前言：中文期刊网精心挑选了预算赤字范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
预算赤字范文1
关键词：自然资源核算；经济可持续发展；辨析
一、自然资源核算概述
自然资源核算主要是核算自然资源耗减的价值和环境污染所造成损失的价值。把扣除自然资源耗减价值与环境污损价值后的剩余国内生产总值称为绿色GDP。绿色GDP用公式表述为: 绿色GDP=GDP -（自然资源耗减价值+环境污染所造成损失的价值）。其核算的范围有石油，煤，天然气、铁等矿产资源，还包括森林、鱼类、水、大气、土地等。
（一）、自然资源耗减价值的计算方法
自然资源净耗减价值量的计算涉及两个方面，一个是自然资源实物变动量核算，一个是自然资源净价值的计算。首先，必须建立实物变动量的核算。资源实物量增加情况，如资源新发现、现存资源存量的重新调整、资源基地扩张、资源自然增长以及资源回收等。资源实物量减少情况，如资源由于开发而导致的存量降低、资源品质下降，以及资源自然损失等。自然资源存量以其实物形态为单位进行记录。其次是核算自然资源净价值。对于每一个单位的资源都应以相同的方法计算其净价值，即都用生产过程中总投人（包括中间投人）减去提拣过程中的平均成本和平均利润。
这种方法的缺陷在于:新发现的自然资源价值量的影响可能过大。即资源新发现量远远超过自然资源损耗量时，则可能产生较大的负净损耗，以至出现ENDP大于GDP的似乎异常的现象。所以应该对新发现的资源作零价格处理，或以勘探过程中发生的费用作价处理。
（二）、环境污染所造成损失的价值计算方法
测算环境污染造成的损失价值的方法步骤为：
1、测算年度的污染物流量，如工业生产的污水、废气等等的排放量。
2、测算根治污染所需的建设投资额。
3、计算每年应当分摊的防止污染设施的资额。
4、测算维护和管理防止污染设施每年所需的维护费。
5、测算建设防止污染设施的机会成本。
6、核算环境污染损失价值范围的确定。
二、如何通过自然资源核算实现经济可持续发展
自然资源核算及其纳入国民经济核算体系研究本身并不能直接解决潜在的资源危机，而是为这种危机的解决，为资源的明智而有效的利用提供判别标准、信息基础和操作工具。经济可持续发展，应该在自然资源核算体系的知识架构下实施相应的举措。
（一）、强化绩效评估，树立科学的发展观和正确的政绩观。
现行的政府绩效评估的核心价值取向为GDP，追求GDP的高速增长满足了人们对物资的需求，但是以浪费资源和牺牲环境为代价的经济增长日益严重威胁到经济和社会的可持续发展。因为资源环境的退化及其相应的自然资本折旧没有在GDP中得到应有的反映和扣除，从而使得以GDP为主要衡量指标的现行的国民经济核算体系过高地估计了地方经济发展水平。
因此在今后的政府绩效评估体系中，绩效评估至少应该包括三方面的内容，不仅要包括程序性指标即提供公共服务产品时的工作数量和履行责任的程度和公众满意度指标，还应该包括经济性指标，这一要求在计算经济增长的指标时，有必要开展全面而详尽的自然资源核算研究，并把其纳入GDP的核算中。
只有重视自然资源核算的基础工作，才能全面、详细、动态地了解资源和环境的状况，以及资源环境与经济的相互影响关系，才能准确地估价自然资源与环境对地方经济持续增长的保障程度，从而对地方经济发展的潜力有更清楚和客观地认识。另一方面，就环境保护工作而言，单纯就环境论环境，是无法解决地方发展面临的种种复杂环境问题，而只有把环境问题与社会经济发展结合起来，从决策的开始就在环境保护和经济发展两者之间寻找最佳结合点，使两者达到协调和平衡，才能实现社会经济可持续发展的战略目标。
（二）、针对不同主体功能区建立相应生态补偿机制。
我国 “十一五” 规划纲要第一次明确提出， 将国土空间划分为 “优化开发、 重点开发、 限制开发和禁止开发” 四类主体功能区， 要按照主体功能定位调整完善区域政策和绩效评价， 形成合理的空间开发结构。其中， 限制开发区和禁止开发区的主体功能都是提供生态功能区。它们的资源环境承载能力都较弱， 属于生态脆弱地区。而我国生态脆弱地区通常面临着保护生态环境和通过发展经济来缓解贫困的尖锐矛盾。因此，中央政府应该建立生态补偿机制，补偿限制开发区和禁止开发区因生态恢复和建设承担的相应支出，补偿因维护其生态服务的主体功能而丧失相关产业发展对地方带来的财政收入，只有实现财政上的平衡，主体功能区的划分才能够达到预期目标。
（三）、实行完整意义上的项目成本—效益分析。
成本—效益分析是最常用的项目和政策评估方法，它通过比较备选项目的全部预期收益和全部预期成本的现值来评价项目。如果效益超过成本，原则上项目是可以接受的，否则就不可接受。但是，由于传统经济理论对资源、环境价值的忽视，长期以来项目成本—效益分析往往不考虑项目建设的环境成本及效益，从而使得经济建设与环境保护不能有机地协调与统一。
实行完整意义上的项目成本—效益，是指把环境成本和效益纳入工程项目设计和评价之中。环境保护成本加上危害环境所造成的环境价值损失成本，以及正常的生产成本，即为工程项目的总成本;而工程项目的总效益则由项目产生的效益加上工程项目引起的环境质量改善效益构成。只有当包括环境改善效益在内的社会总效益大于包括环境保护成本及环境损害成本在内的总成本时，项目才是可行的。
因此，在基础设施建设、区域国土整治与资源开发、开发区建设、城市新区建设和旧区改建等项目建设中，除核算传统的经济成本与效益之外，还必须进行项目造成的环境影响效益评估，以此使投资规划置于可持续发展目标制约之下，尽可能使环境资本的总量不减少。
（四）、充分利用价格机制，使其能完整体现资源自身价值。
充分利用价格机制，完整体现资源自身价值的关键在于对资源产品和服务的适当定价，使其价格能充分反映资源利用的社会成本。
（五）、建立环境容量有偿使用机制，促使环境成本内部化。
要建立可持续发展的资源使用制度，必须采用有偿使用的经济手段。森林、矿产、土地、水和其它环境资源，必须实行有偿使用制度，至少应交付资源使用税，通过法律建立资源成本的概念和会计核算制度，只有这样，才能改变在免费使用自然资源条件下，人类的种种浪费资源和破坏资源的恶习。
（六）、改革现有的资源管理体制，创建更多的资源管理经济实体。
资产性资源核算的前提是要有法律承认的产权即资源的所有权和使用权，要为合法的法人所拥有。国家或政府对自然资源的管理，是要通过这些法人去实现的。因此， 改革现有的资源管理体制，创建更多的具有独立法人资格的资源管理经济实体，产权的认定和自然资源的核算，是建立完善的资源管理的基本条件。
（七）、完善环境法规体系，加强以法制法规为主的直接指令控制手段的运用。
除经济手段之外，法律法规等直接指令控制手段在环境政策和资源保护中也起着积极作用。出于对实际效果和时间紧迫性及经济手段应用需要以相应的法律法规为基础等方面的考虑在现阶段，我国必须加强以法律法规为主的直接指令控制手段的运用，在现有的几部环境保护专门法的基础上，根据保护内容和范围的扩大和细化，加快对解决其它环境问题的立法。如将环保投资以及环保产业方面的立法工作列入重要议事日程，以法律的形式来确定中央及地方政府和企业对环保的投入比例和方式。
（八）、提高公众环境意识，促进公众参与资源环境管理。
提高公众环境意识，促进公众参与资源环境管理，是改变目前我国资源滥用浪费、环境恶化局势的一大突破口。一是让公众参与环境立法，对环境保护工作提出批评和建议，对污染和破坏环境的行为进行检举和控告；二是加强公众环境教育，大学和相关环境研究机构可成为推动公众环境教育的一大力量。通过研究环境污染对人体健康、生活质量及经济发展的影响，使公众在了解对自己身体健康和经济利益损害的过程中，提高其环境意识。而当公众一旦了解到资源破环和环境污染对自身利益受到影响或威胁的事实，就会自发行动起来，对滥用资源和环境污染的行为制造舆论压力，从而更好地参与对资源环境的社会管理，更有利于自然资源和环境的保护，促进经济社会的可持续发展。
参考文献
【1】朱力崎.自然资源核算的两种方法[J].统计研究，2000（6）.
