泥
沙研究
2012年2月
Journal of Sediment Research
第1期
收稿日期：2010-11-10基金项目：四川省教育厅科研资助项目（No ：09ZB082）
作者简介：赵琴（1975－），女，博士，研究方向：环境水力学。E-mail ：zhaoqin7579@https://www.doczj.com/doc/b07896411.html,
浑水异重流潜入理论模型及影响因素研究
赵琴
1，2
，李嘉
2
（1．西华大学能源与环境学院，四川成都
610039； 2.四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点试验室，四川成都
610065）
摘要：现有关于异重流潜入现象物理机制的研究较少，所建立的理论模型普遍只考虑流量和含沙量，事实上，异重流的潜入受多个水力因素共同作用。本文从异重流潜入过渡区的动量方程和能量方程出发，建立理论模型，
并结合水槽试验予以模型参数的率定及模型的验证。该理论模型包含流量、含沙量、坡度、阻力系数、断面宽深比等多个水力因素，经分析发现：含沙量增大、流量减小、坡度增大、阻力系数增大、宽深比增大，更易形成异重流。随着含沙量减小，坡度的影响更明显，而阻力系数和宽深比的影响会减弱。关键词：异重流；潜入点；理论模型；水力因素中图分类号：TV145.2
文献标识码：A
文章编号：0468-
155X （2012）01-0058-051引言
异重流潜入现象是异重流形成的标志，研究异重流的潜入就是要找到潜入点处水力因素之间的相
互关系，从而对异重流的产生进行预报。工程上，现多采用密度弗劳德数Fr 02
作为异重流潜入的判
据
［1，2］
，如范家骅［3］通过水槽试验和原型观测，找到Fr 02
=0.6。但近来的实测资料发现该判据不能用
于高含沙异重流［4］
，并且只是浑水异重流潜入的必要条件，不是充分条件。事实上，研究者实测得到的
Fr 02值较分散［5］。
部分研究者从异重流潜入物理机制出发，寻求潜入条件。姚鹏
［6］
在潜入力学机理基础上提出异重
流潜入过渡区模型。由于异重流潜入边界条件复杂，影响因素较多，现有的理论模型通常不计坡度、阻力，
普遍只包含流量、含沙量的影响。本文对异重均匀流建立新的潜入过渡区理论模型，并在此基础上讨论流量、含沙量、坡度、阻力系数、断面宽深比等水力因素的影响。
2
潜入过渡区理论模型
2.1
模型的建立
假设在倾斜角θ=C 的情况下，异重流潜入一段距离后，重力、阻力平衡，形成均匀流。取从浑水开
始下潜到形成均匀流这段流域为潜入过渡区，如图1，令潜入点所在断面为AB 断面，均匀流开始形成的断面为CD 断面，两断面沿流动方向的距离为L 。假设该区域的流动为恒定流，无泥沙沿程沉降，并认为上层清水为静水。2.1.1
动量方程
取ABCD 断面之间的下层浑水体为控制体，列出其动量方程
ρq （β1U 1－β0U 0）=12
ρgh 2
0－
ρ0gh 2+1
2
ρgh (
)
1h 1+a 1ρgL
h 0+h 12J 0－a 2λm ρU 2
182L （1）
8
5
图1潜入过渡区Fig．1
Plunge transition zone
式中：q 为单宽流量；U 0、
U 1分别为AB 、CD 断面浑水平均流速；h 0为AB 断面浑水水深；h 1、h 2分别为CD 断面浑水、
清水水深；β为动量修正系数；a 1、a 2分别为将清、浑水交界面看作是直线计算重力、阻力引入的修正系数；λm 为考虑河床阻力和交界面阻力在内的综合阻力系数；浑水密度ρ视为常数。
令β1=β2=1，K 1=h 0/h 1，K 2=h 2/h 1引入相对密度差ηg =ρ－ρ0ρ=Δρ
ρ
，令Fr 21
=q 2
ηg gh 3
1
，得到Fr 211－
1K (
)
1
=12ηg K 21－ρ0ΔρK 2－12ηg +a 1LJ 0（K 1+1）2h 1ηg －a 2λm L 4h 1Fr 21
（2）
由图1找到K 1和K 2的关系式
K 2=
LJ 0
h 1
+K 1－1（3）
将式（3）代入式（2），令a 3
=a 2λm Fr 214
，取修正系数a 1=1，整理得到K 1的方程为
K 31
2ηg +J 02ηg L h 1－ρ0()Δρ
K 21+ρ0Δρ1－
LJ 0h (
)
1
+12ηg L h 1－()1－a 3L h []
1K 1+Fr 21=0（4）
2.1.2能量方程
列出AB 、
CD 断面的能量方程式，其中CD 断面包含清水和浑水ρU 202+ρg （h 0+LJ 0）=ρU 2
1
2
+ρgh 1+ρ0gh 2+ρgh w （5）
式中：h w 为流动水头损失，其关系式为
h w
=τχL ρgA =a 2λm ρU 21（B +2h 1）L
8ρgBh 1=
a 2λm q 2（B +2h 1）L 8ρgBh 31
（6）
令
B +2h 1
B
=Λ，为断面形状参数，式（5）经化简、整理得到K 1的方程为－a 3Λ2J 0K 31
+－
K 2
ηg +ρ0ΔρK 2+a 3Λ2J 0（K 2+1）+Fr 21
[
]
2K 21－Fr 212=0（7）
式（4）、式（7）构成异重流潜入过渡区的理论模型，可以看出K 1与单宽流量q 、含沙量S 、坡度J 0、综合阻力系数λm 、
断面宽深比B /h 1等多个水力因素有关，即有函数表达式K 1=f （q ，S ，J 0，λm ，
B /h 1）（8）
2.2
模型的求解
理论模型中含有K 1、K 2两个未知量，采用作图法联立求解。一般而言，异重流潜入前水深大于潜入后水深，两式均取其中大于1的实数根为解。2.3
模型的参数率定及验证
为简化起见，模型中的界面修正系数a 1、a 2均取1，而综合阻力系数λm 通常根据天然或试验资料统计而取定值
［7，8］
，本文通过水槽试验予以率定。选用在四川大学水力学国家重点试验室多相流试验水
槽进行的浑水异重流试验，试验工况见表1，水槽内宽B =0.15m ，坡度J 0=2%。
将试验工况参数代入理论模型，计算得到K 1。图2为λm 取0.05时K 1的计算值和试验值的比较，误差范围在0.95% 8.92%之间，表明在对应的试验工况范围内，采用本理论模型可以获得较合理的结果。
9
5
表1试验工况
Table 1
Experiment condition parameters
编号Q /（L /s ）S /（g /L ）h in /m h 0/m h 1/m K 1=h 0/h 1
No．10.480.2150.1130.160.15 1.07No．20.590.1270.0850.150.14 1.07No．30.650.0890.1820.210.20 1.05No．40.800.0640.1730.220.20 1.10No．50.900.0590.1760.250.23 1.09No．60.92 1.1330.1850.200.18 1.12No．7 1.360.3880.1830.260.23 1.13No．8 1.620.3880.1810.220.21 1.05No．9 1.97 1.3130.1820.250.24 1.04No．10
1.98
2.143
0.183
0.25
0.24
1.
