时间动态模型

2024-11-20

时间动态模型（通用8篇）

时间动态模型篇1

摘要：为了满足电网业务对多源时间同步系统的智能同步需求, 文章提出一种多源动态选源模型。通过对多种时间源的异常检测的研究, 采用了多分量加权平均方式设计了多源动态选源流程和模型, 提高了同步信号的准度。该系统模型具有同步精度较高、结构简单等优点, 可实现时间同步系统的时间源智能切换。

关键词：多源,异常检测,多分量加权平均,时间同步系统

0 引言

时间同步网设备为电网各类业务提供精准的时间, 满足电网业务在运行控制、事故分析等需要, 是保证网络定时性能的关键, 是电力通信网的重要组成部分。为保证电力系统的安全、稳定、可靠运行, 时间同步网设备大多采用多参考源互备、冗余设计, 只要在多时钟源中有任何一路正常工作, 就能完成授时功能, 参考源按来源可分为卫星参考源[1,2]和地面参考源[3,4,5]2类。目前, 卫星参考源主要包括GPS、北斗等, 卫星参考源可以同时提供时间和频率参考信号。地面参考源主要包括E1 (或2 048 k Hz) 、精确时间协议 (Precision Time Protocol, PTP) (IEEE1588) 、IRIG-B (直流B码, 即DCLS码) 、NTP等, 其中PTP、IRIG-B参考源又可分为光口和电口。

随着智能电网的不断发展, 对时间同步系统的要求日益提高。如何优选参考源, 基于不同的参考源建立时间同步, 并互为热备用, 保证系统对外授时的持续、稳定与精度, 将成为时间同步系统研究的关键。本文设计了一种多源动态适应模型, 通过同步性能的在线检测和纠正机制, 适应时间参考源的变化并做出切换, 保证系统在参考源异常情况下工作正常并保持一定的输出精度, 提高时间同步系统的可靠性。

1 参考源异常检测

系统输入参考源包括GPS/BD卫星信号、地面光网络授时信号 (PTP) 、地面光网络频率信号 (E1) , 参考源信号异常在线检测是参考源有效性判决的重要依据。

1.1 卫星信号异常检测

时间的异常情况包括跳秒、连续跳秒、跳秒后恢复、跳秒后保持、时间保持等, 这些异常情况可以通过时间连续性和时间一致性来检测。

1) 时间连续性检测。时间连续性是指输入时间的当前秒和前一秒是否连续, 正常情况下前后秒相差1 s。每秒实时检测输入时间的连续性, 若检测出有1 s不连续, 则认为时间不连续。不连续说明时间出现异常, 可能有跳秒现象, 此时不能用其作为时间参考源。记录当天时间不连续次数并定期上报网管中心。若检测出连续10 s正常, 则认为时间连续。

2) 时间一致性检测。时间一致性是指输入时间和参考时间是否一致, 此处的参考时间为系统时间。当系统时间采用卫星时间校准过后, 那么二者时间应保持一致。每秒实时检测时间的一致性, 若检测出有1 s不一致, 则参考时间和系统时间必有一个出现异常且必有一个时间不连续。根据实时检测的参考时间和系统时间连续性, 可以判断出哪个时间出现异常。记录当天时间不一致次数并上报网管中心。若检测出连续10 s时间一致, 则认为时间正常。

3) 系统记录当天检测时间异常 (不连续、不一致) 次数并定期上报网管中心, 网管中心据此判断卫星参考源是否故障。24 h内时间异常次数超过10次, 则判断卫星参考源故障并报警。

1.2 地面光网络授时信号异常检测

检测地面光网络授时信号的恢复时间编码信号的时间连续性、时间一致性。

分组定时信号的包时延变化 (Packet Delay Variation, PDV) 度量一般采用最大平均时间间隔误差 (Maximum Average Time Interval Error, MATIE) 和最大平均频率误差 (Maximum Average Frequency Error, MAFE) , MATIE/MAFE反映了报文时延变化的最大值和变化频率。由于分组信号的误差函数通常具有非正态分布的特征, 因此, 在进行PDV度量时, 需要对报文时延的抽样值 (Mean Path Delay, MPD) 进行预处理, 即根据某种规则只选择部分报文进行计算, 滤除非稳态PDV的影响。常用的报文预处理方法有最小值报文选择、百分比报文选择、集群报文选择等。

MATIE、MAFE计算公式如下:

式中, N为测量时间内的采样个数, τ0为采样周期, n为计算窗口, xi为采样值。

每秒计算地面光网络授时信号的平均线路时延值 (MPD) , 假定测量时间为100 s, 滤除100 s内MPD样值的突跳、最大最小值, 计算100 s内MPD样值的平均值、MPD样值的MATIE及MAFE值并上报网管中心。MATIE反映MPD样值的最大平均抖动, MAFE反映MPD样值的频率误差特性。如果MATIE值超过抖动门限, 则判定地面光网络授时信号的PDV异常, 否则正常。MPD抖动门限值通过外部输入接口获得。

1.3 地面光网络频率信号异常检测

检测地面光网络频率信号 (E1) 的同步状态信息 (Synchronization Status Marker, SSM) 字节及频偏。

E1信号SSM字节反映信号的质量等级信息, 可分为G.811、G.812T、G.812L、同步设备定时源 (SDH Equipment Clock, SEC) 、质量未知 (STU) 、不可用 (DNU) (等级递减) 。如果检测出SSM字节为STU、DNU时, 则表明该频率源精度很低, 不能作为频率参考信号, 此时可判定该频率源异常并上报网管中心。

当卫星参考源存在时, 测试地面光网络频率信号相对于卫星参考源的频偏。当卫星参考源不存在且本地振荡器跟踪其他频率源时, 测试地面光网络频率信号相对于本地振荡输出的频偏。如果测得频偏超过门限, 则认为该频率源频偏异常并上报网管中心。

频偏计算方式有很多种, 可以采用最大时间间隔误差 (Maximum Time Interval Error, MTIE) 值来近似估算。在一个给定的测量时间内, 分别计算每个滑动窗口内的最大时间间隔误差 (Time Interval Error, TIE) 值变化并将其作为抽样值, 所有抽样值中最大者为MTIE值。MTIE是时间相关函数, 反映一定时间内的时钟稳定度 (频偏) , 计算公式如下:

式中, S为测量时间, N为测量时间内的采样个数, τ0为采样周期, n为计算窗口, xi为采样值 (TIE值) 。

2 选源参数

采用多分量加权平均方式计算获得各参考源优先级得分, 优先级得分最高者为系统当前最优参考源。参与计算参考源优先级得分的分量包括:参考源类型、性能、质量等级、位置。

2.1 类型分量

类型分量只区分卫星参考源和地面参考源, 卫星参考源的优先级高于地面参考源, 因此, 前者权重应大于后者。同一类型的参考源, 类型分量值相同。类型分量主要是为了区分卫星和地面参考源, 对于相同类型的参考源 (卫星或地面) , 该分量值不影响最终的优先级得分。

2.2 性能分量

1) 时间间隔误差 (TIE) 是在特定的时间周期内 (典型值为1 s) , 一个给定信号相对于理想信号的时延变化。TIE示意如图1所示。

2) 平均时间间隔误差 (Mean Time Interval Error, Mean TIE) 是在特定的时间周期内 (典型值为100 s) , 时间间隔误差的平均值。

3) 最大时间间隔误差 (MTIE) 是在一个测量周期内 (典型值为10 s、100 s) , 给定测量时间窗口内的最大相位变化。MTIE是用来衡量时钟稳定度的指标。MTIE示意如图2所示。

一般采用Mean TIE或MTIE数据作为性能分量的依据。可根据实际情况选择合适的性能数据作为性能分量的依据。

2.3 质量等级分量

质量等级分量反映参考源的质量等级信息。参考源的质量等级信息一般由参考源信号自身携带, E1信号的质量等级信息为SSM字节, PTP信号的质量等级信息为最佳主时钟的质量等级, DCLS信号的质量等级信息为“Time quality”域等。卫星参考信号一般没有专门定义质量等级信息, 其质量等级信息可等同或高于地面参考源最高质量等级。

2.4 位置分量

位置分量与系统参考源默认优先级或所在槽位等相关。时间参考源默认优先级:GPS、BD、地面光网络授时信号。频率参考源默认优先级:GPS、BD、地面光网络频率信号、地面光网络授时信号。同一类型参考源有多路情况时, 可以根据槽位来区分优先级。在类型分量、性能分量、质量等级分量均相同的情况下, 位置分量起决定作用。

3 选源流程

多源动态选源流程如图3所示。首先判断各参考源有效性。参考源不告警、未屏蔽、无异常则该参考源有效, 否则该参考源无效。只有判断有效的参考源才参与优先级得分计算及选源, 对于无效参考源其优先级得分为0。