预算赤字范文2
关键词： 粗粒度； 并行遗传算法； 公共池； 自适应迁移策略； 函数优化
中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）10-43-04
Parallel genetic algorithm based on adaptive migration strategy of sharing pool
Jiang Ran
（Faculty of Information Engineering， Yangzhou Ploytechnic College， Yangzhou， Jiangsu 225000， China）
Abstract： The limitations of traditional coarse grained parallel genetic algorithm are analyzed. Aiming at the disadvantages of high communication overhead caused by fixed or invalid migration， a parallel genetic algorithm is proposed， which is suitable for running on multi-core computers and based on the adaptive migration strategy of sharing pool. According to the current state of evolution， the proposed algorithm can adapt to the migration， and the sharing pool is used to dilute the topological structure of the individual exchange between the sub populations. Simulation results for extreme value of complex nonlinear function show that， compared with the traditional parallel genetic algorithm， the algorithm is fast convergence， high precision， early to obtain the evolutionary generation of optimal solution， and significantly improves the parallel efficiency.
Key words： coarse grained； parallel genetic algorithm； sharing pool； adaptive migration strategy； function optimization
0 引言
并行遗传算法（Parallel Genetic Algorithms，PGA）是将并行计算机的高速并行性和遗传算法的天然并行性相结合的一种算法。目前并行遗传算法模型分为主从式模型、粗粒度模型、细粒度模型和混合模型[1]。其中粗粒度模型是应用最广且适应性最强的并行遗传算法模型。
1 研究现状
国内外学者对粗粒度模型的研究，主要集中在迁移拓扑、迁移规模和迁移策略等问题上[2]。近几年相关的研究包括：蔡明E、胡振兴等人提到的通过对交叉算子的修正，以及多个小规模种群并行优化求解的方案[3-4]；刘晋胜等人提出的采用八个不同策略为并行遗传算法的分支遗传操作进行群体寻优等[5-6]。
根据这些研究分析可知，一方面，如果粗粒度模型中各子种群之间迁移间隔小，则有利于提高解的精度和收敛速度，但会明显地增大通信及同步开销，如果迁移间隔较大，虽然降低了通信及同步开销，但不利于提高解的精度和收敛速度。针对这个问题，本文提出一种自适应迁移策略，即各个子种群中执行个体迁移时，并不是固定不变地移迁，而是根据当前的进化状态动态、有条件地迁移；此外，本文提出公共池的概念，应用公共池的方式来代替各子种群间个体迁移时的拓扑结构。因此，将本文算法称为基于公共池自适应迁移策略的并行遗传算法（Parallel Genetic Algorithm Based on Adaptive Migration Strategy of Sharing Pool，简称AMSPPGA算法）。
2 AMSPPGA算法
2.1 AMSPPGA算法的选择算子
AMSPPGA算法的选择算子总共选出k个个体，其过程描述为：首先计算种群中每一个个体的适应值，然后按适应值从大到小排序，从中选取前s（s
2.2 AMSPPGA算法的交叉淘汰算子
在AMSPPGA算法中，交叉淘汰算子采用文献[7]提出的多父体杂交算子的思想。多父体杂交算子的思想如下[7]：考虑函数优化问题，其中，，记D中的M个点为，记所生成的子空间为，其中aj满足条件：。
在AMSPPGA算法中，借鉴多父体杂交算子的思路，结合算法特点，交叉淘汰算子设计过程如下[8]：
Step1：；
Step2：如果则转到Step8；
Step3：随机生成，并使aj满足：，并且；
Step4：对选择算子选择出来的k个个体：生成一个新个体：即；
Step5：令为种群P（t）中最差的个体，如果优于，则用替换；
Step6：；
Step7：转到Step2；
Step8：交叉淘汰算子结束。
在交叉淘汰算子中，RI为替换、淘汰个体的数量，其值大小决定了算法替换、淘汰压力的大小。