04
图2K 1的理论模型计算值和水槽试验值的比较Fig．2
Comparisons of K 1obtained from theoretical
model and by experiment
3水力因素的影响
潜入点水深h 0可以判断异重流的潜入能
力：当进口水深h in 和坡度J 0一定时，h 0越小，潜入位置越提前，越容易下潜；反之亦然。这里引用董炳江的概化水库数值模拟的数据资料
［9］
，
将各工况参数作调整，依次改变流量、坡度、阻力系数、断面宽深比，分析异重流潜入能力的变化情况。3.1
概化水库数值计算原始数据
概化水库形态：水库坝前水深H =25m ，进口水深h in =1.5m ，进口断面宽度B =1.0m ，水
库长10.0km ，水库底坡比降为0.0025，数值计算数据见表2。图3为理论模型计算得到的K 1和数值计算结果的比较，λm 取0.025，相对误差为1.92% 18.8%，两者较接近。
表2概化水库的数值计算数据
Table 2
Numerical simulation data of generalized reservoir
工况Q /（m 3/s ）
S /（kg /m 3）
h 0/m h 1/m K 1No．a 200.86 3.5 1.7No．b 200.377 5.5 1.27No．c 200.19.58 1.18No．d 200.07108.5 1.17No．e 200.0411.511 1.04No．f 200.021412.5 1.12No．g
20
0.012
16
13
1.23
3.2含沙量和流量的影响情况
图4为工况No．a No．g 通过数值模拟和理论模型计算得到的潜入点水深h 0，均显示随着含沙量S
增大，h 0减小，即潜入位置提前，潜入能力增强。其它水力因素保持不变，改变单宽流量q 计算对应的潜入点水深h 0，如图5所示。结果表明，单宽流量q 越小，潜入点的水深h 0越小，越容易下潜。含沙量和流量的影响与已有的研究结论一致。3.3其它水力因素的影响情况
由于J 0变化，不能用h 0作为判断潜入能力的指标，这里采用潜入点距进口的水平位置x 0替代
6
图3K
1
的理论计算值和数值计算结果的比较
Fig．3Comparisons of K
1
obtained from theoretical model and by numerical
simulation
图4h
随含沙量S的变化
Fig．4h
versus concentration
S
图5h
随单宽流量q的变化
Fig．5h
versus unit discharge
q
图6x
随坡度J
的变化
Fig．6x
versus slope J
x
=
h
－h
in
J
（9）
计算结果如图6，可以看出，增大坡度J
，x
减小，浑水下潜位置提前，即坡度越大，浑水越易下潜。
随着坡度增大，x
减小幅度趋缓，影响减弱，当J
＞0.02坡度对潜入影响可以不计。此外，J
的影响程度与含沙量大小有关，随着含沙量减小，影响越明显。
分别改变综合阻力系数λ
m
、断面宽深比B/h
1
计算对应的潜入点水深h
，如图7和图8所示。可以
看出，随着λ
m
或B/h
1
增大，h
减小，潜入位置提前。影响程度与含沙量有关，随着含沙量减小，两者的影响均减弱
。
图7h
随阻力系数λ
m
的变化
Fig．7h
versus resistance coefficientλ
m
图8h
随断面宽深比B/h
1
的变化
Fig．8h
versus ratio of width to depth B/h
1
4结语
以异重流潜入过渡区的动量方程和能量方程为基础建立了相应的理论模型，依据该模型可以确定潜入点水深与单宽流量、含沙量、坡度、阻力系数、断面宽深比等多个水力因素有关。结合水槽试验对模型参数予以率定及对模型的合理性进行验证。由于不考虑泥沙沉积因素，在含沙量小时，应用该模型可
16
以得到较准确的结果。
通过逐个改变水力因素，发现：含沙量增大、流量减小、坡度增大、阻力系数增大、宽深比增大，均会导致浑水下潜位置提前，更易形成异重流。随着含沙量减小，坡度的影响更明显，而阻力系数和宽深比的影响会减弱。含沙量和流量影响的定量关系可以运用密度弗劳德数确定，坡度、阻力系数和断面宽深比的定量关系式需要进一步予以研究。
参考文献：
［1］韩其为．水库泥沙［M］．北京：科学出版社，2003.
［2］焦恩泽．黄河水库泥沙［M］．郑州：黄河水利出版社，2004.
［3］范家骅．异重流的研究和应用［M］．北京：水利电力出版社，1959.
［4］徐建华，李晓宇，李树森．小浪底库区异重流潜入点判别条件的讨论［J］．泥沙研究，2007（6）：71－75.
［5］方春明，韩其为，何明民．异重流潜入条件分析及立面二维数值模拟［J］．泥沙研究，1997（4）：68－74.
［6］姚鹏，王兴奎．异重流潜入规律研究［J］．水利学报，1996（8）：77－84.
［7］范家骅．浑水异重流槽宽突变时的局部掺混［J］．水利学报，2005（1）：1－8.
［8］王艳平，刘沛清，张俊华．紊流浑水异重流交混区的阻力系数的研究［J］．水利学报，2007，38（12）：1490－1494.
［9］董炳江，张小峰，陆俊卿．水库异重流潜入运动数值模拟及影响因素［J］．武汉大学学报（工学版），2009，42（4）：163－168.
