基于平均出行时间的可达性分析
基于平均出行时间的可达性分析
1.概述：
本篇利用基于平均出行时间的可达性评价方法，分析城市区域各位置至设施点（商业中心、行政中心等）的交通便捷程度。
2.所需数据与操作流程：
所需数据：
构建好的道路交通网络模型
操作流程：
3.具体步骤介绍：
3.1 加载构建的交通网络模型，计算O-D成本矩阵
启动O-D分析工具。
加载构建好的交通网络模型，并启动【Network Analyst】工具条，点击【Network Analyst】工具条上的下拉按钮，选择【新建OD成本矩阵】，点击【Network Analyst】工具条上的【Network Analyst窗口按钮】，打开该面板。
加载起始点
在【Network Analyst】面板中，右键点击【起始点】选项，在弹出菜单中选择【加载位置…】，显示【加载位置】对话框。
将【加载自】栏设置为【交通网络_Junctions】，该要素对应各个路口，这将把所有路口作为起始点。
将【位置分析属性】栏中【Name】属性的字段设置为【OBJECTID】，其目的是为了后续连接【起始点】表和【交通网络_Junctions】表。
加载目的地点。
在【Network Analyst】面板中，右键点击【目的地点】选项，在弹出菜单中选择【加载位置…】，显示【加载位置】对话框。
将【加载自】栏设置为【待分析设施点】，这将把所有待分析设施点作为目的地点。
将【位置分析属性】栏中【Name】属性的字段设置为【OBJECTID】，其目的是为了后续连接【目的地点】表和【待分析设施点】表。
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设置位置分配属性。
点击【Network Analyst】面板右上角的【属性】按钮，打开【图层属性】对话框，切换到【常规】选项卡，设置【图层名称】为【O-D矩阵（路程）】，切换到【分析设置】选项卡，选择【抗阻】为【路程（米）】。
位置分配求解。
点击【Network Analyst】工具条上的【求解】工具，得到得到基于路程的0-D 成本矩阵（路程）。
计算基于车行时间的0-D成本矩阵。
按照上述步骤求得基于出行时间的0-D成本矩阵（时间）。
在设置位置分配属性时设置【图层名称】为【O-D矩阵（时间）】，切换到【分析设置】选项卡，选择【抗阻】为【车行时间（分钟）】。
3.2 计算可达性
从OD分析结果中提取数据表。
根据可达性计算的需要，需要提取【0-D矩阵（路程）/目的地点】表、【0-D矩阵（路程）/线】表、【0-D矩阵（时间）/线】表。
打开【内容列表】面板中的【O-D矩阵（路程）/目的地点】表，点击表对话框主工具栏中的下拉按钮，选择【导出】，将其导出为【可达性分析.mdb】数据库中的【路程分析目的地】表。然后依次将【0-D矩阵（路程）/线】表、【0-D 矩阵（时间）/线】表分别导出为【路程分析线】表、【时间分析_线】表。
计算出行势能。
针对【路程分析线】表，根据公式【出行势能】=【规模】/【路程】2，求得各条OD出行线的出行势能。
为【路程分析目的地】表增加长整型【设施点OBJECTID】字段，并令【设施点OBJECTID】字段值等于【Name】字段值，该字段将用于连接【待分析设施点】表。
为【路程分析线】表增加双精度类型的【出行势能】字段、【出行概率】字段。基于【路程分析目的地】表的【设施点OBJECTID】字段和【待分析设施点】表的【OBJECTID】字段，将【待分析设施点】表连接到【路程分析目的地】表，如此【路程分析目的地】表就拥有了【待分析设施点】表的【规模】属性。
基于【路程分析线】表的【DestinationID】和【路程分析目的地】表的【ObjectID】，再将【路程分析目的地】表连接到【路程分析线】表，如此【路程分析线】表也拥有了【规模】属性。
计算出行势能字段，[出行势能]=[规模]/[Total路程]2。
计算出行概率。
根据【路程分析线】表中的【OriginID】汇总每条线的出行势能总和，生成【出行势能汇总表】。
基于公共字段【OriginID】，连接【路程分析线】和【出行势能汇总表】，并计算【出行概率】字段，[出行概率]=[出行势能]/[Sum_出行势能]。
取消和【路程分析线】所有连接，然后导出【路程分析线】表到【出行概率】。
计算可达性。
为【时间分析线】表添加双精度类型的【加权时间】字段。
根据【时间分析线】表中的【Name】字段，连接之前得到的【出行概率】表，连接字段也是【Name】，并计算每条线的加权时间=出行概率*Total_车行时间。
针对【时间分析线】表，根据【OriginID】汇总【加权时间】总和，生成【加权出行时间汇总表】。
针对【加权出行时间汇总表】，添加双精度类型的【可达性】字段，并计算[可达性]=[Sum加权时间]/3。
根据【加权出行时间汇总表】的【OriginID】字段和【O-D矩阵（时间）/起始点】的【ObjectID】，将【加权出行时间汇总表】连接到【O-D矩阵（时间）/起始点】表，使【O-D矩阵（时间）/起始点】表有【可达性】属性。
3.3 生成可达性分布图
在目录面板中选择【工具箱→系统工具箱→Spatial Analyst Tools→插值→反距离权重法】工具，打开反距离权重法对话框。
设置【输入点要素】为【O-D矩阵（时间）/起始点】，【Z值字段】为【可达性】，【输出栅格单元大小】为【20】。计算完成后系统将生成可达性栅格图。
从图中可以看出，看见待分析设施点的区域可达性较高，并沿着城市交通干道向外围发散。
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交通行为与地方服务及设施的可达性
