资的边际成本等于它的边际利润。
2.2 实证模型的构建
进一步设定资本调整成本为资本与投资的线性齐次函数为：
把这一线性齐次的函数代入式（2），进一步简化整理，得到下述公司关于投资的一个方程：
（4）
这里，εit为优化误差。式（4）就是公司投资决策实证研究中的模型设定的基石。可以对上式进一步简化为 。借鉴Fazzari et al. (1988)的处理方法，假定技术冲击为0。因此，上述简化式可以进一步简化为
（5）
式（5）代表了完美资本市场条件下的公司投资决策的实证模型。该式说明了，在完美的资本市场上，只有投资机会影响到公司投资决策。这一点，被2.1***示分析所示，r处水平的资本供给曲线S与由投资机会决定从而左右移动的资本需求曲线D影响到公司投资，即资本存量的变化。也正如2.1***示分析所示，对于信息成本高昂处于资本市场不完美现实世界的公司而言，公司净值的变化影响公司投资。因此，可以预期式（5）中的残差εit与现实世界里的公司净值变化有关。一个公司由当前收入减去成本与税收构成的现金流可能常常受一系列的会计决定所影响，但公司的现金流常常用来作为公司净值变化的变量。因此，预测公司投资的实证模型可以表述为
（6）
由前面的分析，对于完美的资本市场而言，只要变量边际Q足以控制了投资机会，系数c应当为0，从而在实证研究中H0：c=0的假设检验应当在统计上是显著的。如果实证研究中该假设被拒绝，表明资本市场不完美，公司投资存在融资约束。上述式（6）也是大量关于投资现金流敏感性实证研究文献中的模型。
3. 实证研究中的难点及其解决方法
3.1 实证研究中的难点——投资机会的Q测度
无论是理想世界还是现实中不完美的资本市场假定下，上述预测企业投资决策的实证模型设定涉及到投资机会边际Q的测度。尽管边际Q存在上文分析阐述的理论测度，但实证研究中，投资机会的边际Q测度是很困难的。如何寻找边际Q在实证研究中的变量，就成为了一个值得讨论的问题。在关于投资机会Q的测度问题上，学术界一直存在三个Q测度，他们分别是边际Q，平均Q与Tobin's Q。边际Q在上文中已经有详细的分析。本文在此给出其他两个Q测度的简单含义，并指出实证研究中投资机会Q测度的选取、存在的问题与解决方法。
平均Q被定义为Vit/Kit，这里的Vit是由上文中模型（1）给出，即公司管理者对公司资本存量主观估值。Tobin's Q为资本市场对平均Q的估计。在新古典的假定下，加之关于资本与投资的线性齐次的调整成本函数假定，边际Q与平均Q相等。如果资本市场是有效的，那么公司管理者对公司价值的估计与资本市场一致，从而平均Q与Tobin's Q的估计一致（Hayashi, 1982; Gugler et al. 2004）。不然发现，平均Q仍然存在实践中测度的困难，实证研究文献常常用Tobin's Q作为边际Q的变量，其估计式为
（7）
这里Dit是公司债券的市场价值，Sit是公司股票的市场价值， Nit是公司库存的重置价值，Kit是公司资本存量的重置价值。
尽管在实证研究中有了一个对边际Q进行的变量Tobin's Q，但这一存在可能较严重的测度错误。这一测度错误缘于：一是完美资本市场与线性齐次的资本存量调整成本假定在现实中不成立，导致边际Q与平均Q不相等；二是资本市场的无效导致公司管理者对公司价值的估计有偏差，导致平均Q与Tobin's Q不相等。三是即使这些假定在现实中均成立，也就是说，即使边际Q等于平均Q等于Tobin's Q，实证研究中在估计Tobin's Q所引用的式（7）也会存在测度上的误差。事实上Tobin's Q想要测度的是资本存量的市场价值与其重置价值的比。但式（7）只是一个近似。从公司市场价值Dit+Sit中扣除库存的重置价值Nit，人力资本Hit与商标的价值 等非物质资产的价值才是资本存量的市场估值，但人力资本与商标等非物质资产的估值是很困难的，所以实证研究中只从公司市场价值中扣减了Nit作为公司资本存量的市场估值。加之，Kit，Dit，Sit与Nit均是会计数据，并不能完全刻画相关的经济学意义上的概念。因此，实证研究中在估计Tobin's Q所引用的式（7）存在测度上的误差。在估计变量Kit，Dit，与Nit时，实证文献常用迭代程序（详细讨论见Whited（1992）），这种通行的做法又带来了一个问题，即测度误差存在序列相关，因为市场力量在一定时间内持续存在，资本市场的预期与基本面的偏离受持续的狂热的左右。而且，用这些迭代程序近似计算等式（7）中的各个变量也直接导致测度误差存在序列相关。