Study of theoretical model and influence factors of turbid density current plunge
ZHAO Qin1，2，LI Jia2
（1．School of Energy and Environment，Xihua University，Chengdu610039China；2.State Key Laboratory of Hydraulics and
Mountain River Engineering，Sichuan University，Chengdu610065China）
Abstract：The researches on the plunging phenomenon of density generally concern on the densimetric Froude number at a plunging point，while the analysis of the plunge physical mechanism is few．A few theoretical models have been established only including water flow and sediment concentration．In fact，there are other hydraulic factors．In this paper，based on the momentum equation and the energy equation，a theoretical model of the plunging transition zone of density current is established．The parameters of the model were validated by the experiment．The theoretical model includes water discharge，sediment concentration，slope，resistance coefficient，ratio of width to depth．It shows that with the increase in sediment concentration，slope，resistance coefficient and ratio of width to depth and decrease in water discharge，the turbid density current would occur more easily．With the decrease in sediment concentration，the influences of resistance coefficient and ratio of width to depth would decrease；the influences of slope would increase．
Key words：density current；plunge point；theoretical model；hydraulic factors
26
基于滑坡预测模型的研究进展 摘要：滑坡是由于边坡失稳而发生滑动的一种自然现象，是世界上最严重的自 然灾害之一，每年造成大量的人员伤亡和财产损失，特别是在多山多雨的地区。 因此，滑坡预测模型的精度的对保证人民的财产人生安全显得尤为重要。 关键字：滑坡预测模型精度 1.引言 滑坡是世界上最严重的自然灾害之一。目前，随着全球气候变暖，全球极端气候频繁发生，世界各地频繁出现暴雨。伴随暴雨出现的同时，滑坡、泥石流等地质灾害也频繁发生。 据资料统计，1995年以来，我国滑坡造成的年均死亡人数已经连续多年超过1000人，财产 损失65.2亿元，最高年份超过200亿元［1］。由于多山多雨，我国西南部地区的地质灾害 最严重［2］。2017年和2018年发生的地质灾害数量总体上比以往少一些，但是这也并能 说明地质灾害呈减少趋势，地质灾害的预治依然是自然灾害防治的重点。 2.概述 滑坡是地质灾害的主要类型，90%以上滑坡的发生都与降雨有关。滑坡带来的堆积物不 仅会摧毁房屋、农田，还可能造成堰塞湖，威胁下游人民的安全。从目前国内外的研究现状看：大量的滑坡预测模型采用数理统计、回归方法进行滑坡预测，这种方法主要研究各种导 致滑坡发生的滑坡因子与滑坡发生的关系，为下次滑坡的发生提出预警；还有一些采用结合 水文模型的力学方法，研究水文过程对边坡土壤稳定的影响，给出边坡稳定的系数，从而预 测滑坡的发生。 3.分类 根据研究目的不同，采用的研究方法也不同，主要的研究方法有：统计方法、力学模型 方法等。 统计方法是基于对已发生的滑坡与影响滑坡的因素统计回归，利用回归公式计算滑坡敏 感性、对特定的地点和时间可能发生的滑坡进行预测[3]。主要研究坡度、坡向、高程、地质、岩性、地质结构等滑坡因子与滑坡发生的关系，坡度是诱发滑坡发生的最要地质因子，坡度 越大、高程越高，滑坡发生的概率也就越大。降雨型滑坡的主要与降雨的大小和时间有直接 和间接关系。前期降雨据滑坡发生日数增加，对发生滑坡的影响也就越小，前一周的降雨对 滑坡的诱发作为微乎其微，前第3d的降雨对诱发滑坡的作用已变得很小。所以统计方法通 常通过统计滑坡当日前24h、18h、12h、6h、3h、1h的降雨量，再统计当日是否滑坡和滑坡 的数量确定出降雨量与滑坡发生的关系，从而对滑坡的发生提出预警。 力学方法是根据边坡的物理力学原理，边坡在外荷载作用下，达到极限平衡而失稳。当 研究大区域滑坡，缺乏地质、岩性等资料时，很多学者采用简化的二维极限平衡分析方法。 有些学者考虑降雨下渗对土壤内部的影响，兰恒星[4]提出的滑坡一水文耦合模型研究，采用 无限斜坡模型，假定地下水位、滑动面与地表平行，降雨产生的地表径流补给地下水，计算 边坡稳定性安全系数。这种耦合水文模型的方法考虑了降雨下渗过程，降雨使土壤增加了自重，增大了孔隙水压力，同时也减小了坡体的抗剪强度，增加了土体的滑动力、减小了抗滑力，使之更容易发生滑坡。王佳佳[5]通过简化运动波模型计算地下水位波动和土壤含水量变化，并与无限斜坡模型耦合进行滑坡危险性预测评价。Ciurleo[7]构建了基于物理理论的浅层 滑坡模型，并在土壤饱和与非饱和条件下验证，显示该模型更适用于饱和条件下。