交通行为与地方服务及设施的可达性 一 引言 就减少交通尾气排放和能源消耗的土地利用规划措施的重要性所展开的争论(见纽曼与肯沃西，1989年；戈登等人，1991年；纽曼和肯沃西，1992年)，显示出市内交通行为及其决定因素的特征的大量不确定性，也突显出对这个问题进行的经验研究的相对缺乏。本章将评估可达性对城内交通行为的重要性，并关注地方设施和服务的可达性。在已签发《规划政策指导13：交通》(环境与交通部，1994年)中已经赋予这个问题以重要地位，该文件将住宅和服务供给整合在一起，作为降低交通需要和鼓励环境适宜性的交通方式发展的途径之一。可达性之所以重要还在于，它可能对到达各项设施的随意性交通行为(非工作的)有重要影响。在对有关这一主题的现有文献进行回顾后，本章将报告基于埃文新城开发的一些经验研究成果。 二 可达性对城内交通的重要性 （一）调查陈述 作为对降低燃料消耗和温室气体排放的评估的一部分，有关地方设施和服务的讨论突出了交通行为在两个方面的重要性。首先是交通方式。人们通常鼓励徒步或骑自行车，而不是驾驶小汽车，因为前者比后者更能有效利用能源(Banister，1992年；Banister等人，1994年)。其次交通距离，当然特别是小汽车的交通距离，尽管大部分的行程都消耗不了太多的燃料(Banister，1994年)，但在短途交通中，即使汽车引擎没有非常有效地工作，交通距离的缩短也还是有助于节约能源。 关于可达性在影响交通行为的这些方面中的重要作用，文献资料有哪些评述呢?有关可达性对城内随意性的交通的影响，似乎有两种不同的观点，它们实际上反映了对紧缩城市的讨论。首先，一些评论者将思考的重点放在可达性的重要性问题上。例如，在对一系列研究的回顾中，汉森(Hanson)和施瓦布(Schwab，1987年)谈到了“个人住所与潜在的可达场所的分布状况的关系”的重要意义，认为这是交通规划的“一般智慧”。评论者们指出，对于大多数人来说，服务、学校和购物场所的可达性在平稳下降(Elkin等，1991年)。来自国家交通调查(交通部，1993年)的统计数据显示，这与驾驶小汽车的交通的数量及距离的增长是相联系的。其他研究在强调步行购物的重要性的同时又指出，对于居住在新建的外围住宅区的居民来说，商店的可达性相对较低(Guy ＆ Wrigley，1987年)。 就可达性在非工作意图的交通行为中的重要性而言，也许最强有力的证据来自希尔曼等人的研究(Hillman等，1976年)。他们对当地的很多设施和服务进行了分类，并研究了在英国东南部远离大都市地区的许多调查区中有小孩的年轻妇女的交通行为。他们发现，虽然选择使用小汽车会降低步行的可能性，但设施的地方供给(以步行十分钟计算)与步行的可能性之间存在显著的相关。地方供给也会使提高设施的使用频率。这就意味着(尽管该研究没有进行直接的计算)，由于设施就在本地范围之内，年轻妇女将会选择步行。这也表明在随意性交通(如非工作交通)的总的区域范围内，这些妇女或多或少还有选择自由。一些设施(如邮局和药店)，无论它们设在哪儿都总有人光顾；而另外一些设施(如运动场、公园和自动洗衣店)，只有在本地提供的情况下才会被更加频繁地使用。所以，可达性对交通模式、交通距离以及不同设施的使用频率有不同的影响。 另一些评论者对可达性的重要性持怀疑态度。例如，布雷赫尼(1992年)就对满足所有家庭的日常需要的“设施”这一概念提出质疑。他认为这一概念忽视了日益增长的专门物品和服务的重要性，尤其是休闲设施，地方是不可能提供这些设施的。此外，他也指出了家庭和家庭结构的日益多样化，以及“消费”在人民生活中的重要性的增加。
对时间的分析
对时间的分析 【本讲重点】 分析时间的重要性 时间分析方法 【忠告】 我们都有相同的时间，时间稍纵即逝，失去的时间是永远无法追回的。真正的价值在于我们利用它做什幺事。 我们只有176个小时来完成每个月的目标，只有2112个小时来完成每年的目标，只要时间一流逝，我们就一无所获。 让某个人损失了时间就等于是偷了他的金钱，你损失了你的时间就等于是抵押了你的未来。 时间是最有价值的资源，而且是最难以有效利用、最经不起浪费的资源。 分析时间的重要性 数职业经理都很忙，经常加班加点，没有周末，没有休息时间，简直就是“忙多 碌”二字的化身。 由于职业经理的多维角色，他们在工作中表现出来的忙乱与普通员工有很大的差异。 有没有方法提高时间的利用率，有尽可能多的时间去陪陪家人下面就来分析职业经理之所以忙乱的原因。 无计划或计划不周 由于职业经理经常碰到突发情况，所以，很多职业经理觉得计划对于他们没有作用。总认为计划不如变化快，所以干脆不定计划。计划是时间管理的前提，没有计划，也就谈不上有效的时间管理。 工作无主次 工作总有主要与次要的差别，作为职业经理，由于他的很多工作会影响到其它人，因而在工作中，必须分清楚哪些事情是必须做的，哪些事情可以慢一点处理，哪些事情不必亲力亲为。对于必须做的事情，不但要优先处理，还要规定一个时限。不要让不重要的事情影响到整个部门、团队的工作。 有很多人按照先后顺序来安排工作，这种方法的本身就没有主次之分，弊病是在次要工作上浪费很多时间，因为时间是有限的，必然用在重要工作上的时间就要相对减少。这是优秀职业经理要避免的。 不对下属授权 职业经理的主要角色是管理者，管理就要向下属进行有效的授权，通过下属去实现目标。不向下属授权，很多工作都得由自己去完成。总认为这个工作下属做不了，那个工作下属做不了，所有的工作都由自己做，而下属无事可做。这种情况实际上是你在替下属工作，而作为职业经理需要做的很多工作反而没有时间去完成，原因就在于把时间用错了地方，用在根本不需要亲自去做的事情上。自己忙得不可开交，结果不但家人报怨，上司和下属也不觉得你好。上司认为你的工作效率低，员工认为你不认可他的工作能力。总之，不向下授权往往会吃力不讨好。 沟通不善
统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案
