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公路客运量预测方法对比分析的开题报告
公路客运量预测方法对比分析的开题报告一、研究背景及意义公路客运是衡量区域经济发展水平的重要指标之一，对于制定有效的交通运输规划和促进经济发展具有重要作用。
公路客运量的预测是交通规划和管理中极为重要的一环，预测结果的准确性和可靠性决定了交通规划和管理的有效性。
因此，对公路客运量预测方法的探讨和研究具有重要的理论价值和实践意义。
目前，公路客运量预测方法主要包括传统的统计方法和机器学习方法。
统计方法包括回归分析、时间序列分析、因子分析等，并已广泛应用于公路客运量预测领域。
机器学习方法应用于公路客运量预测的研究中较为常见的有神经网络、支持向量机、决策树等。
然而，不同的方法在预测结果准确性、适用性、操作复杂度等方面存在差异，需要进行比较分析，以寻求最适合应用于公路客运量预测的方法。
因此，本研究拟对传统统计方法和机器学习方法在公路客运量预测中的应用进行对比分析，为实际应用提供科学依据。
二、研究内容和方法2.1 研究内容本研究拟比较回归分析、时间序列分析、因子分析、神经网络、支持向量机、决策树等公路客运量预测方法的适用性、预测精度、操作复杂度等方面的差异，并探讨不同方法的优缺点以及应用场景等问题。
2.2 研究方法本研究将采用文献综述、实证分析和案例研究相结合的方法：文献综述：通过查询相关文献，系统梳理不同方法在公路客运量预测中的应用状况、优缺点以及改进方向，明确研究重点和难点；实证分析：选择不同方法在公路客运量预测中的应用案例，对比分析各方法的预测精度和操作复杂度，探讨其适用范围和局限性；案例研究：选取某地区的公路客运量数据，尝试应用多种方法进行预测，进一步对比分析各方法的预测结果。
三、研究预期结果本研究拟通过对比分析不同公路客运量预测方法的适用性、预测精度和操作复杂度等方面的差异，明确各方法的优缺点和应用场景，为公路客运领域的决策提供科学依据。
预计取得以下几个方面的研究成果：1. 探讨不同公路客运量预测方法的适用性和局限性，阐明各方法的优缺点和应用场景。
铁路货运量预测研究 开题报告
铁路货运量预测研究开题报告1.研究背景随着我国市场经济体系的不断完善和发展，特别是我国加入W TO以来，铁路运输部门更加感觉到物流业竞争的激烈性。
铁路运输是我国综合运输系统中最重要的运输方式之一，是我国物流业的主要载体，特别是在原煤、原油、粮食等大宗货物运输中具有不可替代的优势和作用，为我国经济高速稳定发展作出了重大贡献。
随着国外运输企业逐步进入我国的运输市场，铁路不仅要面对公路、水路、航空等其他运输方式迅速发展带来的激烈竞争，还要面对国外运输物流行业巨头的挑战，运输市场的竞争必将更加激烈残酷。
其次，随着建设和谐社会，可持续发展观念的增强，铁路自主创新技术和铁路第六次大提速，铁路货运又面临着新的发展机遇。
铁路部门要想在市场竞争中立于不败之地，不仅要在体制上进行改革，在业务应用、管理、服务上加强研究，企业领导和生产组织指挥者还要及时掌握市场发展的动向，适时研究制定适应我国市场发展的对策，提高企业的经济社会效益，增强自身的综合竞争能力。
为充分发挥铁路运输在国民经济发展中的作用，有效地促进新的历史时期铁路运输建设的健康、快速的发展，就有必要对铁路运输未来的发展趋势有正确的把握，这就需要对铁路货运量做出正确的预测。
最后，关于铁路货运量的影响因素尚无明确定论。
铁路运输系统是一个动态的灰色系统，铁路货运量的影响因素错综复杂。
当前研究普遍认为国内生产总值、政府政策、主要工业产品产量、主要农业产品产量、其他运输方式货运量、铁路内部管理及技术水平等都是铁路货运量的影响因素。
但是，当前对这些影响因素与铁路货运量的之间的因果关系尚不明确，无法通过控制影响因素来决定未来的铁路货运量。
预测未来铁路货运量并且通过控制铁路货运量的影响因素来提高铁路货运量对我国铁路货运系统发展至关重要。