改进高斯过程回归算法及其应用研究 在工业生产过程中,由于受到工艺、检测技术以及工况等条件限制,一些重要变量常常无法直接检测,这严重制约了自动控制技术的普及与应用,软测量技术因此应运而生。软测量技术最重要的一步就是软测量建模,近几年各种软测量建模方法不断涌现,其中高斯过程回归方法(Gaussian process regression,GPR)凭借其在处理小样本、复杂度较高的工业数据上的优势,被越来越多的学者关注。然而作为传统的软测量建模算法,高斯过程回归存在核函数单一、计算量较大、对初值敏感等问题,本文将针对这些问题开展改进研究。本文的研究得到了浙江省自然科学基金的资助,主要的研究内容和成果总结如下:(1)高斯过程回归结构以及参数优化研究。 针对延迟焦化过程数据具有非线性、时变性和较强的复杂性等特点,提出一种基于万有引力搜索优化的组合核函数高斯过程回归算法。该算法具有两大特点:1)用组合核函数代替传统的单一核函数,相较于单一核函数,选择组合核函数能够更大可能地保留数据特征信息,使得映射关系更加符合数据分布,同时组合核函数的引入在结构上保证了算法具有更好的泛化能力;2)引入万有引力搜索算法寻找每一个核函数的最优超参数,克服共轭梯度法对初值依赖性强、迭代次数不确定等缺点。(2)高斯过程回归集成算法研究。针对工业现场工况复杂,不同的工况下数据特征间的相关性可能会不同等问题,提出一种基于K-means聚类的集成自适应高斯过程回归算法。 首先利用K-means聚类算法将工业数据集划分成三个簇,然后利用自适应算法自适应地为每个簇选出最优核函数并建立最优局部模型。预测阶段,选用贝叶斯后验概率的融合方式对每个子模型赋予权重,从而对每个局部模型进行加权集成,得到预测结果。(3)改进高斯过程回归算法的应用研究。将所提两种算法应用于某延迟焦化系统开工线温度预测中,建立开工线温度预测模型,并与传统GPR 算法、基于粒子群寻优的GPR(PSO-GPR)、基于遗传算法寻优的GPR(GA-GPR)、基于万有引力寻优的SVR(GSA-SVR)以及基于均值融和方式的K-means自适应高斯过程回归集成算法进行对比,结果表明本文提出的算法具有最高的预测精度、最强的稳定性,同时也证明了所提算法在延迟焦化系统中的实用性、有效性。 (4)延迟焦化温度预测系统软件开发与应用。基于本文所提两种算法的基础
因素模型 杨长汉1 证券资产价格的决定因素是多种多样的，西方学者在研究中采取了多种多样的方法去探讨证券价格的决定因素。最主要的两种模型就是单因素模型和多因素模型。 一、单因素模型(Single-Index Model) 夏普(William Sharp)于1963年建立了单因素模型2。单因素模型是指证劵价格的影响因素只有一个，而如果有两个或两个以上的因素，则称为多因素模型。单因素模型的基本思想是：当市场指数上升时，市场中大部分证券资产的价格就会上涨；相反，当市场指数下降时，市场中大部分证券资产的价格就会下降。 单因素模型中有以下两个基本假设条件： 第一，证券的风险分为系统性风险和非系统性风险，而这里所讲的因素仅指系统性风险。 第二，一个证券的非系统性风险与其他证券的非系统性风险之间的相关系数为零，两种证券之间的相关性仅取决于共同的市场因素。 在单因素模型中，主要有两个基本因素会造成证券收益率的波动：一是宏观经济环境因素，比如GDP 增长率、利率、通货膨胀率等，这些因素的变化会引起证券市场中所有证券收益率的变化，相对于市场中的系统性风险；二是微观因素的影响，如公司的财务状况、公司的经营状况以及突发事件等，这些因素的变化只会引起个别证券收益率的变化，相当于市场中的非系统性风险，可以通过多样化的投资组合进行分散。 我们以股票的收益率和股价指数的收益率为例，可以得到如下单因素模型公式： it it i mt it r A R βξ=++ 这一公式揭示了股票的收益率与市场指数收益率之间的关系。其中，it r 为t 时期证券i 的收益率，mt R 为t 时期市场指数的收益率，i β为斜率，表明股票收益率波动对市场指数波动的反应程度，代表两者的相关关系，it A 是截距项，反映市场指数为零时股票收益率的大 1 文章出处：《中国企业年金投资运营研究》 杨长汉 著 杨长汉，笔名杨老金。师从著名金融证券学者贺强教授，中央财经大学MBA 教育中心教师、金融学博士。中央财经大学证券期货研究所研究员、中央财经大学银行业研究中心研究员。 2Sharp, W.,1966, Mutual Fund Performance, Journal of Business,(39),119-138.
论滑坡地质模型 晏鄂川1 ,刘广润 [1,2] (1 中国地质大学,武汉 430074;2 湖北省国土资源厅,武汉 430030) 摘要:在综合性滑坡分类体系基础上,把握滑坡活动各要素的地位与作用,遴选最能表征其活动特点的主要因素,作为建模的基本要素,形成滑坡基本地质模型体系;随着勘探阶段的不同,针对不同的应用目的,建立滑坡具体地质模型体系。滑坡地质模型的建立可为其分析、计算、评价与监测预报奠定模式基础,并有助于对滑坡活动的全面抽象掌握,最终提高滑坡工作的科学系统性和实用性。 关键词:滑坡地质模型;滑体组构特征;动力成因;变形运动特征;发育阶段 中图分类号:TU411; 文献标识码:A 文章编号:1000 3665(2004)01 0087 04 收稿日期:2003 06 20;修订日期:2003 10 10基金项目:国土资源部专项科技项目(20001001) 作者简介:晏鄂川(1969 ),男,教授,博士,从事岩土工程和工 程地质专业领域教学和科研. 模型或模式一词,已广泛应用于社会生活的各个领域。模型几乎涵盖于整个自然学科和社会学科,其通用性显而易见。这主要在于它是形象直观地表达人们认识和说明某一事物的最简捷表达方式。事实证明,模型决不是一个简单的表达形式或方法的问题,其深刻的科学内涵将愈来愈被揭示出来,从而更具科学魅力。 模型一词由来已久,随着实践扩展,已发展有规划模型、介质模型、机制模型、演化模型、计算模型等,在数学领域中形成了一个独立的 模型论 ,它是数理逻辑主要分支之一。在地质学科领域,各类地质模型(如生物进化模型、盆地演化模型、造山带演化模型、成矿模型、找矿模型、水文地质模型、工程地质模型[1] 等)的建立和研究,同样具有重要的作用。本文仅就工程地质模型的一个分支!!!滑坡地质模型,进行探讨。 1 滑坡地质模型 滑坡地质模型是对滑坡变形破坏条件和规律的科学模式概括,同时,也是力学模型、监测模型和预测模型的基础。研究它的主要目的在于把握斜坡变形破坏的基本规律和主控因素,建立科学的斜坡变形破坏地质模型体系,为力学-数学模型、监测模型建立及稳定性评价奠定基础,以模式类型宏观反映斜坡稳定势态、变形趋势及破坏方式。从研究内容上讲,滑坡地质模型仅是工程地质模型的一种。工程地质模型就是依据 工程性状,将重要的工程地质条件(亦可称要素)按实际状态,简明扼要地用图式(形)表达出来;从工程建设角度,即为工程与地质条件相互依存关系的表达。它较好地解决了地质与工程之间的脱节,既便于设计人员充分认识与应用工程地质工作成果,又深化了工程地质条件的研究。