第五章时间序列分析 一、单项选择题 1.构成时间数列的两个基本要素是( C )（2012年1月） A.主词和宾词 B.变量和次数 C.现象所属的时间及其统计指标数值 D.时间和次数 2．某地区历年出生人口数是一个( B )（2011年10月） A．时期数列 B.时点数列 C.分配数列 D.平均数数列 3.某商场销售洗衣机，2008年共销售6000台，年底库存50台，这两个指标是( C ) （2010年10） A.时期指标 B.时点指标 C.前者是时期指标，后者是时点指标 D.前者是时点指标，后者是时期指标 4.累计增长量( A ) （2010年10） A.等于逐期增长量之和 B.等于逐期增长量之积 C.等于逐期增长量之差 D.与逐期增长量没有关系 5.某企业银行存款余额4月初为80万元，5月初为150万元，6月初为210万元，7月初为160万元，则该企业第二季度的平均存款余额为（ C ）（2009年10） 万元万元万元万元 6.下列指标中属于时点指标的是( A ) （2009年10） A.商品库存量 B.商品销售量 C.平均每人销售额 D.商品销售额 7.时间数列中，各项指标数值可以相加的是( A ) （2009年10） A.时期数列 B.相对数时间数列 C.平均数时间数列 D.时点数列 8.时期数列中各项指标数值（ A ）（2009年1月） A.可以相加 B.不可以相加 C.绝大部分可以相加 D.绝大部分不可以相加 10.某校学生人数2005年比2004年增长了8%，2006年比2005年增长了15%，2007年比2006年增长了18%，则2004-2007年学生人数共增长了（ D ）（2008年10月） ％+15％+18％％×15％×18％ C.（108％+115％+118％）-1 ％×115％×118％-1 二、多项选择题 1.将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数称为( ABD )（2012年1月） A.序时平均数 B.动态平均数 C.静态平均数 D.平均发展水平 E.一般平均数2．定基发展速度和环比发展速度的关系是( BD )（2011年10月） A．相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度 B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度
伦敦公共交通可达性分析方法及应用
伦敦公共交通可达性分析方法及应用 张天然悠闲老头看交通2018/7/26 1引言 在伦敦交通规划TfL（Transport for London）中，需要分析交通基础设施和服务的作用，一个重要的分析方法就是连通性（connectivity），也称为可达性（accessibility）。 使用可达性分析的主要目的： [1] 识别因交通改善而得益的区域； [2] 更好的了解新的公交线路、站点和道路规划的影响； [3] 识别就医等公共服务的最佳选址以便居民使用； [4] 了解伦敦的哪些地方更适合居住和办公的开发； [5] 对不同区域的停车配建指标高低提出建议。 可达性分析的主要形式： [1] 基于区域内公共交通的服务距离和频率的公共交通可达性指标 PTAL（Public Transport Access Level）； [2] 等时线图，展示特定区域到其他区域的时间或一定时间内可以到达 的区域； [3] 服务范围分析（Catchment Analysis），描述了特定区域在一定时 间内可以可以到达的工作地点，或不同形式的服务情况。 2公共交通可达性指标PTAL PTAL的取值范围为0-6，越大表示可达性（连通性）越好。因为历史原因，1类的PTAL值分为1a和1b，6类的PTAL值分为6a和6b，因此一共有9个PTAL值：0，1a，1b，2，3，4，5，6a和6b。PTAL的值用固定的颜色在地图上进行表示。一般来说PTAL值高的地方，具有以下特点： [1] 步行到最近的公交站点距离很近； [2] 最近的公交站点等待时间很短； [3] 最近的公交站点有很多公交车服务； [4] 附近有主要的轨道交通站点； [5] 以上因素的组合。 因此PTAL可以看出是对公交网络密度的度量。PTAL不考虑每个地方可以到达的目的地，也不反映公交和轨道交通的拥挤情况。PTAL主要针对公共交通，不包含小汽车出行的情况。 2.1 PTAL的应用 PTAL最早是在伦敦的Hammersmith & Fulham行政区引入的，后来被深入和广泛地应用到伦敦的各种规划程序，包括战略规划和区域规划。例如包含经济、社会和环境目标的2031年伦敦战略规划，一个重要的应用就是确
SAS学习系列38.时间序列分析报告Ⅱ—非平稳时间序列地确定性分析报告
38. 非平稳时间序列的确定性分析 实际中大多数时间序列是非平稳的，对非平稳时间序列的分析方法主要有两类：确定性分析和随机性分析。 确定性分析——提取非平稳时间序列明显的规律性（长期趋势、季节性变化、周期性），目的是：①克服其它因素影响，单纯测度出单一确定因素对序列的影响；②推断各种确定性因素彼此之间相互作用关系及它们对序列的综合影响。 随机性分析——分析非平稳时间序列由随机因素导致的随机波动性。 （一）趋势分析 有的时间序列具有明显的长期趋势，趋势分析就是要找出并利用这种趋势对序列发展做出合理预测。 1. 趋势拟合法 即把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型。分为线性拟合和非线性拟合。 2. 平滑法 利用修匀技术，消弱短期随机波动对序列的影响，使序列平滑化，从而显示出长期趋势变化的规律。 （1）移动平均、加权移动平均 已知序列值x1, …, x t-1, 预测x t的值为
12?t t t n t x x x x n ---+++=L 称为n 期移动平均值，n 的选取带有一定的经验性，n 过长或过短，各有利弊，也可以根据均方误差来选取。 一般最新数据更能反映序列变化的趋势。因此，要突出新数据的作用，可采用加权移动平均法： 1122?t t n t n tw x x x x n ωωω---+++=L 其中，1 11n i i n ω==∑. （2）二次移动平均 对应线性趋势，移动平均拟合值有滞后性，可以采用二次移动平均加以改进：对移动平均值再做一次移动平均。 （3）指数平滑法 指数平滑法是一种对过去观察值加权平均的特殊形式，观测值时间越远，其权数呈指数下降。一次指数平滑法可用于对时间序列进行修匀，以消除随机波动。预测公式为： 1??(1)t t t s x s αα-=+- 其中α∈(0, 1)为平滑常数，?t s 为第t 期平滑预测值，初始预测值0?s （通常取最初几个实测数据的均值）。 一般来说，时间序列有较大的随机波动时，宜选择较大的α值，以便能较快跟上近期的变化；也可以利用预测误差选择。 （4）二次、三次指数平滑法 即对一次指数平滑后的序列再做一次指数平滑，但不是直接将二