2.研究目的及意义预测就是“鉴往知来”，即依据过去和现在的大量材料，运用科学的判断方法和数量方法，对事物未来的发展趋势事先做出有效的判断。
铁路货运量的预测就是运用一些预测方法对未来铁路货运量的发展趋势做出判断，对铁路运输业的经济发展有着重要的作用，有利于提高铁路运输系统的运营效率。
铁路客运站旅客安全预警管理系统研究的开题报告
铁路客运站旅客安全预警管理系统研究的开题报告一、课题背景和研究意义随着我国铁路客运量的不断上升，铁路客运站的日常管理和安全运营已成为当今社会发展的一个重要问题。
铁路客站在人员密集的场所，旅客的安全问题尤为重要，因此建立一个完善的旅客安全预警管理系统对于铁路客运站的安全运营至关重要。
目前，我国已经发生过多起铁路客运站安全事故，如火灾、爆炸、灯具脱落等问题，这些安全问题都对旅客的生命和财产构成了巨大的威胁。
因此，针对这些问题，建立一个旅客安全预警管理系统有着重要的现实意义和社会效益。
二、课题研究的内容和方法本课题拟开发一个铁路客运站旅客安全预警管理系统，实现对客运站的安全管理和预防措施。
主要内容包括以下几个方面：1、系统功能设计：通过对现有的铁路客运站安全预警管理系统进行梳理，结合近几年安全事故案例，设计一个适合铁路客运站的安全管理和预警系统。
2、系统技术实现：采用C/S、B/S架构，采用Web技术、数据库技术、机器学习算法等实现该系统的各项功能。
3、系统测试和改进：通过模拟测试和现场测试等方法对该系统进行测试，发现系统中的漏洞和问题，并进行一定的修改和改进。
三、预期研究成果和应用价值本课题研究的成果是建立一个铁路客运站旅客安全预警管理系统，该系统可以实现旅客和车站工作人员的基本信息管理、安全防范措施管理、安全预警和信息发布等多项功能，达到对旅客和车站的安全保护和预防安全事故的目的。
该系统应用价值非常广泛。
一方面，该系统可以对铁路客运站的安全管理人员进行管理，提升了安全管理的效率和便利性；另一方面，可以对旅客进行实时监控和信息提示，提供更好的旅行安全保障。
因此，该系统有着重要的社会意义和应用价值。
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的研究，提出的解决问题的方法可能与实际运作中不能紧密的贴合实际，只是希望能为我国铁路客
流运输的发展提供一定的参考价值。
在铁路市场营销方面我国学者进行了诸多的研究，刘新（2008）指出市场营销对我国铁路运
输有着重要的意义，可以提高铁路资源的利用率，分清自己的优势，提高自己的竞争力。刘国琼
（2010）中指出，由于我国铁路运输市场营销观念落后，缺乏专业的营销人才在营销手段上业较落
业的迅速发展，相关的研究也不段的涌现，大量的成果应用于铁路的实际运行中，起到了指导的作
用。其中本文参考的文献重要有：《铁路客运面临的困境及其对策研究》（刘世峰,张廷军，1998）、
《客流预测及公铁竞争模型研究》（罗秀云，1998）、《LS-SVM 的参数优选及铁路客运市场预测》
（周辉仁,郑丕谔，2007）、《预测铁路旅客运输市场发展趋势的研究》（李卫东，2006）、《铁路客运
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铁路客运量预测遇到的问题方面更加有优势。罗秀云制作了旅客咨询表，对出行旅客选择交通工具
的各种影响因素进行了调查，掌握了第一手资料，并且借助计算机技术将数据整理，利用 Logit 模
型和获得的数据建立了相应的公铁竞争模型，应用此模型对铁路客流分担率进行了分析。并自此基
础上提出了铁路客运的发展建议：我国铁路客运适宜高速列车，大力发展高速列车，同时对现有运
拟合的现象，具有很强的实用能力和准确的特点。侯丽敏,马国峰运用灰色预测理论构建灰色模型
GM(1，1)与线性回归的组合模型，模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测
模型中没有线性因素的不足，和单一模型相比，预测精度更高，预测结果更为可靠，具有较高的实
际应用价值，也为铁路客运量预测研究提供了新的途径。