既能抓住影响工程岩体变形或破坏的关键条件,还能促进地质与工程结合后的岩体变形规律、效应与法则的理性化研究。在理论与应用两方面均得到实质性的进展。由此可见,随着工程地质模型的全方位研究,必将产生新的认识,促进滑坡地质模型的研究。 笔者认为,滑坡地质情况与类型千变万化,滑坡地质模型的建立与滑坡分类必须有一套科学方法。从本质上或机制上把握反映滑坡活动的各种要素的地位与作用,从中选出最能全面反映(表征)滑坡活动特点的主要因素,作为建模的基本要素,将其进行科学组合,形成地质模型体系。所建立的模型不仅应简洁明了,而且应抓住关键。 滑坡地质模型的研究能从基础上提高斜坡地质灾害的监测、预测和预报研究水平,对重大工程建设具有重要的促进作用。本文关于建立滑坡地质模型的研究是为三峡工程库区建立滑坡监测预报模型服务的。同时,对全国滑坡研究和预警系统的建设也有重要意义。 2 滑坡地质模型建立的原则与方法 2 1 建模原则 (1)全面深入掌握滑坡变形破坏的基本规律; (2)遴选能全面反映(表征)滑坡活动特点的主要因素,进行科学概括组合,形成具有层次系统性的滑坡地质模型体系;
相似理论与模拟实验例题
例1 静态应力模型 这是一个弹性模型，可求解静态应力问题。 a、 求导准则 平衡方程： ?σ x + ?τ yx + ?τ zx + X = 0
?x ?y ?z
?τ xy + ?σ y + ?τ zy + Y = 0
?x ?y ?z
?τ xz + ?τ yz + ?σ z + Z = 0
?x ?y ?y
几何方程：
εx
=
?u ?x
γ xy
=
?u ?y
+
?v ?x
物理方程：
[ ] ε x
=
1 E
σx
?
μ (σ
y
+σz)
单值条件：几何相似：
cL
=
x x'
=
y y'
=
L L'
物理相似： 体力相似：
cE
=
E ∑'
cv
=
v v'
cγ
=
X X'
=γ γ'
边界条件：
c = X =Y =Z X X′ Y′ Z′
非定性量（被测量）：
应力：Cσ
= σx
σ
' x
=
L
=
τ τ
xy
' xy
应变： cε
= εx
ε
' x
= εy
ε
' y
= εz
ε
' z
=ε ε'
位移： cδ
=U U'
=V V'
=δ δ'
基于因子分析模型的居民消费价格指数影响因素分 析 摘要：由于目前对居民消费价格变动原因的分析指标很多，且指标体系中各指标之间存在着多重共线性，从而影响了分析模型的稳定性，使所得模型中出现了不符合经济学原理的现象。本文采用多元统计分析方法，以2010年居民消费物价水平为例，建立了关于居民消费价格分类指数变动的因子分析模型，研究发现影响居民消费价格指数的主要因素为食品、衣着和家用设备等生活必需品的价格水平，其次为健身等娱乐设施价格和房价水平。 关键词：消费价格指数；影响因素；因子分析 一、研究背景 随着社会主义市场经济体制的确立和逐步完善，我国经济总量和综合实力迅速上升，居民的生活水平显着提高，经济和社会都有了较大的发展。相对于过去而言，居民食品方面的消费支出比重在逐渐下降，而在文化娱乐等方面的消费支出比重越来越大。国家发改委在全国物价局长会议上指出，明年要围绕促进经济平稳较快发展这一主线，积极稳妥地推进价格改革，切实改进价格监管，保持价格总水平基本稳定。同时由于影响价格变动的因素日益复杂，价格异常波动的可能性增加。分析影响居民消费价格指数的主要影响因素，改进价格监管，保持价格总水平基本稳定有着重要意义；同时也为产业政策的制定和宏观经济的调控提供了参考。 居民消费价格指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，在一定程度上也反映出我国居民消费结构的变化。本文通过对2010年全国居民消费价格指数的变化进行因子分析，从而确定出影响全国居民消费物价水平和消费结构变化的主导因素。 二、因子分析模型的建立 因子分析最初是由英国心理学家C.Spearman提出的，是多元统计分析的一个重要分支，其主要目的是浓缩数据。通过对诸多变量的相关性研究，来表示原来变量的主要信息。假设有n个样本，对于多指标问题X=（X1，X2，...Xk），形成的背景原因是多种多样的，其中共同原因称为公共因子，假设用Fj表示，它们之间是两两正交的；每一个分量Xi又有其特定的原因，称为特殊因子，假设用ei表示，其两两之间互不相关，且只对相应的Xi起作用。同时，F与e相互独立。于是因子分析的数学模型可表示为： Fi叫做公共因子(也称主因子)，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。
我国股市影响因素模型分析 摘要：2007年3月18日，央行继1993年以来第6次提高人民币利率，这次加息后，我国的股市不但没有下跌，反而一路上扬，似乎与理论相背。对此现象本文对股市的影响因素进行了分析，并在此基础上，做了影响股市的多因素模型。通过模型分析，本文认为要维持我国证券市场持续、稳定、健康地发展，一定要完善我国的外汇市场和资本市场，为证券市场提供一个良好的外部环境和内部环境。 关键词：市场流动性过剩;人民币升值;加息 我国资本市场有其特殊的运行机制，为使资本市场与国际接轨，我国已经采取了一系列改革措施。2005年开始的股权分置改革到目前为止已基本完成；同年7月，我国也已进行了人民币汇率制度改革，由以前的固定汇率制度到现在有管理的浮动汇率制度。再看我国股市的发展状况，从2006年以来，我国沉迷了多年的股市进入了一个大牛市，即使2007年3月18日的人民币利率的提高也没有影响到股市的上涨。以下笔者就想对我国的股市做一下研究分析。 从理论上来说，利率上升时，股票价格下降；利率下降时，股票价格上升。利率是影响股票价格的重要因素。福建师范大学经济学院夏春光在《我国股市波动的利率效应》一文中，从实证研究角度，收集了上海综合股票指数从1991年4月到2002年2月的波动情况。最后他得出的结论是：从利率调整的短期股市效应看，股市对升息的反应更为敏感，同时降息的股市效应有逐渐增强的趋势；不同时期的利率调整，对股市的中长期波动影响存在极大的差异；调息前股指的运行态势，深刻影响着利率效应的发挥。一般而言，升息属利空因素，会促使股指下跌；降息属利多因素，可使股指上升。而从1993年5月以来的第六次加息，我国的股市不但没有下跌，反而一路上扬，在随后的交易日更是连续上涨。出于多方面原因所采取的加息政策，它对股市的影响并不像我们想的那样简单，第六次加息甚至与理论结果相反。这并不能说明理论不正确，而是股票市场受到多方面因素的影响，本文把这些因素归为以下几类。 一、股市的影响因素 （一）市场流动性过剩 流动性过剩，简单地说，就是一个经济体中的货币（一般指广义货币，即现金加银行存款）存量超出了正常经济运行所需要的水平。从种种指标来看，中国的流动性过剩的确存在。从最常用的衡量流动性的指标M2（广义货币）与GDP