时间序列分析_最经典的
【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！
Long long ago，有多long？估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义？当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢？ 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 ?描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。
基于出行范围的可达性分析
基于出行范围的可达性分析 1.概述： 本篇利用基于出行范围的可达性评价方法，分析城市区域各位置的出行机动能力。研究各路口的15分钟车行范围，计算其面积，并据此生成可达性分布图。 2.所需数据与操作流程： 所需数据： 构建好的道路交通网络模型 操作流程： 3.具体步骤介绍： 3.1 启动服务区分析工具，加载设施点 点击【Network Analyst】工具条上的按钮【Network Analyst】，在下拉菜单中选择默认【新建服务区】，此时系统会显示Network Analyst面板，内容列表面板中也添加了【服务区】图层。 在【Network Analyst】面板中，右键点击【设施点】选项，在弹出菜单中选择【加载位置…】，将【加载自…】设置为【交通网络_Junctions】。
3.2 设置位置分配属性并求解 点击【Network Analyst】面板右上角的【属性】按钮，打开【图层属性】对话框，切换到【分析设置】选项卡，选择【抗阻】为【车行时间（分钟）】，设置【默认中断】为【15】。 点击【Network Analyst】工具条上的【求解】工具，进行计算。 image 3.3 求服务区面积 添加面积字段。
点击【目录】面板，选择【工具箱→系统工具箱→Network Analysrt Tools→分析→向分析图层添加字段】工具，打开对话框进行如图设置，即添加了双精度的【面积】字段。 （注：Network Analysrt工具中所创建的分析图层，不能直接在要素属性列表中添加字段，需利用上述工具。） 计算面积。 打开【面】图层属性表，右键点击【面积】字段，在弹出菜单中选择【计算几何…】，显示计算几何对话框，在【属性】栏中选择【面积】，计算得到面积。 将【面】连接到【设施点】上。 【设施点】的连接字段为【ObjectID】，【面】的连接字段为【FacilityID】。 3.4 生成可达性分布图 在【目录】面板中选择【工具箱→系统工具箱→Spatial Analyst Tools→插值分析→反距离权重法】，打开反距离权重法对话框进行设 置。设置完成系统会生成可达性栅格图。从而进行城市交通路网分析。
最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2011 —2012 学年第 1 学期） 一、上机目的及内容 1.上机内容 求两个自然数m和n的最大公约数。 2.上机目的 （1）复习数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法； （3）理解这样一个观点：不同的算法能够解决相同的问题，这些算法的解题思路不同，复杂程度不同，解题效率也不同。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）至少设计出三个版本的求最大公约数算法； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性分析； （3）上机实现算法，并用计数法和计时法分别测算算法的运行时间； （4）通过分析对比，得出自己的结论。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 实验采用三种方法求最大公约数 1、连续整数检测法。 2、欧几里得算法 3、分解质因数算法 根据实现提示写代码并分析代码的时间复杂度： 方法一： int f1(int m,int n) { int t; if(m>n)t=n; else t=m; while(t) { if(m%t==0&&n%t==0)break; else t=t-1; } return t; } 根据代码考虑最坏情况他们的最大公约数是1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2; 方法二：int f2(int m,int n) {
r=m%n; while(r!=0) { m=n; n=r; r=m%n; } return n; } 根据代码辗转相除得到欧几里得的O(n)= log n 方法三： int f3(int m,int n) { int i=2,j=0,h=0; int a[N],b[N],c[N]; while(i 对时间的分析(doc 2页) 第5讲对时间的分析 【本讲重点】 分析时间的重要性 时间分析方法 【忠告】 我们都有相同的时间，时间稍纵即逝，失去的时间是永远无法追回的。真正的价值在于我们利用它做什么事。 我们只有176个小时来完成每个月的目标，只有2112个小时来完成每年的目标，只要时间一流逝，我们就一无所获。 让某个人损失了时间就等于是偷了他的金钱，你损失了你的时间就等于是抵押了你的未来。 时间是最有价值的资源，而且是最难以有效利用、最经不起浪费的资源。 分析时间的重要性 数职业经理都很忙，经常加班加点，没有多 周末，没有休息时间，简直就是“忙碌”二字的化身。 