2.3 AMSPPGA算法的迁移算子
种群间个体的迁移算子决定着各子种群以什么样的方式与其他种群中的个体交换。本文对迁移算子进行改进，用公共池的方式来代替各子种群间个体迁移时的拓扑结构。
首先对迁移算子的初始条件作说明：设粗粒度并行遗传算法的子种群数为m，每个种群中的个体总数都为n，第i个子种群在进化代数为j时的最佳个体为，该个体的适应度值为[9]。
算法设置一个公共池，用来接收各子种群的最佳和最差适应度个体，在公共池中维护两个数组。一个数组存储各子种群传来的最佳适应度个体，其数据元素为结构体形式，q为子种群号，也对应着数组的下标，其中，存储第q个种群的最佳个体值；另一个数组存储各子种群传来的最差适应度个体，数据元素为结构体形式，其他含义同上。
设当前的子种群号为s，进化代数为gen，具体的迁移算子步骤为：选择当前子种群中适应度值最佳（最差）的个体（），并将该个体的适应度值（）与公共池中最佳（最差）个体数组中相应种群号的（）比较，如果大于（小于），就表示本次得到了比上次与公共池交互时更好（更差）的个体，此时分别用（）和（）替换种群s在公共池中的（）和（）的值；否则不替换。
利用公共池方式可以先存储所有子种群的迁移个体，然后再进行比较、处理操作。相比于按拓扑结构指定的次序来进行传递两个子种群中的最优及最差个体，这样做更有利于最优个体向各个子种群扩散，并且减少了因为无效迁移造成的通信及同步开销，同时在公共池中用两个数组分别来存放各子种群中的最优及最差个体，可以使得公共池的维护更方便。
2.4 AMSPPGA算法的迁移准则
在AMSPPGA算法中，各个子种群中执行个体迁移时，并不是固定不变地移迁，而是根据当前的进化状态动态、有条件地迁移。为了便于描述AMSPPGA算法的迁移准则，给出以下定义。
在公式1中，n为种群大小，为适应值函数，为种群P的所有个体偏离中心点的距离平方之和，相似度能够体现出在当前代时种群中各个个体的之间的差异程度。从公式⑴可知：当较大时，表明种群中个体差异程度较大，即表明种群中个体呈现多样性；当较小时，表明种群中个体差异程度较小，即表明种群中个体即将收敛[10]。
AMSPPGA算法的迁移准则如下，首先利用公式⑴计算出当前种群个体的相似度，当种群个体相似度小于时，表明个体差异较小，此时从公共池中接受一个使本子种群的个体相似度达到最大的个体，随机替换一个个体，以增大种群个体的多样性。当种群个体相似度大于时，表明个体差异较大，此时从公共池中接受一个最优的个体，以便发挥优良个体的导向作用，加快收敛。
2.5 AMSPPGA算法具体描述
AMSPPGA算法具体描述如下。
Step 1：初始化子种群数目m，子种群中的个体数目n等算法的运行参数。
Step 2：创建m个子线程，让m个子线程并行地对各个子种群执行初始化，利用本文2.1中的思路进行选择算子操作，利用本文2.2中的思路进行交叉淘汰算子操作。
Step 3：每一个子种群计算本代中个体的适应值，利用本文2.3小节的思想和步骤生成迁移算子。
Step 4：利用本文2.4小节的迁移思想和迁移准则执行迁移操作。
Step 5：判断接受来的新个体是否存在于本子种群中，以及是否比最差个体好来决定是否淘汰最差个体。
Step 6：令为种群q中最差的个体，为种群q中最优的个体。如果等于，则转到Step 7，否则转到 Step 3。
Step 7：算法结束。
3 仿真及结果分析
采用较为复杂的非线性函数求极值问题对AMSPPGA算法进行验证，并与传统PGA算法进行对比。
Schaffer函数为：
设公式⑵各自变量x1，x2的取值都在[-100，100]之间，Schaffer函数为在（0，0）处存在全局极大值点1。AMSPPGA算法采用实数编码，参数设定如下：种群规模为100，子种群数为2，最小和最大个体相似度分别为0.1和10.0，最大进化代数为100，CPU类型为Intel双核处理器T6570，按照AMSPPGA算法连续执行程序10次，得到表1实验结果。结果表明每次执行都能找到问题的全局最优解。
将传统PGA算法与AMSPPGA算法分别在1，2，4核CPU计算机上连续执行程序10次，根据实验结果，两种算法的并行加速比曲线如图1所示。
从图1中可以看出，由于AMSPPGA算法根据当前的进化状态动态、有条件地迁移，有效地提高了个体迁移的效率，求解问题时AMSPPGA算法的并行加速比明显高于传统PGA算法，具有较好的性能。
Schaffer函数求极值时最优解变化情况
从图2中可以看出，传统PGA算法当进化到60代时得到最优解，AMSPPGA算法在进化25时就得到最优解，并且最优解的质量比传统PGA算法要高，这是由于本文算法使用了公共池方式，减少了因为无效迁移造成的通信及同步开销，同时又保证了各子种群之间的优良个体有效迅速地传播，充分发挥了优良个体的导向作用，避免了传统PGA算法迁移时的盲目性、固定性，提高了传统PGA算法的全局寻优能力，以及求解精度和收敛速度。
4 结束语
本文针对并行遗传算法的粗粒度模型这个主要研究热点，从模型的迁移策略入手进行研究，探讨迁移算子作用机制的本质，提出了一种基于公共池自适应迁移策略的并行遗传算法。算法根据当前的进化状态，动态、有条件地迁移，并利用公共池淡化了子种群间的拓扑结构。实验结果表明，本文算法确实有效地提高了个体迁移的效率和算法的收敛速度，减少了因无效迁移造成的通信及同步开销，得到了更好质量的解，并且出现最优解的代数也缩短，算法的并行效率比传统PGA算法明显更高。
参考文献（References）：
[1] 冯小丹，娄自婷，王文元.并行遗传算法的研究及应用进展[J].