西安郵電大学 科研训练报告书 基于高斯过程在机器学习中的应用
摘要 高斯过程是近年来发展起来的一种新的机器学习方法，它有着严格的统计学习理论基础，对处理高维数非线性小样本复杂问题具有良好的适应性。对列车精准停车问题的这种复杂的非线性问题，将高斯过程机器学习方法应用于此问题，并提出相应的模型，减少数据间复杂的内在物理或其他关系。很多工程实例研究表明，高斯过程机器学习模型是科学可行的，预测精度高，简单实用，对很多问题问题具有较好的适用性。 关键词：高斯过程；机器学习；列车精准停车 Abstract Gaussian processes ( GP) is a newly developed machine learning method based on the strict statistical learning theory. GP is capable of solving the highly nonlinear problem with small samples and high dimensions.Precise train stopping complex nonlinear problem, GP machine learning model applied to this problem, and propose a model to reduce the complexity of data between the intrinsic physical or other relationship. Case studies show that many of the works, GP machine learning model is scientific and feasible, the prediction accuracy is high, simple and practical, on many issues the problem has good applicability. Key Words:Gaussian processes;machine learning;precise train stopping 1引言 列车（包括火车、地铁、轻轨等轨道交通工具）的精确停车是轨道交通控制系统中的一项关键技术。对于有效使用站台屏蔽门、保证乘客安全、较少乘客换乘时间等有着至关重要的作用。然而就实际物理模型建模时收到很多方面的制约，且耗费大量的金钱。通过研究，将实际上依赖于物理模型的建立和控制参数的调整，而采用对数据本身的练习进行学习和建模。如果能从数据中学习到列车精确停车的规律，则可以在保证列车达到精确停车所需指标的同时，大量节省硬件方面的费用，并建立数据规律，同时使结果与实际模型相联系，促进物理模型的建立。因此，在利用机器学习来分析列车精确停车问题时，不需要过多关注各种复杂的如轨道坡度、摩擦系数、天气状况、乘客数量等外在因素，而只需关注对精度有明显影响的因素如停车的初始速度及距离等。 在本文中，将研究机器学习领域的高斯过程（Gaussian Process，GP），并以实际的列车停车
内容摘要：有关消费者行为的研究正越来越受到学者的重视。本文试图通过对影响消费者行为因素的有关研究成果的分析，探明影响消费者行为的因素。从而对消费者行为的一般和本土化研究产生裨益。本文认为，消费者行为影响因素的研究正从单独研究消费者的理性行为，转向研究消费者的感性行为和消费者与环境的互动行为。 关键词：消费者行为，影响因素，模型，解构与前瞻 消费者行为影响因素的理论模型分析 (一)Del Hawkins理论模型 Del Hawkins理论模型强调了消费者行为是一个在一定情景下的决策过程：“认识问题—搜集信息—评价选择—店铺选择与购买—购后活动”。在这个过程中，消费者主要受外部因素和内部因素的影响。这两大类因素的作用机理表现为，通过影响消费者的自我概念和生活方式从而使消费者产生需要和欲望，进而发生与此相对应的决策行为。而这两类因素的影响效果大小则会受消费者行为的体验结果以及两类因素的互相作用的影响。 (二)Roger Blackwell理论模型 Blackwell构建两个理论模型，但是，这两个模型在内容及其作用上存在一定差异。 第一个模型是一个简化了的消费者行为模型。该模型把消费者行为描述成获取、消费和处置三个连贯的阶段所组成的过程，而且还对这三个阶段的决策问题具体化。在这个过程里，影响消费者行为的因素也是两大类，但与Del Hawkins 观点不同的是，Roger Blackwell把外部因素和内部因素统一归类为“消费者影响”因素，而把外部因素中的营销影响因素特别加以强调，命其为“组织影响”因素。“组织影响”因素与“消费者影响”因素共同组成影响消费者行为的两大类因素。 第二个模型是对第一个模型的具体化。这个模型把消费者行为的获取、消费和处置过程进一步扩展为包含七个阶段的消费者决策过程。把原来的“组织影响”因素浓缩成一个产生效果的“激励”因素，把原来的“消费者影响”因素细分为“环境影响”因素、“个人差异”因素和“心理过程”因素。 (三)Frank Kardes理论模型 Frank Kardes的理论模型比较简单。他把消费者行为理解成情感反应、认知反应和行为反应过程。这些反应是由相关变量引起的，这些变量有个人变量、环境变量、人与环境互动变量等。 (四)John Mowen 理论模型
模型试验相似理论研究 摘要：文章总结了模型试验中相似理论及相似理论导出方法，分析了相似理论的不足，并通过算例进一步说明了相似理论的运用，对模型试验的发展与运用有一定的意义。 关键词：模型试验；相似理论；导出方法 自然界现象错徐复杂，许多问题依照数学知识尚不能解决。直接的实验方法只能运用在与实验条件完全相同的现象，并且直接实验方法常常仅可得出少数量间的规律，较难抓住现象的全部本质。所以，以相似理论为基础的模型研究方法成为探索自然规律的新方法。模型试验方法是指建立在相似理论基础上的模型试验方法，以相似理论为指导，对特定工程问题进行缩尺研究方法，主要用于模拟工程体在外荷载作用下的变形、稳定等力学效应。 1 基本原理 相似理论研究的是相似现象的性质和确定相似方法。最简单的相似是几何相似，除此之外还有物理相似，例如质量、时间、材料物理学等相似。相似第三定理是相似的充分条件，而相似第一定理、第二定理是相似的必要条件， 1.1 相似第一定理 相似第一定理由法国J.Bertrand建立，为“对相似的现象，其相似指标等于l 或相似准则的数值相同”。当用相似第一定理指导模型研究时，先导出相似准则，再通过模型试验测量出与相似准则有关的全部物理量，计算出相似准则数值，借此推断原型的性能。