参考源有效性判决条件可根据实际系统灵活设置。分别计算各有效参考源的类型得分、性能得分、质量等级得分以及位置得分。各分量得分值等于分量基数乘以分量权重。

类型得分要能明显区分卫星参考源和地面参考源, 例如卫星参考源的类型得分为100, 地面参考源的类型得分为0。性能和质量等级数据均能反映参考源的基本特性, 是选源的重要参数, 二者有相近的地方, 但侧重点不同。性能数据由系统实测得出, 质量等级信息则一般由参考源数据携带。性能和质量等级的优先级可通过人工设置确定, 得分权重应有明显差别。

4 多源动态选源模型

上述多源动态选源方案数学模型描述如下:

式中, i为参考源序号, 1≤i≤N, N为参考源个数;S (i) 为参考源优先级总得分;T (i) 为类型分量基数, 1≤T (i) ≤N;Q (i) 为质量等级分量基数, 1≤Q (i) ≤N;P (i) 为性能分量基数, 1≤P (i) ≤N;A (i) 为位置分量基数, 1≤A (i) ≤N;W1~W4分别为类型分量权重、质量等级分量权重、性能分量权重、位置分量权重;S (i) 值最大者 (式7) 对应的参考源为选源结果。通过灵活控制式6中的参数实现动态选源目的。多源动态适应选源框图如图4所示。

根据多源动态适应模型, 假设卫星参考源, W1=100, T (i) 通过参考源默认优先级确定;地面参考源, W1=0, T (i) =0。保证卫星参考源有绝对优先级。在性能优先时, 设置W2=10, W3=50, W4=1。在质量等级优先时, 设置W2=50, W3=10, W4=1。Q (i) 、P (i) 通过比对、排序确定。A (i) 通过参考源默认优先级确定。

5 仿真测试

用基准时钟1PPS做触发, 主时钟设备接入到示波器的通道1, 将被测从时钟设备输出的1PPS信号接入到示波器的通道2。对多源动态选源模型进行测试。测试过程如下。

从时钟设备接入北斗、GPS、地面PTP 3种参考源, 依次拔除北斗天线、GPS天线, 再依次接上GPS天线、北斗天线。观察液晶屏显示的当前参考源是否按北斗、GPS、地面授时 (PTP) 的优先级自动择优选源;观察示波器通道2参考切换时间输出相位变化值≤100 ns为合格, 观察时长1 min。

多源动态选源过程中, 设备输出1PPS波形的TIE值变化曲线图 (见图5) 。各个参考源切换后, 示波器1PPS相差与前一个状态的变化值相比均小于100 ns, 符合预期。

由测试数据的MTIE统计值 (见图6) 可以看出, 以2 s为测量周期 (滑动窗) 的MTIE值为2.051 ns。这意味着整个测试过程中, 前后2 s输出相位差值不超过2.051 ns;同样, 10 s、100 s、1 000 s为测量周期的MTIE值分别为2.441 ns、7.590 ns、30.409 ns。测试结果反映设备的平稳的高精度输出效果。说明该模型能够保证系统在参考源异常情况下工作正常并保持一定的输出精度。

6 结语

本文提出的多源动态适应模型通过GPS、北斗、地面光网络授时、地面光网络频率源和本地振荡器输出, 建立多数表决矩阵。利用地面网络授时信道, 传递特征值给主站。通过同步性能的在线检测和纠正机制, 适应参考源的变化, 并适时进行切换。选源之前需要分别对参考源信号进行异常检测并判断参考源的有效性, 判决矩阵根据输入条件及选源规则进行多数表决, 从而得出系统当前参考源。该模型具有结构简单和易于工程实现等优点, 能够满足智能电网业务对时间同步的精度和可靠性要求。

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时间动态模型篇2

3.1动态模型的约束条件

本模型服从先进先出规则，设一辆在ti时段进入路段a。路段a上的行驶时间近似认为ta（ea（ti））（因为行驶时间ta（q）是随q的变化而变化，若ti时段很小，则可以认为a上的交通量ea（ti）为不变的）[5]，则在ti+ta（ea（ti））时刻离开a路段。为简便起见，若取每个小时为单位时间（或相等时间），则