由于职业经理的多维角色，他们在工作中表现出来的忙乱与普通员工有很大的差异。 有没有方法提高时间的利用率，有尽可能多的时间去陪陪家人？下面就来分析职业经理之所以忙乱的原因。 无计划或计划不周 由于职业经理经常碰到突发情况，所以，很多职业经理觉得计划对于他们没有作用。总认为计划不如变化快，所以干脆不定计划。计划是时间管理的前提，没有计划，也就谈不上有效的时间管理。 工作无主次 工作总有主要与次要的差别，作为职业经理，由于他的很多工作会影响到其他人，因而在工作中，必须分清楚哪些事情是必须做的，哪些事情可以慢一点处理，哪些事情不必亲力亲为。对于必须做的事情，不但要优先处理，还要规定一个时限。不要让不重要的事情影响到整个部门、团队的工作。 有很多人按照先后顺序来安排工作，这种方法的本身就没有主次之分，弊病是在次要工作上浪费很多时间，因为时间是有限的，必然用在重要工作上的时间就要相对减少。这是优秀职业经理要避免的。 不对下属授权 职业经理的主要角色是管理者，管理就要向下属进行有效的授权，通过下属去实现目标。不向下属授权，很多工作都得由自己去完成。总认为这个工作下属做不了，那个工作下属做不了，所有的工作都由自己做，而下属无事可做。这种情况实际上是你在替下属工作，而作为职业经理需要做的很多工作反而没有时间去完成，原因就在于把时间用错了地方，用在根本不需要亲自去做的事情上。自己忙得不可开交，结果不但家人报怨，上司和下属也不觉得你好。上司认为你的工作效率低，员工认为你不认可他的工作能力。总之，不向下授权往往会吃力不讨好。 沟通不善 第2章确定性时间序列模型—经典方法 2.1 时间序列的分解 确定性时间序列分析认为时间序列数据去掉随机干扰因素后，剩余部分可以视为确定性的时间函数，即时间序列Y可以表示为下面四种要素的函数 Y= f(T，C，S，e) 其中，趋势项T是时间t的单调函数，它反映了时间序列Y的长期发展趋势； 循环项C是时间t的长周期函数，它反映了时间序列Y在长期变化过程中的周期性，例如股价的技术分析中的三波动法； 季节项S是时间t的短周期函数，反映了时间序列Y长期变化过程中的短期波动性； 随机项e是时间序列Y中不可预测的偶发因素对时间序列变化的干扰。 为了简化分析，这里合并趋势项和循环项，统称为时间序列Y的趋势循环项。这样Y= f(T，S，e) 在实际应用中，函数f的形式常常为 加法模型Y= T+S+e，时间序列是趋势项、季节项和随机项的合成 乘法模型Y= T×S×e，时间序列是趋势项、季节项和随机项的乘积 社会消费品零售总额原序列社会消费品零售总额的自然对数序列及其趋势周期因素 没有统一的标准，常用的方法是 图示法：如果数据偏离趋势项的大小不随时间的变化而改变，用加法模型；否则，如果数据偏离趋势项的大小随时间的变化而增加，用乘法模型。实际上，加法模型使用的较为广 泛。 2.2 时间序列的平滑方法——剔除随机项 本节讨论不存在趋势项和季节因素的时间序列如何剔除随机项。 2.2.1 简单滑动平均法 1. M -期简单滑动平均 M -期简单滑动平均：使用最近M 个数的平均值做为平滑值，即，对于时间序列{t A } 11 t t t M t A A A A M ??++++= " 预测：1t t F A += 2. 平滑期数M 的选择 选择的准则： （1）平均误差最小 选择使得()()1T t t t M ME A F T M =+=??∑最小的平滑期数M （2）误差平方和最小 选择使得() 2 1T t t t M SSE A F =+=?∑最小的平滑期数M （3）误差标准差最小 选择使得 RSE = 最小的平滑期数M （4）平均绝对误差和最小 选择使得1 T t t t MAD A F T == ?∑最小的平滑期数M 3. 简单滑动平均的缺陷 (1) 不能处理存在趋势因素和季节因素的时间序列 (2) 平滑期数M 的选择缺乏科学性 4. 简单滑动平均的应用 股价的技术分析方法 5. 加权滑动平均 1211t t t M t M A w A w A w A ??+=+++" 其中，121M w w w +++="，01t w <<. 2.2.2 指数平滑法 1. 简单指数平滑计算公式 简单指数平滑是加权滑动平均法在M=∞时的推广，即令 时间复杂度计算 学习数据结构时，觉得时间复杂度计算很复杂，怎么也看不懂，差不多三年之后，还是不懂，马上就要找工作了，赶紧恶补一下吧： 首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。 此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。 常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。 1. 大O表示法 定义 设一个程序的时间复杂度用一个函数 T(n) 来表示，对于一个查找算法，如下： int seqsearch( int a[], const int n, const int x) { int i = 0; for (; a[i] != x && i < n ; i++ ); if ( i == n) return -1; else return i; } 这个程序是将输入的数值顺序地与数组中地元素逐个比较，找出与之相等地元素。 在第一个元素就找到需要比较一次，在第二个元素找到需要比较2次，……，在第n个元素找到需要比较n次。对于有n个元素的数组，如果每个元素被找到的概率相等，那么查找成功的平均比较次数为: f(n) = 1/n (n + (n-1) + (n-2) + ... + 1) = (n+1)/2 = O(n) 第３１卷 第７期 ２０１２年７月地 理 研 究ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣＡＬ ＲＥＳＥＡＲＣＨＶｏｌ．３１，Ｎｏ．７Ｊｕｌｙ，２０１２ 收稿日期：２０１１－０９－１２；修订日期：２０１２－０１－ １５ 基金项目：国家自然科学基金项目（ ４１０７１０８４）；江苏省研究生科研创新项目（ＣＸＺＺ１２＿０３８９） 作者简介：沈惊宏（１９７６－） ，男，安徽宿松人，博士生，研究方向为经济地理与区域发展。Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｄｉｌｉ＠ｙ ｅａｈ．ｎｅｔ区域综合交通可达性评价 ———以安徽省为例 沈惊宏１，陆玉麒１，兰小机２，刘德儿２ （１．南京师范大学地理科学学院，南京２１００４６；２．江西理工大学建筑与测绘学院，赣州３４１０００ ）摘要：从安徽省省域、县域、省域内地区间的开放性、两种费用成本以及考虑区域社会经济 因素的吸引机会六种角度评价安徽省城镇可达性，揭示了安徽省城镇不同指标下的可达性空 间分异规律，并建立了一个综合可达性指数模型，进一步得到安徽省城镇的综合可达性空间 格局。研究表明：安徽省城镇全域时间可达性格局大体是以合肥为中心向外沿伸展但并没有 构成规则的同心圈层结构；局域时间可达性格局南北差异明显，南部和西南部可达性较差， 北部较好；邻域分析中把城镇分为严重萎缩型、急剧扩张型、基本稳定型和上下浮动型四种； 最短路径的费用成本空间分布上呈现内核为东北向月亮湾形的圈层；最小费用成本分析得到 城镇可达性空间上有明显的铁路交通指向性；吸引机会指数则表明吸引机会高的城镇在空间 上呈现人民币符号“￥”形；综合可达性指数略显城镇间南北对称，但在皖南山区不遵循此 规律。最后，针对路网布局的一些弊端提出了相应的建议。 关键词：交通网络；可达性；费用指数；吸引机会指数 文章编号：１０００－０５８５（２０１２）０７－１２８０－ １４１ 引言 交通网络是指一定区域内根据通行的需要，由各级公路组成的相互连接、成网状分布的道路系统。城镇作为一个开放的系统，城镇之间及城镇与区域之间的相互作用是通过交 通网络的连接而产生的［ １，２］。交通网络是城镇发展的物质前提，为城镇空间结构和体系构成起到了极其重要的作用。交通网络的发展改变了城镇之间旅行时间、运输距离和交通费用，引起彼此之间相对距离变化，为城镇的物质、人才、技术、信息、资金的需求提供了 保障［ ３］。交通网络发展迟缓、超前或结构不合理也会阻碍城镇的发展，而衡量交通网络发展状况的一个重要指标就是可达性。可达性一定程度上反映了交通网络中各城镇的地位和 作用［４］，以及城镇未来的发展潜力与竞争力［５］，同时它也是评价区域（或点）取得发展机会和控制市场能力的有效因素之一。因此，随着交通网络的发展必然会引起人们对可达性 的研究，它被广泛地应用于交通规划、城镇规划和地理学领域［ ６］，至今仍是国内外研究的热点内容。 目前，国内外可达性的研究已趋成熟。研究领域从公路 ［７，８］、铁路［９～１２］到航空［１３～１５］，研究区域从国家间［１６～１８］、全国性［７］、省域［１９］、经济区［２０］到都市圈［ ２１］，研究的实现算法变化多多：程连生用图论的观点分析了因新城数量增加所导致的城市网络的扩展及其功能 理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2011 —2012 学年第 1 学期） 课程名称：算法设计与分析开课实验室：信自楼机房444 2011 年10月 12日 一、上机目的及容 1.上机容 求两个自然数m和n的最大公约数。 2.上机目的 （1）复习数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法； （3）理解这样一个观点：不同的算法能够解决相同的问题，这些算法的解题思路不同，复杂程度不同，解题效率也不同。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）至少设计出三个版本的求最大公约数算法； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性分析； （3）上机实现算法，并用计数法和计时法分别测算算法的运行时间； （4）通过分析对比，得出自己的结论。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 实验采用三种方法求最大公约数 1、连续整数检测法。 根据实现提示写代码并分析代码的时间复杂度： 方法一： int f1(int m,int n) { int t; if(m>n)t=n; else t=m; while(t) { if(m%t==0&&n%t==0)break; else t=t-1; } return t; } 根据代码考虑最坏情况他们的最大公约数是1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2; 方法二：int f2(int m,int n) { int r; r=m%n; while(r!=0) { m=n; n=r; r=m%n; } return n; } 根据代码辗转相除得到欧几里得的O(n)= log n 方法三： int f3(int m,int n) { int i=2,j=0,h=0; int a[N],b[N],c[N]; while(i 对时间的分析 ? 分析时间的重要性 ? 多数职业经理都很忙，经常加班加点，没有周末，没有休息时间，简直就是“忙碌”二字的化身。 由于职业经理的多维角色，他们在工作中表现出来的忙乱与普通员工有很大的差异。 有没有方法提高时间的利用率，有尽可能多的时间去陪陪家人？下面就来分析职业经理之所以忙乱的原因。 ? 无计划或计划不周 由于职业经理经常碰到突发情况，所以，很多职业经理觉得计划对于他们没有作用。总认为计划不如变化快，所以干脆不定计划。计划是时间管理的前提，没有计划，也就谈不上有效的时间管理。 ? 工作无主次 工作总有主要与次要的差别，作为职业经理，由于他的很多工作会影响到其他人，因而在工作中，必须分清楚哪些事情是必须做的，哪些事情可以慢一点处理，哪些事情不必亲力亲为。对于必须做的事情，不但要优先处理，还要规定一个时限。不要让不重要的事情影响到整个部门、团队的工作。 有很多人按照先后顺序来安排工作，这种方法的本身就没有主次之分，弊病是在次要工作上浪费很多时间，因为时间是有限的，必然用在重要工作上的时间就要相对减少。