南宁铁路枢纽客运系统规划研究的开题报告
南宁铁路枢纽客运系统规划研究的开题报告一、研究背景和意义随着经济的快速发展，南宁市逐渐成为广西地区的交通枢纽，其铁路方面的运输需求日益增长。
为了满足市民出行需求，提高铁路客运服务质量，促进经济社会持续发展，南宁市计划建设一套现代化的铁路客运系统，使其成为广西地区的铁路交通中心，进一步推动区域经济的发展。
本研究旨在制定南宁铁路枢纽客运系统规划，查明其现状、未来发展需求，规划未来建设方向和目标，以期为南宁市及周边地区的铁路客运服务提升和经济社会发展做出贡献。
二、研究内容和方法本研究将从以下几个方面展开：1.南宁铁路枢纽客运现状分析（1）南宁市铁路客运现状分析（2）南宁铁路枢纽客运系统现状分析（3）南宁市与周边地区铁路客运连通情况分析2.南宁铁路枢纽客运需求分析（1）南宁市及周边地区铁路客运出行规律分析（2）南宁市及周边地区铁路客运需求预测3.南宁铁路枢纽客运规划设计（1）南宁铁路枢纽客运站点规划设计（2）南宁铁路枢纽客运线路规划设计4.南宁铁路枢纽客运系统建设前景预测（1）南宁市及周边地区铁路客运市场前景预测（2）南宁铁路枢纽客运系统建设前景预测本研究将采用文献调研、问卷调查、案例分析以及多种统计分析方法进行研究。
三、预期成果本研究将得出以下预期成果：1.南宁铁路枢纽客运现状的全面分析，深入了解南宁市及周边地区铁路客运的现状，掌握南宁铁路枢纽客运系统的建设需求和发展基础。
2.南宁铁路枢纽客运需求的分析和预测，为南宁市及周边地区铁路客运服务未来发展提出理论依据和建议。
3.南宁铁路枢纽客运规划设计，制定长期规划计划，设计合理的客运站点、线路以及运输模式，为未来客运系统的建设做好准备。
4.南宁铁路枢纽客运系统建设前景预测，提供市场模拟、收入预测等多种预测指标，以期预测南宁铁路枢纽客运系统的发展前景，为未来发展提供决策支持建议。
城际轨道交通客流量预测方法研究的开题报告
城际轨道交通客流量预测方法研究的开题报告参考开题报告模板：【摘要】城际轨道交通是城市交通中重要的组成部分，客流量预测是其重要的决策支持工具，对实现城市交通优化具有重要意义。
本文将研究城际轨道交通客流量预测方法，结合实际案例，探索客流量预测的影响因素及其对预测精度的影响，提出改进方法，为城际轨道交通客流量预测提供参考。
本文拟采用数据挖掘、模型建立和模型优化等方法，以实际客流数据为基础，对影响客流量的诸多因素进行分析和建模，并在此基础上提出新的预测模型和改进方法，以提升模型预测精度和应用效果。
【关键词】城际轨道交通；客流量预测；影响因素；数据挖掘；模型建立；模型优化【研究背景】随着城市化进程的步伐加快，城市交通密度不断加大，城际轨道交通越来越成为人们出行的首选。
为了更好地服务市民，各城市不断加大建设和运营力度，城际轨道交通已经成为继公交、出租车之后人们最为依赖的出行方式之一。
然而城际轨道交通的高峰期客流量却给运营和管理带来了很大的挑战，因此需要对城际轨道交通客流量进行精确预测，为运营调度和管理提供决策支持。
但当前的城际轨道交通客流量预测方法普遍存在准确性不高、实时性不够、模型无法满足实际需求等问题，这在一定程度上制约了城际轨道交通的发展。
因此，对城际轨道交通客流量预测方法进行研究，提高其预测精度和应用效果，对城市交通优化和城际轨道交通的可持续发展具有重要意义。
【研究内容】本文拟以某城市某线路为例，采用数据挖掘、模型建立和模型优化等方法，对城际轨道交通客流量进行预测，具体研究内容包括：（1）基于实际客流数据，对影响客流量的因素进行分析，探究其对客流量的影响程度和规律，并建立影响因素与客流量之间的关系模型。
（2）结合已有的预测方法，建立新的客流量预测模型，并对模型进行实验与验证，评估其预测精度。
（3）对已有的预测模型进行优化，探索新的改进方法，提升模型预测精度和应用效果，并对改进方法进行实验验证。
（4）基于上述研究成果，进一步总结分析城际轨道交通客流量预测方法的不足与发展趋势，提出建议和启示性意见。