电脑知识与技术，2014.10（10）：2347-2350
[2] 高家全，何桂霞.并行遗传算法研究综述[J].浙江工业大学学
报，2007.35（1）：56-59
[3] 蔡明E，么焕民.基于小种群策略的并行遗传算法[J].哈尔滨
师范大学自然科学学报，2013.29（3）：13-15
[4] 胡振兴，李汪根.基于小种群策略的并行遗传算法[J].软件导
刊，2013.12（2）：33-35
[5] 刘晋胜，彭志平，周靖.一种多策略并行遗传算法研究[J].计算
机测量与控制，2011.19（2）：1188-1190
[6] 刘晋胜，彭志平，周靖.一种多策略并行遗传算法研究及其收
敛性分析[J].计算机测量与控制，2011.19（8）：2022-2025
[7] 郭涛，康立山，李艳.一种求解不等式约束下函数优化问题的
新算法[J].武汉大学学报（自然科学版），1999.45（5）：771-775
[8] 郭肇禄.一种基于自适应迁移策略的并行遗传算法[D].江西
理工大学，2009
[9] 严晓明.粗粒度并行遗传算法迁移算子的一种改进[J].福建
师范大学学报（自然科学版），2013.29（1）：42-47
预算赤字范文3
关键词：支持向量回归；多步预测；误差累积；相空间重构；残差
中图分类号： TP391
文献标志码：A
文章编号：1001-9081（2016）11-3229-05
0 引言
模拟电路在航空航天、电子对抗、军事防御等领域的设备中发挥着至关重要的作用，其运行状态严重影响着设备的性能和功能，因此研究模拟电路的状态发展趋势，预测元器件剩余寿命，评估电路健康状况，从而确保电路长时间正常稳定工作具有重要意义。
健康度[1]可以用来量化表征元器件性能，通过对健康度变化的时间序列进行预测，评估元器件工作状态和剩余寿命[2]。在实际应用中，由于模拟电路构成复杂，各元器件相互耦合，加之电气噪声的影响，必然导致所计算的健康度数值序列具有非线性变化的特点，在出现故障或异常后，这一特点表现更为明显。因此，基于健康度的模拟电路状态预测需要解决非线性序列预测问题。
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种将支持向量机（Support Vector Machine， SVM）方法推广应用于时间序列函数回归估计的方法，鲁棒性好、推广能力强、具有全局最优解，被广泛应用于非线性时间序列的预测[3-5]中，有利于解决模拟电路的状态趋势预测问题。根据输入样本的不同，可以将时间序列的SVR预测分为单步预测和多步预测两种[6]。多步预测能得到更加超前的预测结果，比单步预测更具实际意义，但由于误差的存在并不断累积，多步预测的精度会随预测步数的增大而逐渐下降，甚至可能不再反映待预测序列的变化趋势。
针对SVR多步预测的误差累积问题，本文提出了一种基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法。首先，将相空间重构技术引入到SVR状态预测中；然后，根据预测误差构造残差序列，并进行二次SVR预测，用于修正原始预测值，从而提高了预测精度；最后，利用数值仿真验证算法降低误差累积的效果，并将其应用于模拟电路的健康度时间预测中。
由图1可以看出，不等距离采样并没有给回归结果带来显著影响，ε-损失带能够将信号的正态分布噪声包含在内，使得回归曲线光滑，并且与准周期信号对应良好。说明SVR回归估计求解得到的是优化问题的全局最优解，只要参数对选取合适，就可以得到较好的回归结果。在参数对（ε，C，σ）中：不敏感损失参数ε反映了模型对数据噪声幅值的容许范围，可通过对噪声进行先验估计而设定。惩罚因子C控制着拟合误差与泛化性能，应根据需要寻找两者之间的折中。核参数σ决定了支持向量数目和模型的复杂程度，σ越小，模型越复杂，回归曲线则相对粗糙；σ越大，支持向量越少，回归曲线越光滑，拟合误差增大。在支持向量回归模型中，惩罚因子C、核参数σ和不敏感损失参数ε共同决定了支持向量回归模型的预测精度和泛化能力[9]。
1.3 多步预测的误差累积
多步预测将预测值加入模型的输入矢量中，从而得到比单步预测更为超前的预测结果，对时间序列趋势的预测意义更大。对1.2节的准周期信号进行连续多步预测，图2（a）～图2（d）分别为第1步～第4步的预测结果。
由图2可以看出，第1步预测结果与实际曲线最接近，随着预测步数的增大，预测结果逐渐偏离实际曲线，但仍能够较好地反映序列的变化趋势。得到这样的结果是科学合理的，因为多步预测是从单步预测递推得到的，前几步的预测误差会被加入到模型之中，导致误差的累积，使得预测精度降低；但多步预测重在体现序列整体信息，反映样本发展趋势，得到更加超前的预测结果，其意义远远大于单步预测。然而，如果多步预测的偏差过大，甚至超出了序列的承受范围，多步预测便失去了意义，因此需要寻找削减预测误差的方法，以提高多步预测的精度。
2 相空间重构的自适应残差修正SVR预测
为解决SVR多步预测存在的误差累积问题，本文提出一种基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法。将相空间重构技术引入到SVR状态预测中，对多步预测过程中产生的误差累积序列进行二次SVR预测，实现对初始预测误差的自适应修正。
2.2 本文算法
利用SVR算法对时间序列进行预测估计，不论是单步预测还是多步预测，其预测值与实际值都可能存在一定的偏差，在连续多次预测之后，这些偏差值也是一个时间序列，称之为残差序列，记作var。通过对残差序列var再进行SVR预测，然后修正原始预测值，就可得到更精确的预测结果，这就是本文提出的基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法的基本思路，如图3所示。
从图3可以看出，自适应残差修正SVR预测是在传统SVR预测的基础上，对模型前期预测值与实际值之间的差值序列进行残差SVR建模，然后预测后续预测值与实际值的残差，自适应修正原始预测值，使得预测值与实际值之间的偏差减小。
基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法的具体实现步骤如下：
步骤1 构造能够反映模拟电路状态单变量的时间序列。
3 实验验证与结果分析
3.1 仿真验证与分析
利用基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法对1.2节的准周期信号进行连续多步预测，时间延迟τ=1，最小嵌入维数m=5，同样使用高斯径向基核函数，相同的参数对（ε，C，σ）=（0.05，10，0.5），图4（a）～图4（d）分别为第1步～第4步的预测结果。
对比图2和图4可知：在图2的SVR多步预测结果中，第1步预测结果与实际曲线比较接近，但随着预测步数的增加，预测结果逐渐偏离实际曲线。但在图4的本文提出的自适应残差修正SVR多步预测结果中，不仅第1步预测结果与实际曲线比较接近，而且随着预测步数的增加，以后各步的预测结果也没有偏离实际曲线的倾向，预测结果也与实际曲线比较接近。说明本文提出的自适应残差修正SVR预测算法能够有效降低预测误差，提高回归估计精度，同时很好地反映序列的变化趋势。表1列出了两种SVR算法的误差评价指标[7] 的对比值，进一步展现了本文算法的优势，从数值量化角度说明了算法减小预报误差的效果。
PPMCC与其他距离度量方式相比，无需对特征量进行预处理，可直接计算健康度，步骤简单，对实现模拟电路故障预测非常有利。若元器件无故障，参数值与标称值相等，则PPMCC的值为1，即元器件健康度也为1；反之，参数值偏离标称值，健康度会慢慢降低。
下面以如图5所示的ITC97国际标准电路中的CTSV（Continuous-Time State-Variable）滤波器电路为例，验证本文所提出的模拟电路故障预测算法在实际应用中的效果。
各元器件的标称值均已在图中标出，其中电阻的容差范围为5%，电容的容差范围为10%。通过对电路进行灵敏度分析，发现R3的灵敏度相对较高，因此选择R3作为实验对象。设R3性能退化过程是均匀变化的，且每变化一次就对应一个时间点，R3从10kΩ增加到16kΩ，每次增加10Ω，则共有600个时间点。当元器件参数值偏离标称值50%时，通常可认为该元器件发生故障，因此R3发生故障时的参数值为15kΩ，经计算可知，第500个时间点即为R3故障发生的时间。