这里假设第ti时段的交通流量a在本时段内不流出，即

说明ti时段a路段上的流出量必为前面某时段ti的流入量。

在ti时段末，路段a上的交通流量不仅与前一时段的交通量有关，还与本时段的流出量有关，应为

即ti时段a路段上现有交通量等于前一段交通量加上该时段交通分配量减去该时段交通流出量，设ea（0）=0。

考虑任一O-D对r-d，在起点r，ti时段的交通分配量，应为该节点的生成量与其它节点经过该节点流向s的交通量之和，即

3.2 动态模型的目标函数

为简便起见将所考虑的时段（0，T）分为m个相等的时期t1，t2，t3，……tm，因为每个时段相等，可将小时段记为1，2，……，m，则第i个时段的.均衡模型为

3.3 模型的求解方法

Frank-Wolfe算法用线性回归逐步逼近非线性规划的方法来求解UE模型，该方法是迭代算法[6]。此方法的前提条件是模型的约束条件必须都是线性的。均衡分配法的步骤可归纳如下：

Step0：初始化。

按照织 tao=ta（0），va 实行一次0-1分配，得到{xa1}，令n=1

Stepl：更新时间

tan=ta（xan）.va

Step2：找方向。

按照{tan}实行一次0-1分配得到一组辅助变流{yan}：

Step3：确定步长

求下式∑a（yan-xan）ta（xan+λ（yan-xan））=0；

0QλQ1

Step4：移动。

Xan1=Xan+λa（yan-xan），Va.

Step5 ：收敛检验。如果{Xan1}已满足规定的收敛准则，停止计算。

{Xn+1}即为解，否则令n=n+1. 返回Stepl 1.

3.4 模型的求解步骤

为了求解本模型，关键就是求解规划问题，与UE问题没有本质区别，也是用求解非线性规划的方法即可解决。求解本模型步骤如下：

步骤0 首先将所考虑的大段[0，T]分为m个相同的单位时段1，2，…M。已知每个小段的O-D：q～（t1），V k， r， sea（0）=0：

步骤1 利用一种非线性规划的方法（F-W算法）求解规划问题（p1）“

步骤2 若求出了（p1）的最优解，由上式就可算出ea（t1-1）及oa（t1）；

步骤3 按非线性规划方法（F-W算法）来求解规划问题（p1）直至（pm）为止；

显然，若能寻找一种有效的方法来求解非线性规划问题（p1）（i=1，2，....，m），则本模型就有有效的求解方法，这属于非线性规划问题求解方法的研究。

4 结论

本文动态模型考虑了路段上的原有交通量，对实时的路段交通量配流进行了优化，路网得到了较充分的利用，比静态的交通量分配的路径诱导结果优势明显。

参考文献：

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时间动态模型篇3

随着各种灾害的频发, 应急管理越来越受到重视。应急疏散作为保护受灾人群生命安全的主要手段, 是应急管理的重要内容。其中区域性疏散常见于影响范围大、易扩散的灾害性事件应急处置, 需要将整个区域内的人群、车辆全部疏散至安全出口或目的地。一般情况下, 疏散期间由疏散源点产生的交通出行量占整个疏散出行量的绝大部分。所以, 为提高疏散效率, 有必要在疏散规划中合理规定源点车辆的分批次出发时间和路线, 安排其有序疏散。

以往研究中关于疏散路线与出发时间的优化, 大多采用动态网络流模型, 通过优化流在网络中移动的时空轨迹来确定最优方案。文献[1]将出发时间与疏散路线的优化问题描述为最快流问题, 给出了在树形网络中寻找最省时疏散方案的算法。文献[2]对常用于疏散问题的动态流模型及算法进行了研究, 对描述疏散方案优化的最快转运问题, 给出了多项式算法。文献[3]分别采用动态最快流模型和字典序的动态最快流模型, 对分批次车队的疏散路线与出发时间进行优化, 并结合仿真软件对疏散方案进行评价。文献[4]从建筑物等狭小空间疏散的应用角度, 系统总结了常用于疏散问题的动态流模型, 并分析了这些模型在区域性疏散中的应用潜力。文献[5]采用动态最快流模型, 在不考虑疏散目的地容量限制的情况下, 对分批次车队的疏散路线和出发时间进行了优化。动态流模型对疏散问题的描述很直观, 其认为车辆走行速度等路网特征或者是固定常数或者是随时间动态变化的 (time-dependent) 。但是交通流的一个重要特征却没有得到反映, 即车辆走行速度的变化不但和时间有关, 还依赖于道路的交通负荷 (flow/density-dependent) , 路上车辆稀少时车速较高, 而随着车辆的增多密度增大, 车辆运行速度会随之降低。