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Keywords: railway passenger transport, measurement model, marketing
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目录
1、前言 ..................................................................................................................1 2、文献综述 ..........................................................................................................2 3、我国铁路客运预测模型的发展现状 ..............................................................5
铁路货运量预测方法研究的开题报告
铁路货运量预测方法研究的开题报告一、研究背景与意义铁路运输是我国基础设施建设中重要的一环，铁路货运业务在我国经济发展中所扮演的角色举足轻重。
而货运量的预测对于铁路运输经营管理和资源配置有着重要的作用。
货运量的预测可以为货物调度、车辆配备、货运区域规划等方面提供科学依据。
随着铁路装备的不断更新和技术的不断提高，货物运输业务也面临着机遇和挑战。
一方面，随着经济不断发展，货运市场仍然很大，需要提供更好的服务；另一方面，高效运转的铁路必须有对未来的预测，以及对变化及时的应对措施。
因此，针对铁路货运量预测的研究具有重要的现实意义和深远的战略意义。
目前，国内外学者在铁路货运量预测研究方面取得了一定的成果，但是，由于各个行业的、各个地区的货运量特点和趋势存在差异，因此如何根据不同的情况选择适合的预测方法仍然是一个待解决的问题。
本研究将选择受到广泛应用并被证明可靠的预测方法，应用于铁路货运量预测中，以期让铁路运输业务更加高效。
二、研究方法和技术路线本研究将主要采用时间序列分析和回归分析两种方法进行分析，选取合适的模型对铁路货运量进行预测。
1.时间序列分析时间序列分析是基于数据的变化趋势和周期性的分析，包括时间序列的平稳性和自相关性等检验。
本研究将选取ARIMA模型对铁路货运量进行时间序列分析和预测。
2.回归分析回归分析是一种通过寻找特征变量与目标变量之间的线性关系来预测目标变量的方法。
本研究将选取多重线性回归模型，并通过步骤回归等方法选取最优模型，对铁路货运量进行回归分析和预测。
三、预期结果通过本研究的试验和分析对铁路货运量的预测方法做出总结并确定出适用于中国铁路运输业的货物运输预测方法，为铁路运输业务的管理决策提供科学依据。
同时，本研究的结果也将促进时间序列分析和回归分析等方法在实际预测中的应用，使其更加有效且可操作。
四、研究计划阶段一：文献综述和数据分析对国内外相关文献进行综述分析，对中国铁路货物运输行业历年的运输数据进行处理和分析整理。
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的研究，提出的解决问题的方法可能与实际运作中不能紧密的贴合实际，只是希望能为我国铁路客
流运输的发展提供一定的参考价值。
在铁路市场营销方面我国学者进行了诸多的研究，刘新（2008）指出市场营销对我国铁路运
输有着重要的意义，可以提高铁路资源的利用率，分清自己的优势，提高自己的竞争力。刘国琼
（2010）中指出，由于我国铁路运输市场营销观念落后，缺乏专业的营销人才在营销手段上业较落
后，缺乏灵活的应变机制，火车售票方式欠妥，临客信誉不好，导致我国铁路客运的市场份额降低，
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对此提出了细分客运市场，实施全面营销策略的对策，加大宣传力度，采取多方式售票方式以及完 善站、车设施建设、实施品牌战略等一系列方式。