电路输入节点为14，起始频率和截止频率分别设置为1Hz和10kHz，节点8为输出测试点。根据提取的电路频率响应信号，利用式（14）计算出R3在各时间点的健康度，轨迹如图6所示。
选取R3的前200个时间点的样本数据作为训练数据，剩余的时间点数据为测试数据以验证所提算法的预测能力。
分别利用基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法和传统SVR算法对R3健康度轨迹进行预测，时间延迟τ=1，最小嵌入维数m=5，参数对（ε，C，σ）=（0.05，10，0.5），使用同样的高斯径向基核函数，第1步预测和第5步预测结果如图7所示。
从图7中的预测轨迹可以看出，本文所提SVR算法的预测结果与R3的实际健康度变化曲线非常接近，回归误差小。两种SVR算法对健康度轨迹的第1步预测误差和第5步预测误差如表2所示。
由表2可知，无论是第1步还是第5步，本文的SVR预测算法的绝对误差均值和相对误差均值都小于传统SVR算法的值；传统SVR算法第5步预测结果的的绝对误差均值相对第1步的值增加了66.3%，而本文的SVR预测算法第5步预测结果的绝对误差均值相对第1步的值只增加了5.7%，绝对误差均值降低了60.5%，说明本文的SVR算法的预测精度较传统SVR算法的预测精度有较大的提升。综上结果可以看出，无论是第1步的预测结果还是第5步的预测结果，本文所提出的SVR预测算法较传统SVR算法的预测精度都要高，更好地反映了健康度轨迹变化趋势。同时，本文算法在第1步预测和第5步预测的效果都较为理想，而传统SVR算法虽然在第1步预测有很好的效果，但多步预测能力明显低于本文所提出的SVR预测算法，这说明本文算法对故障元器件的预测更为精确，有效降低了预测误差，在模拟电路故障预测中具有很好的应用潜力。
4 结语
针对模拟电路故障预测存在一定的非线性时间序列预测问题，研究了基于SVR的电路故障预测技术，提出了一种基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法。将相空间重构技术引入到SVR状态预测中，通过对残差序列var进行SVR预测，修正原始预测值，削减了多步预测的误差累积，从而得到更精确的预测结果。通过仿真实验验证了本文提出的新SVR预测算法能有效降低预测误差，提高回归估计精度，同时很好地反映了序列的变化趋势。将本文算法应用于模拟电路健康度预测中的实验结果可以看出，与传统SVR算法相比本文所提出的新SVR预测算法的多步预测误差累积降低了60%以上，显著提高了预测精度，可有效解决模拟电路状态趋势预测问题。
参考文献：
[1] 张朝龙， 何怡刚， 邓芳明， 等. 一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法[J]. 仪器仪表学报， 2014， 35（8）： 1751-1757.（ZHANG C L， HE Y G， DENG F M， et al. An approach for analog circuit fault prognostics based on QPSO-RVM[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument， 2014， 35（8）： 1751-1757.）
[2] 罗慧. 模拟电路测试诊断理论与关键技术研究[D]. 南京： 南京航空航天大学， 2012. （ LUO H. Research on testing diagnosis theory and key technology for analog circuits[D]. Nanjing： Nanjing University of Aeronautics & Astronautics， 2012.）
[3] 张爱华， 王永超， 宋心点， 等. 鲁棒LSSVR的模拟电路性能在线评价策略[J]. 仪器仪表学报， 2013， 34（10）： 2328-2335. （ZHANG A H， WANG Y C， SONG X D， et al. Novel online evaluation strategy for analog circuit performance based modified robust LSSVR[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument， 2013， 34（10）： 2328-2335.）
[4] 王涛， 李艾华， 高运广， 等. 基于相空间重构和遗传优化SVR的机械设备状态趋势预测[J]. 噪声与振动控制， 2014， 34（3）： 176-181. （ WANG T， LI A H， GAO Y G， et al. Condition trend prediction of mechanical equipments based on phase space reconstruction and genetic optimization support vector regression[J]. Noise and Vibration Control， 2014， 34（3）： 176-181.）
[5] LAU K W， WU Q H. Local prediction of non-linear time series using support vector regression[J]. Pattern Recognition， 2008， 41（5）：1539-1547.
[6] 周若愚. 基于SVR与半监督学习的时间序列预测[D]. 西安： 西安电子科技大学， 2014.（ZHOU R Y. Time series prediction based on SVR and semi-supervised learning[D]. Xian： Xidian University， 2014.）
[7] 陈荣， 梁昌勇， 谢福伟. 基于SVR的非线性时间序列预测方法应用综述[J]. 合肥工业大学学报（自然科学版）， 2013， 36（3）： 369-374. （ CHEN R， LIANG C Y， XIE F W. Application of nonlinear time series forecasting methods based on support vector regression[J]. Journal of Hefei University of Technology （Natural Science）， 2013， 36（3）： 369-374.）
[8] 李学斯， 毕研刚， 杨宏桥， 等. 一种支持向量回归机自动模型选择方法[J]. 计算机与现代化，2011（10）：19-23. （LI X S， BI Y G， YANG H Q， et al. An automatic model selection method for support vector regression[J].Computer and Modernization， 2011（10）：19-23.）
[9] 杨斌. 基于EEMD-SVR的预测模型与应用[D]. 广州： 华南理工大学， 2013.（YANG B. Research of prediction and application based on EEMD-SVR model[D]. Guangzhou： South China University of Technology， 2013.）
[10] PACKARD N H， CRUTCHFIELD J P， FARMER J D， et al. Geometry from a time series[J]. Physical Review Letters， 1980， 43（9）： 712-715.
[11] FARASER A M， SWINNEY H L. Independent coordinates for strange attractors from mutual information[J]. Physical Review A， 1986， 33（2）： 1134-1140.