对于同一准则中的物理量，若满足几何相似，便可找到各物理量相似常数间的比例关系。 1.2 相似第二定理 相似第二定理又称？仔定理，即：“若一系统有n个物理量，其中有m个物理量量纲相互独立，那么这n个物理量可表示成相似准则？仔1，…，？仔n-m 之间的函数关系。”，即：f（？仔1，…，？仔n-m）=0。 对于相似的现象，相似准则都保持同样数值，准则关系也相同。若把某现象的实验结果推断出准则关系式，可推广到与其相似的现象中。以水力学求阻力为例，若作用于光滑球体的阻力R与相对速度V、直径D、流体密度、流体动力粘度相关，求光滑球体所受的阻力R。 此问题共有n=5个物理量，量纲分别为：[R]=[M][L][T-2]；[V]=[L][T-1]； [D]=[L]；[？籽]=[M][L-3]；[？滋]=[M][L-1][T-1]。其中，基本量纲数m=3，无量纲综合量为n-m=2，D、为循环量，建立因次方程：？仔1=Da？籽b？滋cR=[L]a （[M][L-3]）b（[M][L-1][T-1]）c[M][L][T-2]=M0L0T0，解得a=0，b=1，c=-2，
高斯过程在机器学习中的应用
西安郵電大学 科研训练报告书 基于高斯过程在机器学习中的应用
摘要 高斯过程是近年来发展起来的一种新的机器学习方法，它有着严格的统计学习理论基础，对处理高维数非线性小样本复杂问题具有良好的适应性。对列车精准停车问题的这种复杂的非线性问题，将高斯过程机器学习方法应用于此问题，并提出相应的模型，减少数据间复杂的内在物理或其他关系。很多工程实例研究表明，高斯过程机器学习模型是科学可行的，预测精度高，简单实用，对很多问题问题具有较好的适用性。关键词：高斯过程；机器学习；列车精准停车 Abstract Gaussian processes ( GP) is a newly developed machine learning method based on the strict statistical learning theory. GP is capable of solving the highly nonlinear problem with small samples and high dimensions.Precise train stopping complex nonlinear problem, GP machine learning model applied to this problem, and propose a model to reduce the complexity of data between the intrinsic physical or other relationship. Case studies show that many of the works, GP machine learning model is scientific and feasible, the prediction accuracy is high, simple and practical, on many issues the problem has good applicability. Key Words: Gaussian processes;machine learning;precise train stopping
基于多元回归模型的CPI影响因素分析 【摘要】2011年以来，通货膨胀越来越成为我国的重要经济现象。作为衡量通货膨胀的主要指标，CPI（消费者物价指数）与人们的生活具有最密切的关系。CPI的不断攀升使生活成本增加，也影响国民经济的可持续发展。本文从我国的历史数据出发，选择货币供应量、工资率及原材料燃料价格作为自变量，通过建立CPI与以上变量的多元回归模型，分析影响CPI变化的主要因素，并着重分析通货膨胀的成因，为政府实现宏观调控目标、促进国民经济健康持续发展和改善人民生活提出建议。 【关键词】CPI 多元回归通货膨胀 1.问题的提出 近一年来，我国的通货膨胀形势引起了社会的广泛关注。2010年全年居民消费价格同比上涨3.3%，而2011年7月为6.5%，达到最近一年的最高值（如图1）。央行通过提高存款准备金率、加息、加强利贷调控等一系列措施控制物价上涨，尤其在2011年7月7日进行年内第三次加息后，CPI稍有回落，说明政府控制通胀的效果逐渐显现，但现阶段我国面临的通胀压力仍然不可小视。 近年来，国内农产品、国际市场石油、铁矿石等价格剧烈波动，特别是去年国内商品价格变动存在较大的不确定性。2009 年宽松的货币政策促进了经济复苏，但偏高的货币供给与增加的工资率对2011年的通货膨胀形成了很大压力。由此我们有理由猜测，原材料和燃料价格上涨、货币供给增加、工资率提高等因素形成的价格影响机制对我国宏观经济的调控提出了新挑战。那么，CPI的大幅增长是否与上述因素密切相关呢？ 图1 2010年11月-2011年10月我国CPI变化趋势
2.经济理论分析 通货膨胀和就业率是经济宏观调控的两个重要指标。其中CPI是衡量通货膨胀最及时的指标，也与人们的生活关系最密切。根据宏观经济学理论，通货膨胀按成因可分为三类：需求拉动型、成本推动型及结构型通货膨胀。对CPI影响因素的分析可以以此为依据。 需求拉动型通货膨胀，是指货币供给过度增加导致总需求大于社会总供给所引起的通货膨胀。在短期内，社会总供给不变，如果货币供应量超过了货币需求量，则总需求会迅速增加，开始出现短期的需求拉动型通货膨胀（如图2）。因此货币供应量应该是推动CPI上升的因素之一。在长期，经济增长水平上升使总供给增加，有利于价格稳定，因此长期经济增长水平是抑制CPI上升的因素之一。 成本推动型通货膨胀是指在总需求不变的情况下，由生产要素价格上涨引起的成本价格上涨所导致的总物价水平持续上涨的情况。在总需求不变的情况下，成本增加引起的总供给减少将使供给曲线向上移动，从而引起价格上升（如图3）。企业生产的可变成本主要有工人工资及原材料、燃料价格，这些因素的上升会引起企业成本的上升，进而引起CPI的上涨。 图2 需求拉动型通货膨胀图3 成本推动型通货膨胀 结构性通货膨胀是由需求结构转移、部门差异等引起企业成本上升而发生的通货膨胀，其对CPI的影响也通过工资率变化实现。 综上所述，CPI的影响因素可归结为货币供应量、工资率、原材料燃料价格、经济增长水平。本文以此变量为基础，建立CPI影响因素模型。 3.模型建立 3.1 理论模型的建立 本文通过建立多元回归模型对CPI的影响因素进行分析。结合前述经济理论，我们选取广义货币供给量M2（x1）、工资率（x2）、原材料燃料价格（x3）及不