这是优秀职业经理要避免的。 ? 不对下属授权 职业经理的主要角色是管理者，管理就要向下属进行有效的授权，通过下属去实现目标。不向下属授权，很多工作都得由自己去完成。总认为这个工作下属做不了，那个工作下属做不了，所有的工作都由自己做，而下属无事可做。这种情况实际上是你在替下属工作，而作为职业经理需要做的很多工作反而没有时间去完成，原因就在于把时间用错了地方，用在根本不需要亲自去做的事情上。自己忙得不可开交，结果不但家人报怨，上司和下属也不觉得你好。上司认为你的工作效率低，员工认为你不认可他的工作能力。总之，不向下授权往往会吃力不讨好。 ? 沟通不善 前面说过，企业70%的问题是沟通障碍引起的。关于沟通障碍引起的时间浪费主要体现在两个方面： ? 1.时间用于处理沟通不善带来的恶果 例如，某员工对公司有一些看法，正确的做法是他向你或有关部门提出意见，但是，这位员工却私下议论，或者透露给客户，一传十，十传百，员工的个人看法在众多员工和客户中传开，给公司形象带来消极影响。作为上司，必须花时间去处理由此带来的负面效应。如果员工能够与你进行有效沟通，就不需要花费时间去处理私下议论带来的负面影响了。 ? 2.无效沟通 花了很多时间，却没有达成有效沟通，也就是用于沟通的时间没有效率。 很多职业经理也认为花了大量的时间与下属进行沟通。问题不是有没有沟通，而是沟通的效果如何。沟通只是第一步，目的是为了获得高效的沟通。沟通没有了效果，我们称之为“沟而不通”。 ? 地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第69卷第6期 2014年6月V ol.69,No.6June,2014877页《中国乡村发展—交通可达性及其影响研究》评述 刘开智 （香港浸会大学当代中国研究所） 曹小曙等2014年出版的著作《中国乡村发展—交通可达性及其影响研究》回顾了过去30年中国乡村交通的发展情况，以广东乡镇为案例，通过实地调研以及历史数据分析，系统探讨乡村地区发展的时空差异、乡村交通与经济发展、乡村可达性评价与空间格局、乡村可达性与土地利用、乡村居民点类型与整治等问题，致力寻求可持续且充满活力的乡村地区发展方式。该书内容丰富，数据扎实，研究时段跨度长，宏观微观尺度兼备。 该书回顾改革开放30年来中国乡村交通的发展历程，并根据发展速度将其划分为缓慢增长阶段（1978-1991）、快速发展阶段（1992-2002）和量与质并重发展阶段（2003-）三个阶段。该书以省（市、区）为单位，于1980-2010年间每5年为一个时间点，共7个时间点，考察中国乡村发展以及乡村道路发展的时空演化特征。在此基础上，该书从国家政策和当地经济社会发展两方面分别定性定量地分析影响乡村公路建设的因素。作者系统地回顾2000年以来国家相关部门出台的发展农村交通建设的政策和实施目标，如“修好乡村路，服务城镇化，让农民兄弟走上柏油路和水泥路”，“五年千亿建设工程”，“农村公路建设质量年”等，并选取了乡村固定资产投资完成额、乡村人口、农作物总播种面积等13个指标，对乡村公路发展的影响因子进行主成份分析。研究得出第一阶段乡村公路的发展主要依赖于投资和乡村的生产能力；第二阶段主要是乡村经济的规模；第三阶段主要来自各省（市）整体交通运输状况的发展。 该书以广东省为案例探讨道路基础设施建设与经济发展的互动关系、乡村交通可达性的空间格局以及乡村交通可达性对土地利用及其变化的影响。该研究先综合考察广东省区域乡村发展，得出其从非均衡态到低均衡，再到高均衡，又再次进入非均衡状态的发展格局，并将88个市县根据经济发展水平划分为6个等级，每个等级选取两个市县分别探讨乡村经济优势地区、一般地区和较差地区的道路空间结构变迁特征，以及各等级乡村经济发展与道路建设的相关性。对于第1等级的乡村，道路建设有利于加快农村富余劳动力转移；对于第2至第5等级的乡村，道路建设有利于促进乡村城市化和工业化进程和带动农业结构调整；而第6等级道路建设与地区的发展相关性不显著。该书进一步通过对广东省连州市和云安县的案例研究，探讨乡村可达性的评价指标体系、可达性的空间格局和可达性对区域经济发展和土地利用变化的影响。作者综合便捷度、隔离度、偏远度等基本指标提出测度可达性指标的公式和测度体系，并应用于连州市的可达性分析。研究得出，各乡村到连州市中心可达性大致以连州市为中心，向外呈圈层扩展，越向外层其可达性越低；各乡村到国道省道的可达性和干线网络密度沿国道省道呈轴向分布，可达性和干线网络密度具有一定的距离衰减规律。乡村交通设施的建设对可达性带来了直接影响是客货流量的增加和车辆等级的提高，间接影响是运输时间减少、成本减少以及运输中人力的节约。总体来说，经济欠发达地区，乡村可达性与土地利用及其变化之间存在一定的相关性，但相关系数较小，尤其与土地利用变化间的相关性整体较弱。 该书提出通过交通的发展塑造空间的战略，即通过改善交通条件促使地区间的可达性提高，创造区位优势，吸引人口和产业的聚集，进而引发社会经济与空间的转变。一方面，交通支撑乡村地区在更大区域内形成影响力，实现与周边地区的交通运输衔接；另一方面，通过交通衔接市县可达性均质化，引导欠发达农村地区的经济社会发展。该书为当前中央农村政策，即加强农村交通基础设施假设，加快发展现代农业、增强农村发展活力，提供了实证支撑。 算法的时间复杂度和空间复杂度-总结通常，对于一个给定的算法，我们要做两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。 一、事后统计的方法 这种方法可行，但不是一个好的方法。该方法有两个缺陷：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，必须先依据算法编制相应的程序并实际运行；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优势。 二、事前分析估算的方法 因事后统计方法更多的依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优劣。