预算赤字范文4
摘要：本文对美国联邦政府财务报告主要报表进行了简要分析，从不同角度对中美政府财务报告加以比较并得到对我国的启示。
关键词：美国联邦政府 财务报告 会计基础 净费用表
根据1994年的《美国政府管理改革法案》，美国财政部于1997财年开始编制联邦政府合并财务报告。美国联邦政府财务报告按联邦政府层次划分，可分为联邦部门与单位财务报告和联邦政府合并财务报告，前者由联邦部门与单位负责编制，后者由财政部负责编制。合并财务报告的主体包括美国联邦政府行政、立法、司法及各联邦机构，以避免报告主体的不完整而造成信息缺失并进而对使用者的决策产生误导。美国联邦政府财政年度是当年10月1日至次年9月30日。联邦部门与单位提交财务报告的时间不能超过财政年度结束后45天（11月15日）。正式提交的财务报告应包括审计报告，并于11月15日在政府部门与单位网站上向社会公布。
一、联邦政府财务报告主要构成
联邦政府财务报告是以权责发生制为会计基础编制的，包含六张财务报表，每张报表反映的内容不同，但在不同报表中的数据又是相互关联的。
（一）净费用表
净费用表包含的项目有：总费用是政府部门和其他会计主体的全部费用。赚取的收益是政府以一定价格向公众提供商品和服务而实现的交换性收益。精算损益指对联邦雇员和军人养老金、其他就业后福利和退休福利。净费用表的会计恒等式为：净费用=总费用-赚取的收益+精算损益。净费用表主要目的是告知美国公民联邦政府每财政年度提供福利和服务的成本。
（二）营运和净财务状况变动表
该表报告联邦政府的营运结果，包括特种基金运营的结果。报表列报了主要由政府凭国家主权权力取得的税收、关税、估定罚款收入、罚没收入等非交换性收益。政府总费用减去赚取的收入得到净费用，净费用减去税收和其他收入就得到政府运营净成本，还包括影响净财务状况的一些调整事项和未匹配交易项。
（三）营运净成本和综合预算赤字调节表
该报表用于调节营运和净财务状况变动表上的净财务状况数额和综合预算赤字的差异。预算的收入和支出主要以收付实现制为计量基础。营运收益以修正的收付实现制为基础，营运成本以权责发生制为基础。调节表以营运净成本为起点，按照营运净成本和综合预算赤字各组成部分，逐项列报由于两者会计计量基础不同产生的差异。
（四）综合预算和其他活动的现金余额变动表
该表实际上是通过调节一个财政年度内综合预算赤字与现金及其他货币资产的变动，解释预算赤字是通过什么方式得到融资的。预算赤字是一个特定财政年度支出超过收入的部分。报表列示了预算中包含的非现金支出，和影响现金余额但不包括在预算支出中的项目以解释现金和其他货币资产变动的原因。
（五）资产负债表
资产负债表披露联邦政府的资产、负债和净财务状况（净资产或净负债）。资产负债表提供的信息，与政府受托资产的信息相结合，可以使公众更全面地理解政府的实际财务状况。特种基金的净财务状况在资产负债表上单独列示。
（六）社会保险表
社会保险报表报告最重要的社会保险项目的财务状况精算结果，包括分别由社会保障管理局，卫生部、铁路退休理事会和劳工部管理的社会保障、医疗保险、铁路退休、黑肺保险等项目。精算结果是对社会保险项目中长期未来财务收支测算数据的现值。对社会保险的收支测算是在对未来经济增长、人口变化等数据进行合理假设的基础上进行的。社会保险从2006财年开始纳入联邦政府合并财务报表范围。虽然社会保险表含在合并财务报表体系内，但它不和其他权责发生制的财务报表相关联。
二、与我国政府财务报表的比较
（一）财务报告内容比较
美国联邦政府财务报告分为本级财务报告和合并财务报告。被确认为联邦政府报告主体的每一个联邦政府机构、项目和预算账户都要编制本级财务报告。具体包括管理当局讨论和分析、预算报表、四张基本权益报表、项目业绩计量报告、财务报表附注等必要的补充信息。在本级财务报告的基础上，编制整个政府合并财务报告。
我国目前的预算会计报表包括资产负债表、收入支出表和预算执行情况表及附表、会计报表说明书几项。预算会计信息是主要的政府财务信息，但不是全部。与美国联邦政府报告内容相比较，我国的预算会计报表不能完整、全面反映政府的受托责任情况，也不利于报告使用者了解政府的财务状况和财务业绩。
（二）财务报告审计监督比较
美国联邦政府财务报告必须经过独立审计部门的审计批准方可正式递交国会和向公众披露。审计报告是政府财务报告不可缺少的组成部分。独立审计人员对于政府受托责任履行及其依从预算情况进行客观评论与鉴证，一方面有利于政府财务报告使用者做出正确的决策，同时解析政府受托责任的履行情况；另一方面也有利于提高公共财政资金的使用效率和效果，督促政府官员尽职尽责、高效廉洁的开展工作。与之相比，我国的政府财务报告审计监督机制比较弱化。虽然目前我国政府审计机关也对政府所属的行政事业单位及财政机关分别就其经费收支及财政收支情况及结果实施审计监督，也形成审计报告，但这些审计报告缺乏透明度，并且政府审计报告与政府财务报告往往是相分离的。
（三）财务报告目标比较
美国政府财务报告的目标在于反映政府对社会公众受托责任的执行情况；应当有利于使用者确定政府主体当期的运营结果；应能够帮助使用者评判政府主体提供服务的水准和履行义务的能力。
与美国对比，我国预算会计信息应当适应国家宏观和上级财政部门及本级政府对财政管理的要求，适应预算管理和有关方面了解行政和事业单位财务状况及收支结果的需要，有利于预算单位加强内部财务管理。我国的政府财务报告目标仅是概括说明，而且报告集中于预算执行情况方面，不够全面。
（四）资产负债表比较
1.相同点。美国政府会计和我国财政总预算会计的资产负债表都是按基金或预算资金分别列示的。在美国，政府会计的主体是基金，而我国对应的会计主体是预算资金。美国与我国政府的资产负债表都不是与政府所属非盈利组织的资产负债表混合编制的。虽然政府活动和政府所属非盈利组织活动具有一定的联系，但是政府自身的活动与政府所属非盈利组织的活动是两种性质不同的活动，而且，政府自身活动的财务数据和政府所属非盈利组织活动的财务数据都是分别统计的。
预算赤字范文5
债券是在金融市场上吸收资本的工具。它主要包括债券的收益结构、债券的流转期、债券的信用等级。
1992年俄罗斯开始推行全面的休克疗法，其核心内容是私有化和自由化。俄罗斯的经济形势急剧恶化，收支出现巨大缺口。在1995年之前，弥补国家预算赤字主要靠向中央银行借贷来解决，即依靠多发行货币来补充预算的缺口，其后果是进一步加剧了通货膨胀。为了遏制严重的通货膨胀，从1995年开始俄罗斯政府不得不以发行国家债券方式作为弥补财政赤字的非通胀手段。