本文从道路上车辆的走行速度依赖于道路交通负荷这一交通流的重要特征出发, 建立了一个动态系统最优的疏散路线与出发时间综合优化模型, 将问题所在时间段离散化后, 通过优化在各个时段内沿不同路径出发且走行的车辆个数, 使包括源点等待时间和路上走行时间在内的疏散总时间最小化, 其中采用一个基于加载仿真的非解析式子表示流量传播约束。根据模型的最优性条件提出了一个启发式算法, 算法通过不断迭代、模拟车辆的出行调整过程来逼近最优解。

2 模型

2.1 相关符号及变量

用顶点表示路网中的交叉口、疏散源点及终点, 用弧表示相邻交叉口或交叉口与源点或终点之间的路段, 将疏散路网表示为有向网络G={V, A}, 其中V为顶点集合, A为弧集合。设问题所在时间段为[0, T], 将其划分为K个大小为Δ的小时段, 即T=KΔ. 为叙述方便, 定义以下符号和变量:

k:时段编号, 表示车辆行驶在路网上的时刻所属时段, k=1, 2, …, K;

l: 时段编号, 表示车辆的出发时刻所属时段, l=1, 2, …, K;

ks, ke:第k个时段 (或时段k) 的开始时刻和结束时刻, ks= (k-1) Δ, ke=ks+Δ;

ls, le:第l个时段 (或时段l) 的开始时刻和结束时刻, ls= (l-1) Δ, le=ls+Δ;

R, S:疏散源点和终点的集合;

r, s:疏散源点和终点, r∈R, s∈S;

Drs:r、s之间总的疏散需求, 即位于r需去往s的车数;

Prs:r、s之间路径的集合;

Flrsp:时段l内由r出发去往s且沿路径p走行的车辆数;

F: (F $_{r s p}^{l}$ :∀r, s, p, l) 的集合;

dlrsp (F) :在F决定的交通状态下, 在时段l内由r出发去往s且沿路径p走行的车辆花在路上的平均走行时间;

xka:第k个时段的初始时刻行使在路段a上的车辆数;

uka, vka:时段k内进入 (离开) 路段a的车辆数;

ulkarsp, vlkarsp:时段l内由r出发去往s且沿路径p走行的车辆中, 在时段k内进入 (离开) 路段a的车辆数;

δ $_{r s p}^{l k a}$ :0-1变量, 若时段l内由r出发去往s且沿路径p走行的车辆在时段k初行驶在路段a上则取1, 其他情况取0;

A (i) 、B (i) :以节点i为起点和终点的路段集合。

2.2 模型构造

疏散路线方案优化的目标是使整体疏散时间最短, 即从疏散开始至所有车辆都到达安全地点的时间最省, 该目标可以直观地表示为

$\min Τ (1)$

式 (1) 虽然直观简便, 但是无法和决策变量建立联系, 为了使模型便于求解, 以式 (2) 代替式 (1) 作为模型的目标函数:

$\min \sum_{r \in R} \sum_{s \in S} \sum_{p \in Ρ_{r s}} \sum_{l = 1}^{Κ} F_{r s p}^{l} (l_{s} + α Δ + d_{r s p}^{l} (F)) (2)$

其中ls+αΔ代表时段l内出发的车辆在源点的等待时间。模型以沿各动态路径 (出发时间和路径组合) 出发且走行的车辆数与其平均疏散时间乘积的总和作为总体疏散时间的某种度量, 把对其的最小化作为目标。此时总疏散时间虽然不能由目标函数直接得出, 但是却隐含在模型的解中。

模型的约束条件如下:

$\begin{array}{l} u_{a}^{k} = \sum_{r \in R} \sum_{s \in S} \sum_{p \in Ρ_{r s}} \sum_{1 \leq l \leq Κ} u_{r s p}^{l k a}, \forall k, a (3) \\ v_{a}^{k} = \sum_{r \in R} \sum_{s \in S} \sum_{p \in Ρ_{r s}} \sum_{1 \leq l \leq Κ} v_{r s p}^{l k a}, \forall k, a (4) \\ x_{a}^{1} = 0, \forall a (5) \\ x_{a}^{k} = x_{a}^{k - 1} + u_{a}^{k} - v_{a}^{k}, \forall k, a (6) \\ \sum_{b \in B (i)} v_{b}^{k} = \sum_{c \in A (i)} u_{c}^{k}, \forall i, k (7) \\ \sum_{p \in Ρ_{r s}} \sum_{1 \leq l \leq Κ} F_{r s p}^{l} = D_{r s}, \forall r, s (8) \\ (u_{r s p}^{l k a}, v_{r s p}^{l k a}, δ_{r s p}^{l k a}) = g (F_{r s p}^{l} : \forall r, s, p, l) (9) \end{array}$