二、选题的目的和意义
长期以来，铁路运输都是我国主要的运输方式，特别是现在经济高速发展，人员流动更加的 频繁，铁路运输在整个交通运输中的比重还是不断增加，在运输中发挥着巨大的作用。铁路客运量 连创新高，运力不断增大，但是目前铁路运力仍然供不应求，尤其是春运期间更是出现了一票难求 的情况。本文通过对近几年的客流量的数据进行深入的分析研究，总结了影响了对铁路客流量的影 响的因素，在充分研究的基础上运用系统工程结构中解释模型对影响因素的层次结构进行定量分析， 并且给出了适合的预测客流量的模型。通过模型来预测将来铁路的客运流量，但是目前虽然铁路客 运量逐渐增加，但是由于铁路运输没有竞争同时投资与收支不平衡等因素的影响，因此目前总体来 看，铁路运输是成亏损状态的，所以在从铁路营销的角度来分析和阐述提高铁路客运流量的方法， 达到提Hale Waihona Puke 铁路运输流量，增强铁路竞争能力的目的。
期在内，特别是像春节这样的假期由于春运的存在使得这样的模型不能更好的预测客流量进而进行
全面的指导作用，只能指导平时的铁路客运运作。张兵兵主张在全国范围内推行客运信息系统，使
得调度人员充分掌握各阶段旅客的出行规律和铁路的运力调配，这样能更好的做出服务调整，满足
人们出行的需要。刘新认为铁路部门应该提高铁路运力资源的利用率，增加职工的服务意识，建立
业的迅速发展，相关的研究也不段的涌现，大量的成果应用于铁路的实际运行中，起到了指导的作
用。其中本文参考的文献重要有：《铁路客运面临的困境及其对策研究》（刘世峰,张廷军，1998）、
《客流预测及公铁竞争模型研究》（罗秀云，1998）、《LS-SVM 的参数优选及铁路客运市场预测》
（周辉仁,郑丕谔，2007）、《预测铁路旅客运输市场发展趋势的研究》（李卫东，2006）、《铁路客运
两方面加以考虑，更加的贴合铁路客运的实际情况，能更加有效的指导铁路的客运。汪健雄等则基
于时间序列的特征分析提出了用于客运量预测的双层正交神经网络模型，其核心思想是在网络学习
的初始阶段，将输入信息根据特征分层次处理而不是混合所有的输入信息，并在隐含层的输出采用
Gram-Schmidt 变换增加投影层，使得在训练过程中减少了不必要的网络连接。 该模型在解决短期
开题报告
题 目：《铁路客运预测分析》
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报告人：
年月日
1、文献综述
从建国后，不少的专家学者已经开始重视这个问题，希望通过对某个地区连续几年的客流量
数据的分析，包括客流量的增长的趋势和流量的趋势来预测今后几年的客流量的发展，以及在客流
的集中和分散的趋势来制定比较可行的方案来知道实际的客运运行。改革开放以后随着我国铁路行
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铁路客运量预测遇到的问题方面更加有优势。罗秀云制作了旅客咨询表，对出行旅客选择交通工具
的各种影响因素进行了调查，掌握了第一手资料，并且借助计算机技术将数据整理，利用 Logit 模
型和获得的数据建立了相应的公铁竞争模型，应用此模型对铁路客流分担率进行了分析。并自此基
础上提出了铁路客运的发展建议：我国铁路客运适宜高速列车，大力发展高速列车，同时对现有运
领域利用神经网络进行建模预测提供了一种好的思路和方法。”陈鹏,孙全欣认为基于灰色 GM(1,1)
马尔柯夫过程，同时采用模糊聚类方法的铁路客运量预测方法是一种全新的预测方法，是基于我国
铁路网整体运量预测的一种方法，在具体线路上不一定会有良好的预测效果，但在整体客运量预测
方面有着独特的优势。这种预测方法充分考虑了铁路客运量的增长趋势预测和随即变动预测，在这
专线运量预测方法研究》（任民，2008）、《铁路客流预测方法研究》（郭孜政，2005）、《基于支持向
量机的铁路客运量预测》（彭珍瑞,孟建军,祝磊，2007）、《基于灰色动态模型的铁路客运量预测与