1.短期国债和联邦债券（ГКО－ОФЗ）市场的形成
在1991年末，俄罗斯就通过了《国家债务法》，俄罗斯中央银行也进行了第一次国内债务的试验性发行。这次试验性发行成为国家短期债务的原型。它的发行采取无纸方式，以竞买的方式出售，到期价格由市场的供求来决定。
1993年5月18日在莫斯科外汇交易所（ММВσ）进行了第一次短期国债的发行（一级交易），当年5月份开始了定期的二级交易，其中有24个银行和金融公司获得了短期国债市场交易商的资格。新债券以无纸方式发行，可以贴现销售，最小面值为10万卢布，流转期为3个月，免征税。中央银行对这批债券的发行给予担保。在当年国家发行了6500亿卢布的短期国债。进行了第一次债券的一级发行以后，开始每周进行两次二级交易，10月19日允许自然人参加国债市场交易。
1994年俄罗斯证券市场进一步向非居民开放，非居民获得了购买短期国债不超过发行总额10%的权利。同时，新技术得到广泛应用，计算机远程终端和各地区的交易平台接入到莫斯科的交易所，市场的基础设施日趋完善，并且新的金融工具（期货等）也不断得到应用。1995年短期国债市场在俄罗斯经济中的作用开始增大。发展国家有价证券市场成为政府金融政策的优先目标。由于短期国债和联邦债券具有高收益率，因而各商业银行和其他的金融机构开始大规模参与短期国债市场。
俄罗斯在1995年发行了新的债券品种——联邦可变利息债券；6月15日在莫斯科银行间外汇交易所内又举行了联邦可变利息债券第一次竞拍。它是带有可变利息的、可贴现的国家有价证券，其利率水平以现行的短期国债市场的利率为基础来确定。
国家有价证券市场开始快速发展，到1995年末，国家有价证券市场规模达到了76.5万亿卢布。1995年8月俄罗斯发生了第一次金融危机，其原因是各银行争相抛售短期国债和财政部的外汇债券。在危机的2天之内，俄罗斯中央银行被迫购买1.6万亿卢布的短期国债。在银行间信贷市场危机一个月以后，金融市场上短期国债的作用发生了重大变化，不久前还是金融市场中最发达部门的银行间信贷市场（МσК）降到第二的位置，主要表现为银行间信贷在银行资产中的比重急剧降低。许多银行又面临一个问题：“意外闲置的资金投向哪里？”在这种情况下，银行别无选择，只有转向短期国债。
为了给国家预算吸收居民资金，在1995年11月，俄罗斯政府决定发行国家储蓄债券（ОГСЗ）。这种债券的结构与联邦债券十分相像，它不仅面向居民，而且也面向那些以债券市场为主要业务活动的银行发行。对于法人而言，国家储蓄债券不仅可以使交易成本减少，而且债券可以用于抵押，进行投机活动等。银行承保人与财政部签署发行国家储蓄债券，然后在自己的客户中推销该债券。它的每个季度利息可以在任何储蓄银行的分支机构上获得。
1996年，俄罗斯国债市场不仅开始作为弥补财政赤字的基本来源，而且也成为叶利钦竞选班子的主要资金来源。
2.外汇债券（ОВВЗ）的发行和外汇债券市场的产生
为完善金融市场，俄罗斯政府形成了“关于在俄罗斯国内发行外汇债券的决议”。该决议确定国内外汇债券的发行总量为50亿美元。这使外汇债券的市场规模可以与短期国债和联邦债券市场规模相比。
外汇债券的交易平台是2000交易系统中的路透社网，每笔的标准交易量最低为100万，但交易经常仅有几十笔。从事外汇债券交易的客户有大约10个，其中有1/3是外国客户。交易市场是出清的，也就是说，在任何交易时点上都可以进行买卖交易，买和卖的数量是平衡的。在外汇债券市场上规定了严格的市场制度，并对交易制定了详细的规则。
根据外汇债券的市场交易规则，买卖价差不能超过0.3%，而最大的交易商可以维持在0.25%的水平上，商用这种办法来保持这些债券的流动性。
二、俄罗斯国家有价证券市场的主要参与者
20世纪下半叶兴起的全球化涉及所有的经济活动，也包括金融市场。金融市场的全球化主要表现为资本市场的开放程度和资本流动的自由程度等。其中，资本市场中非居民的比重是反映资本市场开放的主要指标。在美国国债市场上，非居民的比重为22%，德国为77%。受金融自由化思想的指导以及IMF的压力，俄罗斯的资本市场开放程度很高，如1997年在俄罗斯国家有价证券市场上非居民的比重为30%，在外汇债务市场上为40%。
俄罗斯的银行是短期国债和联邦债券市场上最大的投资者。到2001年初，财政部发行的债券的50%掌握在银行手中，第二大投资者是非居民。根据中央银行的资料，在2001年初，非居民手中的国债为450亿卢布，约占市场的24.6%。其余20-25%的份额为俄罗斯的金融和非金融机构占有。截止到2001年4月，中央银行持有总额为2560亿卢布的联邦债券。
俄罗斯卢布证券市场的特点是债券集中度很高。市场是一个批发市场，大型的银行和金融机构是市场的主体，它们可以操纵市场价格。中小投资者在市场中处于绝对弱势地位，权利和利益无法得到保护。高风险是俄罗斯金融市场的特点之一。1996-1997年投资于短期国债和股票的巨大收益到1998年变成了巨大的损失。
俄罗斯国家有价证券市场的监管主要由财政部、证券委员会和中央银行来完成。由于分工的混乱和利益的争夺，这3家监管机构经常发生激烈冲突。
三、国家有价证券市场的规模和收益结构
在1993年，俄罗斯的国家有价证券市场开始形成，但是直到1995年之前，由于国家预算赤字的缺口主要是靠中央银行多发货币来弥补，所以国内债券市场规模不大。当国家宣布发行国债作为补偿国家预算赤字的主要手段后，国家有价证券市场发生了根本性变化。如果在1994年只有3%的预算赤字是靠发行国债来补偿的，到1995年已经达到60%，1998年依靠短期国债补偿的预算赤字已经达到80%，国债市场规模开始急剧增长。可以说，1999年以前的俄罗斯有价证券市场的核心主体是短期国债。
1992-1998年俄罗斯预算赤字总量达到1.3万亿卢布（1998年价）。从1995年开始，预算赤字开始由发行有价证券来弥补，这导致了国家有价证券市场规模的急剧增大，到1998年达到了最高点。
在危机之前，俄罗斯金融市场上占优势的是12个月偿付期的国家短期无息债券。短期国债的平均收益率成为俄罗斯金融市场最重要的指标。俄罗斯主要金融机构的大部分金融资源都投入到了国家有价证券市场上，主要原因是短期国债的收益率较高，而且投资短期国债的流动性也较好。