$d_{r s p}^{l} = \sum_{a \in A} \sum_{1 \leq k \leq Κ} δ_{r s p}^{l k a} \cdot Δ, \forall r, s, p, l (10)$

所有变量均大于等于0, δlkarsp=0, 1 (11)

式 (3) 、式 (4) 为定义性约束;式 (5) 给出了路网的初始条件;式 (6) 为路段的状态方程, 式 (7) 、式 (8) 为守恒约束, 分别表示节点通过车数和源点总需求的守恒;式 (9) 为流量传播约束, 表示动态的路段车流量 (包括流入和流出) 和决策变量之间的关系;式 (10) 给出了路径走行时间与决策变量之间的关系;式 (11) 为非负约束。

2.3 基于加载仿真的流量传播描述

流量传播约束描述了车流如何随着时间沿其走行路线变化, 若不考虑走行速度和道路负荷之间的关系, 式 (9) 可以用一个线性方程代替。但是由于车辆走行速度是随着道路负荷动态变化的, 车流随时间沿其路径的变化情况取决于整个路网的交通状态, 而路网的交通状态又和整个规划时间段内做出的决策F有关。式 (9) 中函数g () 表示的是一个动态、非线性的复杂过程, 很难用解析的数学式子描述。采用一个基于路段走行时间函数的加载 (network loading) 仿真模块来描述式 (9) 表示的关系, 其中用式 (12) 所示的修正Green-Shields公式[6]推算路段走行时间, 其中vf、vmin、v、k、kj分别代表自由流速度、最小速度、当前速度、当前密度和阻塞密度, 走行时间由路段长度除以走行速度v得到。基于这一走行时间函数的流量传播描述, 能够保证路段上车流量和走行时间的一致性、因果性, 并在一定条件下能满足先进先出[7,8]。

$v = v_{m i n} + (v_{f} - v_{m i n}) (1 - \frac{k}{k_{j}}) (12)$

为简便起见, 只根据式 (12) 计算每个时段初始时刻和结束时刻的走行时间, 其它时刻的路段走行时间通过式 (13) 表示的线性插值计算:

$\begin{array}{l} d_{a} (t) = [d_{a} (k_{e}) - d_{a} (k_{s})] \frac{t - k_{s}}{k_{e} - k_{s}} + d_{a} (k_{s}), \\ k_{s} < t < k_{e}, \forall a, k (13) \end{array}$

根据模型特点, 需要记录ulkarsp, vlkarsp来表示路段上车流的动态性。此外, 在同一个时段内出发的车辆, 即便是路径相同也很难在同一个时刻到达或离开沿途的路段, 设slarsp, elarsp分别表示车流Flrsp进入路段a的最早和最晚时刻, 则车流Flrsp在路段上的动态性可以用ulkarsp, vlmarsp, slarsp, elarsp, ∀m, k来描述。假设车流Flrsp在时段l内是均匀地离开源点, 则有

$\begin{array}{l} s_{r s p}^{l a} = {\begin{matrix} l_{s}, & a 为 p 的第一条路段 \\ s_{r s p}^{l a - p} + d_{a - p} (s_{r s p}^{l a - p}) ‚ & 否则 \end{matrix} (14) \\ e_{r s p}^{l a} = {\begin{matrix} l_{e} ‚ & a 是 p 的第一条路段 \\ e_{r s p}^{l a - p} + d_{a - p} (e_{r s p}^{l a - p}), & 否则 \end{matrix} (15) \\ u_{r s p}^{l k a} = {\begin{matrix} F_{r s p}^{l}, & k = l 且 a 为 p 的第一条路段 \\ 0, & \begin{array}{l} k \neq l 且 a 为 p 的第一条路段, 或 \\ k = l 但 a 不是 p 的第一条路段 \end{array} \\ v_{r s p}^{l k a - p}, & k \neq l 且 a 不是 p 的第一条路段 \end{matrix} (16) \end{array}$

其中a-p为路径p上位于a前面的路段。为了描述流量的传播, 还需追溯车流ulkarsp在时段k内进入路段a的过程所在的时间跨度, 这一时间跨度不一定等于时段k的长度。设slarsp (k) , elarsp (k) 分别表示车流ulkarsp在时段k内进入路段a的最早时刻和最晚时刻, 其值取决于slarsp, elarsp与时段k的相对关系, 并不一定等于ks和ke. 由此流量传播描述即为根据ulma-prsp, sla-prsp (m) , ela-prsp (m) , da-p (ms) , da-p (me) , ∀m确定ulkarsp, slarsp (k) , elarsp (k) , ∀k的过程, slarsp (k) , elarsp (k) 根据slarsp, elarsp由下面的公式计算:

$\begin{array}{l} Μ (t, k) = {\begin{matrix} k_{s}, & t < k_{s} \\ t, & k_{s} \leq t \leq k_{e} \\ k_{e}, & t > k_{e} \end{matrix} (17) \\ s_{r s p}^{l a} (k) = Μ (s_{r s p}^{l a}, k) (18) \\ e_{r s p}^{l a} (k) = Μ (e_{r s p}^{l a}, k) (19) \end{array}$

v $_{r s p}^{l m a}$ , ∀l, m可由下面的公式确定:

ilarsp (k, m) , jlarsp (k, m) 分别代表车流ulkassp在时段m内离开路段a的最早时刻和最晚时刻, Blarsp (k) 代表车流ulkarsp离开路段a的过程所在的时间跨度, Ylarsp (k, m) 表示车流ulkarsp中在时段m内离开路段a的车数。

根据以上分析, 墩给定的F= (Flrsp:∀r, s, p, l) , 具体的加载步骤如下:

Step1 令k=1, x1a=0, ∀a;

Step2 根据式 (12) 计算da (ks) , da (ke) , ∀a;

Step3 根据式 (16) 计算ulkarsp, 根据式 (12) ～ (15) 计算slarsp, elarsp, ∀r, s, p, l, a.

Step4 根据式 (17) ～ (24) , 由 (ulkarsp, slarsp, elarsp) →vlmarsp, ∀m, ∀r, s, p, l, a.

Step5 由式 (3) 、式 (4) 、式 (6) 分别计算uka, vka, xk+1a;

Step6 若k=K, 停止;否则, 令k=k+1, 返回Step2。

3 算法

3.1 算法思路及步骤

上述模型从本质上来说是关于出行过程的优化模型, 只是此处所针对的是疏散出行。由于出行过程达到系统最优时, 出行者不能通过单方面改变出行时间或路径使系统的总费用更低[9]。对此处问题而言, 达到系统最优时每对OD之间所有被使用的动态路径 (路径和出行时间组合) 具有相等且最小的边际疏散时间, 而未被使用的动态路径其边际疏散时间大于或等于最小值。由此提出一个启发式算法, 对决策变量赋初值后, 通过不断迭代、调整来逼近最优解。调整过程主要是将每对OD之间边际疏散时间较大的动态路径的承载车流量, 调配至边际疏散时间较小的动态路径;调整的目标是使每对OD之间被使用动态路径的边际疏散时间相等且最小, 而未被使用的动态路径其边际疏散时间皆大于或等于最小边际疏散时间。当达到一定收敛标准时, 算法停止。

令clrsp (F) 表示在F对应的路网状态下, OD对r、s间的出发时间l和路径p的组合 (p, l) 的边际疏散时间, 则算法步骤如下:

Step1 初始化, 令i=1, 为Fi= (Flrsp:∀r, s, p, l) i赋一组可行的初始值;

Step2 根据加载模块, 由Fi= (F $_{r s p}^{l}$ :∀r, s, p, l) i确定 (uka) i, (vka) i, (xka) i, ∀a, k, 并计算边际疏散时间clrsp (F) i, ∀r, s, p, l;

Step4 调整, ∀r, s, 记:cminrs (F) =min{clrsp (F) i: $p \in Ρ_{r s}, 1 \leq l \leq Κ} ‚ (\bar{Ρ_{r s}})_{i} = {(p, l)$ :clrsp (F) -cminrs (F) <ε, p∈Prs, 1≤l≤K}, 令: $(f_{r s p}^{l})_{i + 1} = (f_{r s p}^{l})_{i} - θ (f_{r s p}^{l})_{i} [c_{r s p}^{l} (F)_{i} - c_{r s}^{m i n} (F)_{i}], (p, l) \notin \bar{(Ρ_{r s}})_{i}, p \in Ρ_{r s}, (f_{r s p}^{l})_{i + 1} = (f_{r s p}^{l})_{i} + \frac{(ψ_{r s})_{i}}{| (Ρ_{r s})_{i} |}, (p, l) \in \bar{(Ρ_{r s}})_{i}$ , 其中, $(ψ_{r s})_{i} = \sum_{\begin{array}{l} p \in Ρ_{r s}, \forall l \\ (p, l) \notin (\bar{Ρ_{r s}})_{i} \end{array}} θ (f_{r s p}^{l})_{i} [c_{r s p}^{l} (F)_{i} - c_{r s}^{m i n} (F)_{i}] ‚ F_{r s p}^{l} = f_{r s p}^{l} \cdot Δ .$