分析》（申耀伟,Xie Xiaoru，2008）、《基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测》（汪健雄,
刘春煌,单杏花，2010）、《基于模糊集理论和灰色理论的铁路客运量预测模型》（覃频频,牙韩高,黄
大明，2006）、《基于神经网络的铁路客运量优化预测》（吴昕慧.，2010）《基于灰色线性回归组合
模型铁路客运量预测》（侯丽敏,马国峰，2011）、《推行客运信息系统提升铁路客运竞争力》（张兵
兵，2011）等等，从这些文献中我们可以看到这些专家学者看到了我国铁路客运目前存在的一些问
三、研究方案：
通过对近几年的客流量的数据进行深入的分析研究，总结了影响了对铁路客流量的影响的因素， 在充分研究的基础上运用系统工程结构中解释模型对影响因素的层次结构进行定量分析，并且给出 了适合的预测客流量的模型。通过对近几年的铁路客运量数据的综合分析，利用灰色线性回归组合 模型的方法来预测未来的铁路客流量和发展的趋势，这样能根据预测的客流量的特点以及发展趋势 及时的增加运力，增强调度，保证及时的将旅客送达目的地。然后从营销的角度出发，充分利用铁 路运输的优势，强化服务理念，面向不同的消费者提出多品种、多层次的服务，为旅客提供高档次、 现代化的客运服务等措施来改进服务，同时加强铁路企业投资的管理，促进铁路客运不断地发展， 在现代化建设中发挥更大的作用。
题，并且针对这些问题提出了自己的解决办法，有些已经在实际的生产中得到了应用。吴昕慧认为
“通过采用遗传算法优化的 RBF 神经网络参数，较好的解决了 RBF 神经网络易于陷入局部最优的问
题，在对铁路客运量预测的实例应用中，通过对比显示了 GA—RBFNN 模型预测的结果稳定，收敛速
度快，精度高，可操作性好，对铁路企业的经营决策有着良好的指导意义，同时本方法为其它相关
力进行提速，并努力提高服务质量并且发展配套设施。周辉仁,郑丕谔采用最小二乘支持向量机回
归的方法在铁路客运市场中的预测，首先用遗传算法确定支持向量机的最佳数，进而建立起基于时
间序列的预测模型，从预侧结果可以看出，该方法用于铁路客运市场预测其有更高的精度。这种方
法在使用过程中，需要的时间相对更短，同时用遗传算法优化相关的参数能有效的避免过拟合和欠
桂文林,韩兆洲在国内首次将
Tramo／Seats 季节调整模型应用于客运量预测领域，季节调整模型引入了预调整模块，对交易日、
异常值等进行预调整，使因素分解更精确；分析了客运量历史和将来的趋势、季节特征，而
Holt—Winters 模型只能得到末期的上述特征，这种模型虽然预测的准确度很高，但是没有包括假
四、进度计划： 2012 年 X 月 X 日完成开题报告 2012 年 X 月 X 日完成中期报告 2012 年 X 月 X 日完成论文初稿
五、指导教师意见：
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指导教师： 年月日
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拟合的现象，具有很强的实用能力和准确的特点。侯丽敏,马国峰运用灰色预测理论构建灰色模型
GM(1，1)与线性回归的组合模型，模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测
模型中没有线性因素的不足，和单一模型相比，预测精度更高，预测结果更为可靠，具有较高的实
际应用价值，也为铁路客运量预测研究提供了新的途径。
快速反应反应机制，及时的处理增强服务。
以上的这些都是专家学者们根据自己对铁路客运过程中出现的问题，客流的发展趋势来综合
分析，建立了不同的模型来对未来的铁路客流量进行预测，这样就可以及时的为铁路部门调度运力
有一定的参考价值。他们中有很多的成果已经在铁路运输的实际运作中得到了实现，表现出来了先
进性。由于作者的能力和精力有限，还有很多铁路客运中的问题不能很好的解决，本文策划于理论