金融危机使国家有价证券支付期结构更加不合理，如到2000年末，短期债券的比重不超过1%（在危机之前为31%）。2000年2月16日，在金融危机以后第一次发行2期，总额为50亿卢布，偿付期为196天和98天的短期国债，以后又多次发行。2000年短期国债和联邦债券的交易量缩减到60亿美元，只有1997年的1/25。截止到2000年12月1日，短期国债和联邦债券的债务总量为2297亿卢布，到2001年6月短期国侦和联邦债券的市场规模为1950亿卢布。
金融危机过后，俄罗斯将金融危机以前发行的短期国债和联邦债券中的部分债券的支付期延长。1998年12月12日，俄罗斯政府颁布“关于国家有价证券创新的决定”，并授权俄罗斯财政部将在1999年12月12日到期的短期国债和联邦债券转换成3-5年的国家长期债券（ОФЗ—ФД和ОФЗ—ПД）。
金融危机使短期国债和联邦债券的持有者受到了很大损失。由于1998年8月的国债重组，投资者损失总额达到450亿美元，其中75%的损失落在俄罗斯投资者身上。在1999年，人们对短期国债和联邦债券的兴趣下降，1999年1月28日，在莫斯科银行间外汇交易所进行了重组后的短期国债和联邦债券的新发行。到1999年4月30日，国内短期国债和联邦债券的重组工作结束，总的重组规模达到1733亿卢布。
四、俄罗斯发行国家有价证券的作用
国家的有价证券市场政策与国家预算情况密切相关。1996-1998年俄罗斯的预算赤字在很大程度上是靠发行短期国债来弥补的。短期国债和联邦债券的发行不仅为国家预算筹集了大量的资金，而且也减缓了通货膨胀的压力。可以说，短期国债和联邦债券对经济转轨时期的俄罗斯经济有特殊意义。从1999年开始，俄罗斯的经济开始恢复性增长，国家预算收入开始好转，相应的国家有价证券市场的情况也发生根本性的变化，从金融市场吸收资金变得不是十分迫切。俄罗斯政府提出了用吸收的资金加快偿付内债，以减少内债规模。
国家有价证券的发行市场普遍成为国家预算补偿的主要工具。为了补偿支付缺口，国家需要短期卢布有价证券。在预算的1年框架内，预算的进项与支出在时间上很难一致，由此在预算的收入与支出上存在短期的缺口。与长期债券一样，在西方也发行短期国债，如美国和英国的短期国库券的发行期（偿付期）为91天，日本为60天。短期国债也用来保证商业银行资产的清偿。银行投资于短期国债，这些资产不仅具有较高的流动性，而且可以带来可观的、稳定的收益。
预算赤字范文6
【关键词】特大齿轮；姿态调整；调平算法
0 引言
在现代制造、高精度测量、军用以及民用生产制造等各技术领域，都存在姿态调整这一概念。姿态调整指的是将某些设备或仪器精确地调整到指定角度和位置，以提高整个系统的稳定性和精度特性，满足某些特定的技术指标。在大型齿轮测量领域中，无论是台式仪器测量还是在机式测量，都必须对被测齿轮或者量仪进行定位，也就是调整齿轮与量仪之间的空间位置，这是保证测量精度的首要前提[1]。对于台式仪器而言，由于量仪精度高、测量条件好、定位精确，由定位误差而导致的测量误差被无形地消除和减小[2]。
在以往的大齿轮测量中，定位方式一般是用齿顶、齿槽、三球、公切线来定位，借助辅助基准面、定位机构等实现。本文涉及的基于激光跟踪测量的特大型齿轮在位测量系统中的姿态调整指的是如何根据齿轮的位置，对三维测量平台进行精确的定位，调整三维平台的姿态，满足系统的高精度定位要求。从基于激光跟踪技术的大型齿轮测量方法中可知，系统在每一次测量开始前，都必须要先调整三维测量平台姿态，这也是在位测量系统的关键技术之一。
1 姿态调整系统
常用的姿态调整方式有基于三点或多点支承式调整，多联杆式调整，多轴并联式调整，链条链轮式调整等多种方式。本文涉及的姿态调整系统采用三点支承式调整，其原理方案为：A 轴、B 轴、E 轴3 个与步进电机相联的机械支承轴用来支撑姿态调整平台上端面，并根据控制指令升高或降低，来改变平台上端面的空间位置；Z 轴1 个与步进电机相联的旋转齿轮与平台底部啮合，并根据控制指令旋转角度，以改变三维测量平台的测量臂在水平面内的方向。
2 姿态调整系统调平算法的设计
为了实现对特大齿轮在位测量系统的精确调整和精准控制，根据系统的总体要求设计了姿态调整系统的相关算法[3]，并将算法转换为了可以实现的源代码，以便完成对系统的良好的控制[4]。算法所需要的数据是来自于经过处理的激光跟踪仪测量的数据，此数据用于完成算法数据的输入。算法最终所要达到的效果是实现对于被测量的特大齿轮的上端平面的法向量与三维平台的法向量相平行，以便实现后续的对特大齿轮各项参数的测量。
算法的具体实现过程是将被测工件即特大齿轮的端平面的法向量向三位平台的法向量上投影，主要是分解齿轮的法相量中的 到三维平台的坐标系中。算法的实现示意图如图2所示。
3 调平算法的MATLAB仿真与分析
实验步骤：
（1）将激光跟踪仪采集到的数据保存文本文档里。
激光跟踪仪测量获取的三维平台的方向向量和工件方向向量的数据见表1。
（2）Matlab软件读取文本数据。
（3）Matlab软件执行相应的姿态调整的旋转矩阵和旋转方向判断的代码。
（4）显示调整前和调整后的三维平台的法向量和工件法向量的夹角。
实验结果：
实验结果分析：
调整前三维平台的法向量和工件的法向量的夹角：2.441634251473566。
调整后三维平台的法向量和工件的法向量的夹角的理论值：0.001078456711702。
调整后三维平台的法向量和工件的法向量的夹角小于0.005度满足测量精度要求。
调整后三维平台的法向量和工件的法向量的夹角的理论值0.001078456711702
4 总结
本文对特大齿轮在位测量的三维平台调整系统的调平算法进行了仿真研究，用MATLAB软件采用激光跟踪仪测到的数据对姿态调整系统的调平算法进行了理论验证，取得了满足实际精度要求的结果，对特大齿轮在位测量的三维平台调整系统的正常运行具有重要意义。由于受实际系统的机械结构形式等限制，其实际调整后的角度与理论值会有一定的误差，但这也为深入研究姿态调整系统的其它调平方法提供了一定的借鉴和参考。
【参考文献】
[1]Shi Zhaoyao，Zhu Lianqing.A Generalized Model of Deviations of Complex Curved Surfaces[J].Proceedings of ISPMM 2004：50-51.
[2]R.Klette， K.Schluns and A. puter vision：Three-dimensional data from images[D].SpringerVerlag： Singapore，1998.