因此人们常常采用事前分析估算的方法。 在编写程序前，依据统计方法对算法进行估算。一个用高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素： (1). 算法采用的策略、方法；(2). 编译产生的代码质量；(3). 问题的输入规模；(4). 机器执行指令的速度。 一个算法是由控制结构（顺序、分支和循环3种）和原操作（指固有数据类型的操作）构成的，则算法时间取决于两者的综合效果。为了便于比较同一个问题的不同算法，通常的做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题（或算法类型）来说是基本操作的原操作，以该基本操作的重复执行的次数作为算法的时间量度。 1、时间复杂度 （1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。 （2）时间复杂度在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。 对时间的分析 分析时间的重要性 多数职业经理都很忙，经常加班加点，没有周末，没有休息时间，简直就是“忙碌”二字的化身。 由于职业经理的多维角色，他们在工作中表现出来的忙乱与普通员工有很大的差异。 有没有方法提高时间的利用率，有尽可能多的时间去陪陪家人？下面就来分析职业经理之所以忙乱的原因。 无计划或计划不周 由于职业经理经常碰到突发情况，所以，很多职业经理觉得计划对于他们没有作用。总认为计划不如变化快，所以干脆不定计划。计划是时间管理的前提，没有计划，也就谈不上有效的时间管理。 工作无主次 工作总有主要与次要的差别，作为职业经理，由于他的很多工作会影响到其他人，因而在工作中，必须分清楚哪些事情是必须做的，哪些事情可以慢一点处理，哪些事情不必亲力亲为。对于必须做的事情，不但要优先处理，还要规定一个时限。不要让不重要的事情影响到整个部门、团队的工作。 有很多人按照先后顺序来安排工作，这种方法的本身就没有主次之分，弊病是在次要工作上浪费很多时间，因为时间是有限的，必然用在重要工作上的时间就要相对减少。这是优秀职业经理要避免的。 不对下属授权 职业经理的主要角色是管理者，管理就要向下属进行有效的授权，通过下属去实现目标。不向下属授权，很多工作都得由自己去完成。总认为这个工作下属做不了，那个工作下属做不了，所有的工作都由自己做，而下属无事可做。这种情况实际上是你在替下属工作，而作为职业经理需要做的很多工作反而没有时间去完成，原因就在于把时间用错了地方，用在根本不需要亲自去做的事情上。自己忙得不可开交，结果不但家人报怨，上司和下属也不觉得你好。上司认为你的工作效率低，员工认为你不认可他的工作能力。总之，不向下授权往往会吃力不讨好。 沟通不善 前面说过，企业70%的问题是沟通障碍引起的。关于沟通障碍引起的时间浪费主要体现在两个方面： 1.时间用于处理沟通不善带来的恶果 例如，某员工对公司有一些看法，正确的做法是他向你或有关部门提出意见，但是，这位员工却私下议论，或者透露给客户，一传十，十传百，员工的个人看法在众多员工和客户中传开，给公司形象带来消极影响。作为上司，必须花时间去处理由此带来的负面效应。如果员工能够与你进行有效沟通，就不需要花费时间去处理私下议论带来的负面影响了。 2.无效沟通 花了很多时间，却没有达成有效沟通，也就是用于沟通的时间没有效率。 很多职业经理也认为花了大量的时间与下属进行沟通。问题不是有没有沟通，而是沟通的效果如何。沟通只是第一步，目的是为了获得高效的沟通。沟通没有了效果，我们称之为“沟而不通”。 不良习惯 第五章时间序列的模型识别 前面四章我们讨论了时间序列的平稳性问题、可逆性问题，关于线性平稳时间序列模型，引入了自相关系数和偏自相关系数，由此得到ARMA(p, q)统计特性。从本章开始，我们将运用数据开始进行时间序列的建模工作，其工作流程如下： 图5.1 建立时间序列模型流程图 在ARMA(p,q)的建模过程中，对于阶数(p,q)的确定，是建模中比较重要的步骤，也是比较困难的。需要说明的是，模型的识别和估计过程必然会交叉，所以，我们可以先估计一个比我们希望找到的阶数更高的模型，然后决定哪些方面可能被简化。在这里我们使用估计过程去完成一部分模型识别，但是这样得到的模型识别必然是不精确的，而且在模型识别阶段对于有关问题没有精确的公式可以利用，初步识别可以我们提供有关模型类型的试探性的考虑。 对于线性平稳时间序列模型来说，模型的识别问题就是确定ARMA(p,q)过程的阶数，从而判定模型的具体类别，为我们下一步进行模型的参数估计做准备。所采用的基本方法主要是依据样本的自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）初步判定其阶数，如果利用这种方法无法明确判定模型的类别，就需要借助诸如AIC、BIC 等信息准则。我们分别给出几种定阶方法，它们分别是（1）利用时间序列的相关特性，这是识别模型的基本理论依据。如果样本的自相关系数（ACF）在滞后q+1阶时突然截断，即在q处截尾，那么我们可以判定该序列为MA(q)序列。同样的道理，如果样本的偏自相关系数（PACF）在p处截尾，那么我们可以判定该序列为AR(p)序列。如果ACF和PACF 都不截尾，只是按指数衰减为零，则应判定该序列为ARMA(p,q)序列，此时阶次尚需作进一步的判断；（2）利用数理统计方法检验高阶模型新增加的参数是否近似为零，根据模型参数的置信区间是否含零来确定模型阶次，检验模型残差的相关特性等；（3）利用信息准则，确定一个与模型阶数有关对时间的分析(doc 2页)
第 2 章 确定性时间序列模型—经典方法
时间复杂度的计算
区域综合交通可达性评价_以安徽省为例
最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算
对时间的分析
《中国乡村发展—交通可达性及其影响研究》评述
算法的时间复杂度和空间复杂度-总结
对时间的分析
第五章 时间序列的模型识别