3.2实证研究Q测度的解决方法——测度误差一致的广义矩方法
从前面的分析知道，在不完美资本市场中公司投资决策的实证研究涉及到公司投资机会Q的估计，通常的估计方法难以得到估计值的良好统计性质，因为不仅边际Q的测度上存在误差，而且这些测度误差还存在序列相关的问题。为了得到具有良好统计性质的估计，可以运用测度误差一致的广义矩方法（Measurement Error-Consistent Generalized Method of Moments Estimators）（详见Erickson and Whited（2000）与Lyandres （2007）的讨论）。
4. 结论
现有的不完美资本市场条件下的公司投资理论在实证中的检验，遵循了结构建模的方法。本文基于标准的公司投资的动态模型的最优化条件，梳理当前文献中的研究逻辑，介绍了不完美资本市场条件下公司投资决策计量模型设定方法的背后逻辑，而且概括了当前实证研究中的存在的主要难点，即投资机会的边际Q的测度问题。当前文献普遍使用Tobin's Q作为边际Q的变量，这一实际上不但存在测度误差，而且带来这种测度误差的序列相关。测度误差一致的广义矩方法是纠正这种测度误差序列相关的有效方法。
不完美资本市场条件下公司投资实证研究的逻辑至少有三种。本文介绍的仅是其中的一种。欧拉方程方法是另外一种实证研究的逻辑，这种逻辑能够规避上述由于边际Q的估计存在的问题的。欧拉方程它能够从像模型（1）样的动态设定价值最大化的必要条件得到，通过欧拉方程刻画相邻期最优资本存量的决定。这种方法也是遵循实证研究的结构的方法，这一方法的经典文献可见Whited（1992）与Love（2003）。最后一种绕过使用金融市场变量作为边际Q的实证研究逻辑基于将时序数据方法推广到面板数据（Panel Data）的发展。这种方法通过向量自回归（VAR）预测框架将现金流对投资的效应分解为预测完美资本市场条件下的未来获利能力部分与由于金融市场的摩擦所导致的残差组成部分。这种方法则是一种简约式的实证建模方法，这一方法的经典文献可以参见Gilchrist and Himmelberg（1995）。
基金项目：国家自然科学基金项目地区科学基金项目（批准号：71163010）与***人文社科青年基金项目（批准号：09YJC790064）
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测量模式论文范文9
[关键词]高速铁路 灰色理论 沉降预测 GM模型
中***分类号：U238 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）21-0154-01
1.高速公路路基沉降预测理论
随着我国交通运输需求的不断增大，等级公路、高速公路等高效运输方式的普及规模越来越大，这些高速运输手段都对路面平整度有着非常高的要求。而高速公路的路基沉降量直接影响路面的平整度好坏，并且高速公路的施工应当对路基沉降严格要求。这样一来对施工完成后的路基长时间沉降的预测，成为了高速公路路基沉降控制的关键技术之一。
在对高速公路路基长时间沉降预测的研究上，国内外已经取得了诸多成绩，总结和研究出多种理论和算法。关于路基沉降预测的理论和算式比较多。有的是完全的理论计算，并不要求数据为通过对已有的高速公路路基进行沉降测量所得出的数据；有的则是通过对实测的数据进行整理，通过各种计算理论，探寻出沉降的规律，然后再对需要预测的基点进行预测。但是，作为传统算法，即分层综合法的计算结果通常和实际测量的沉降量差别较大；数值法所涉及到的建模困难，耗时较长，所需的模型参数也需要用大量实验测得，而且不容易确定，因此数值法的实际应用受到了很大的限制。
另外，根据实测数据进行预测的方法有，确定性预测法以及不确定性预测法。确定型预测法是利用比较确定、并且往往有明显的线性规律的算法，如三点法、双曲线法、对数曲线法等。这些算法都是有一个比较明确的线性关系的算式，对于数据的要求较高，处理杂乱数据的能力相对有限。随着系统理论和计算机技术的发展，出现了新的不确定性预测法，灰色理论预测法、拟合算法、遗传算法、人工神经网络法等都属于不确定性预测法。灰色模型预测法就是一种没有线性关系的算法，所需要的实测数据较少，这种方法将随机变量认为成在一定范围内随时间变化的灰色过程，把杂乱的初始数据进行处理，总结为有规律的序列，然后进行预测。灰色系统发的核心是：首先测得一系列随时间变化的随机整数据，然后对其进行累加计算，最终处理成一个递增的非负数列。发现测得的数据数列隐含的规律，从而对路基长时间沉降进行预测。一般情况下，灰色模型预测法采用已经沉降的路基数据作为参数建立模型，所得到的沉降数据，初始阶段变化较快，到后期变化趋势越来越缓慢，