一、相似理论与结构模型试验 相似理论主要应用于指导模型试验，确定“模型”与“原型”的相似程度、等级等。随着计算机技术的进步，相似理论不但成为物理模型试验的理论而继续存在，而且进一步扩大应用范围和领域，成为计算机“仿真”等领域指导性理论。 相似理论是说明自然界和工程中各相似现象相似原理的学说。在结构模型试验研究中，只有模型和原型保持相似，才能由模型试验结果推算出原型结构的相应结果。结构模型中的“相似”主要是指原型结构和模型结构的主要物理量相同或成比例。常需要满足的相似条件有：几何相似、质量相似、荷载相似、物理相似、时间相似和边界初始条件相似。 1.几何相似 模型与原结构之间所对应部分的尺寸成比例，模型比例即为几何相似常数。 S l=l m p = b m p = ?m p 式中： S l——几何相似常数； l、b、?——结构的长、宽、高三个方向的线性尺寸； m、p——分别代表模型和原型。 对一矩形截面，模型和原型结构的面积相似常数、截面抵抗矩相似常数和惯性矩相似常数分别为： S A=A m p = ?m·b m p p =S l2 式中： S A——面积相似常数。 S w=W m W p = 1 6 b m·?m2 1 6 b p·?p2 =S l3 式中： S w——截面抵抗矩相似常数。
S I=I m I p = 1 12 b m·?m3 1 12 b p·?p3 =S l4 式中： S I——惯性矩相似常数相似常数。 2.质量相似 要求模型与原型结构对应部分质量成比例，质量之比称为质量相似常数。 S m=m m m p 式中： S m——质量相似常数。 对于具有分布质量部分，用质量密度ρ表示。 Sρ=S m V = S m l 3 式中： Sρ——质量密度相似常数。 3.荷载相似 要求模型与原型在各对应点所受的荷载方向一致，大小成比例。 S p=P m P p = A m·?m A p·?p =S?·S l2 式中： S p——集中荷载相似常数。 Sω=S?·S l 式中： Sω——线荷载相似常数。 S q=S?式中： S q——面荷载相似常数。 S M=S?·S l3式中： S M——弯矩或扭矩相似常数。
房价的影响因素分析及预测模型 ——基于北京市相关数据的实证研究 摘要 房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见： 问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。 问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为： Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4?4.652X5?278.822X6?3.564X10。 问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。 问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。 最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合 一、问题重述 1.1问题的背景及条件 俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
西方消费者行为影响因素模型的解构与前瞻 ' 消费者行为，影响因素，模型，解构与前瞻 (一)Del Hawkins理论模型 \xa0 Del Hawkins理论模型强调了消费者行为是一个在一定情景下的决策过程：“认识问题—搜集信息—评价选择—店铺选择与购买—购后活动”。在这个过程中，消费者主要受外部因素和内部因素的影响。这两大类因素的作用机理表现为，通过影响消费者的自我概念和生活方式从而使消费者产生需要和欲望，进而发生与此相对应的决策行为。而这两类因素的影响效果大小则会受消费者行为的体验结果以及两类因素的互相作用的影响。 (二)Roger Blackwell理论模型 Blackwell构建两个理论模型，但是，这两个模型在内容及其作用上存在一定差异。 第一个模型是一个简化了的消费者行为模型。该模型把消费者行为描述成获取、消费和处置三个连贯的阶段所组成的过程，而且还对这三个阶段的决策问题具体化。在这个过程里，影响消费者行为的因素也是两大类，但与Del Hawkins观点不同的是，Roger Blackwell把外部因素和内部因素统一归类为“消费者影响”因素，而把外部因素中的营销影响因素特别加以强调，命其为“ 影响”因素。“组织影响”因素与“消费者影响”因素共同组成影响消费者行为的两大类因素。 第二个模型是对第一个模型的具体化。这个模型把消费者行为的获取、消费和处置过程进一步扩展为包含七个阶段的消费者决策过程。把原来的“组织影响”因素浓缩成一个产生效果的“激励”因素，把原来的“消费者影响”因素细分为“环境影响”因素、“个人差异”因素和“过程”因素。 (三)Frank Kardes理论模型 Frank Kardes的理论模型比较简单。他把消费者行为理解成情感反应、认知反应和行为反应过程。这些反应是由相关变量引起的，这些变量有个人变量、环境变量、人与环境互动变量等。 (四)John Mowen 理论模型 John Mowen模型揭示了一个交换的过程。在这个过程里，交换的实现是双方互动的结果。在这一互动行为中，买者和卖者都受到环境的影响，营销者对于环境的影响会通过环境分析和市场调研来采取主动的行为，以使所制定的策略能促进交换的实现。购买者会在环境影响下和营销者的策略刺激下，通过个人影响因素的过滤，而作出买与不买的选择。Mowen 在他所著的《消费者行为学》中特别强调了体验论和环境影响论。他认为这两种关于消费者行为的理论与传统的决策论不同，正越来越受到重视。 (五)Mark·E·Parry理论模型 Mark·E·Parry模型把消费者行为理解为消费者个人价值的实现过程。消费者个人价值的实现依赖于营销者是否提供了相应利益，而利益的多少是由产品所包含的各种属性决定的。因此，消费者购买行为是内部价值与外部利益均衡的结果。 (六)Philip Kotler理论模型 Philip Kotler的消费者购买行为模型揭示了消费者行为是一个刺激与反应过程。在这个过程里，消费者受到了来自环境和营销的刺激。面对刺激，消费者会因为个人特性的不同，而出现黑箱效应。这种黑箱效应往往与两大因素相关：购买者特性和决策过程。这两个因素的作用机理无从知晓，故称之为黑箱。但最终的结果——消费者的反应，我们是可以了解到的。Philip Kotler的另一个模型是关于机构购买者的行为模型。在这个模型中，机构购买者主要受四类因素的影响——环境因素、组织因素、人际因素和个人因素。Philip Kotler没有