本文采取沉降后的路基实测数据进行预测，同时，分别采用双曲线法和三点法进行预测，最后比较预测结果，从而讨论灰色模型预测法在对高速公路路基长时间沉降的预测的准确性。
2.高速公路路基沉降规律分析
高速公路路基当路基高度、地基处理方法、填筑速度等因素不同时，地基沉降的速度也会受到影响而有所不同。一般高速公路路基沉降随着填筑施工时间的增长，路基载荷增长也越来越缓慢，因此在路基填筑和因为堆载预先压实的时候，沉降速度相对缓慢。若适当提升填筑速度，在堆载前期沉降变化较快，直到堆载后期才慢慢稳定。在涵洞工程阶段，所施加的载荷不大，因此导致沉降速度也不大；在工程进行到顶部填筑阶段，沉降速率开始变快，知道堆载后沉降量变化不大。
在对众多典型沉降数据处理之后，发现沉降可以分为3种类别。第一种沉降速度较低，第二种沉降速度适中，第三种沉降速度较快。现在我们采用这几种比较典型的沉降类型进行预，然后对比三点法等方法，衡量灰色模型预测法是否能够准确预测。
3.灰色模型预测法实验
灰色理论预测法的“灰”字，是因为人们通常将黑色代表未知的东西，白色则代表已知的东西，把介于已知与未知之间的东西称之为“灰”。具体到灰色预测理论中，那些得到的非线性、离散型的数据称之为灰。灰色模型预测法对数据的要求不多，少量数据一样能够进行后期沉降的预测。在对初始数据进行处理的过程中，数据被用来建立微分方程，得到的解作为控制模型，然后对工后沉降进行预测。
x（0）（t）+az（l）（t）=b
上式作为灰色模型的微分方程，对x（0）、z（l）进行求解。结合最小二乘参数列得到一个通解，在某一假定条件下，求出一个通解，这个通解即为这个灰色模型的响应数列。对于所得的预测模型，本次预测检验采用的是后验差和小误差概率检测。
灰色模型预测法预测的条件之一，就是要求数据在时间和空间上是均匀的，此次运用插值法进行变换。以第一次沉降作为初始数据x（0），对数据进行累加处理，所得结果为累计沉降，进而可以得出初始数据之后的x（1），然后进行迭代运算，得出后续结果，进行沉降的后期预测。
4.预测结果对比与准确性评估
对灰色模型预测法所得的三种类型沉降结果进行比对，选择施加的载荷稳定后的时间为起始点，分别对比不同时间点的沉降量，采用相同的方式对三种预测方法进行比较，设定预压期最后一个数据为对比标准数据.对比之后发现，除了第三种沉降率较快的类型之外，剩余两种沉降类型的灰色模型预测法的预测数值，与实际测量结果最为接近。其中第三种类型沉降预测数值偏低，分析认为，可能为在对路基实际数据测量之后，路基发生较大的沉降，最后使得预测结果相对实际结果偏低，这种情况在实验数据处理中属于少数。
然后对三种沉降类型的最终沉降量进行对比，发现灰色模型预测法除了其时间段外，剩余阶段沉降量趋于缓慢；因此采用预测数值的最大观测时间的数值为最终沉降数据进行对比。观察三种方法的结果可以得知，双曲线法的出的最终沉降量大，灰色模型理论得出的沉降量适中，三点法得出的沉降量偏低。综上所述，双曲线法预测得出的沉降速率较慢，但是最终沉降量最大；三点法预测结果，沉降速率偏小，而且认为因素影响比较大。故而灰色模型预测法最为合理，得出的预测沉降量最为准确。
4.结束语
（1）以高速公路路实际沉降量为初始数据，对数据进行处理，得出三种典型的沉降类型：沉降速率快、沉降速率适中、沉降速率较慢三种
（2）分别采用灰色模型预测、三点法预测、双曲线法预测，用所得的沉降预测数据的最大沉降量，与预压期所得的沉降数据进行对比，所得结果显示灰色模型理论预测的结果最为接近实际所测数值。
（3）双曲线预测法预测数据与实际沉降相比，结果通常偏大；三点法预测受人为因素影响较大，且预测的沉降速率很快，最终沉降结果偏低；灰色模型法预测所得结果适中，与实际所测沉降数据对比也比较接近。
参考文献
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