Step5 收敛性判断, 若 $\sum_{r \in R} \sum_{s \in S} \sum_{l = 1}^{Κ} \sum_{p \in Ρ_{r s}} | (f_{r s p}^{l})_{i + 1} - (f_{r s p}^{l})_{i} | < π$ , 停止计算, 否则令i=i+1, 返回step2 (θ, ε, π为给定参数) 。

3.2 关键步骤——边际疏散时间的计算

边际疏散时间的计算是算法的一个重要步骤, 对于点对r、s间的出发时间l和路径p的组合 (p, l) , 在F对应的路网状态下, 其边际疏散时间clrsp (F) 包括边际等待时间和边际走行时间, 其中边际等待时间与决策变量的取值无关, 等于实际等待时间;边际走行时间由其包含路段的动态边际走行时间累加得到。设路径p由路段a1, a2, …, am组成, 则c $_{r s p}^{l}$ (F) 按下式计算:

$c_{r s p}^{l} (F) = t_{1} + c_{a_{1}} (t_{1}) + c_{a_{2}} (t_{2}) + \dots + c_{a_{m}} (t_{m}) (25)$

其中, t1=ls+α (le-ls) , ti+1=ti+dai (ti) , i=2, …, m-1。 cai (ti) 为路段ai在时刻ti的边际走行时间, 表示时刻ti路段ai上新进入一辆车对整体走行时间的贡献, 包括该车自身的走行时间和其对其他车辆走行时间的影响, 此处只考虑位于同一路段上车辆之间的影响, 对于ti=ks或ke, ∀k, cai (ti) 根据式 (26) 计算, 对于ks<ti<ke, ∀k, cai (ti) 通过线性插值计算。

$c_{a} (t) = d_{a} (t) + \frac{\partial d_{a} (t)}{\partial x_{a} (t)} x_{a} (t) (26)$

4 算例

以一个数值算例说明模型的应用, 图1所示为由某城市一化工厂附近的疏散路网简化后的网络, 节点1、节点2、节点3代表疏散源点, 节点17代表疏散终点, 设D1, 17=1000 (veh) , D2, 17=1500 (veh) , D3, 17=1200 (veh) 。

为简便起见, 令所有路段的vf=30 (km/h) , vmin=5 (km/h) , kj=140 (veh/km/lan) 。令θ=0.01, ε=0.532, π=2, Δ=5 (min) , 以时刻0为疏散开始时刻, 将本文的算法用C++实现, 得疏散方案如表1所示, 表中所列数字为每个小时段内沿不同路径出发的车辆数。网络中三对OD之间共有37条路径, 但按照表1的方案, 只有14条路径被作为疏散路线。采用加载仿真模块将疏散方案对应的车流加载到路网, 得疏散时间为45分钟。

5 结束语

本文立足于疏散规划, 充分考虑交通流的重要特征, 提出了一个动态系统最优的疏散路线与出发时间综合优化模型, 通过优化分批次车队的疏散路线与出发时间, 使总疏散时间最小化。根据模型最优性条件设计了一个启发式算法, 并在数值算例中进行了应用。此类疏散方案可以作为应急预案纳入长期规划, 也可以作为实时管理系统的初始计划, 以提高实时管理的效率。虽然模型和算法的有效性在算例的应用中得到了验证, 但算法在大型复杂网络中应用的效率还需进一步检验, 这也是下一步要做的工作。

摘要：疏散是应急管理的重要内容。区域性疏散涉及到大批车辆的集体性出行, 为保证疏散的安全、有序, 有必要在疏散规划中合理规定源点车辆的分批次出发时间和路线安排。以往大量研究将疏散路线和出发时间的优化描述为动态网络流优化问题。但在这些模型中, 交通流的一个重要特征却没有得到合理反映, 即路段走行时间等路网特征的变化不但与时间有关, 还依赖于路段或路网的交通负荷。本文提出了一个动态系统最优的疏散路线与出发时间综合优化模型, 其中采用基于加载仿真的非解析式子表示流量传播约束, 通过其反映路段走行时间随道路负荷变化的实际。设计了基于加载仿真的启发式算法, 并给出了一个数值算例。

关键词：应急管理,动态系统最优,启发式算法,疏散路线与出发时间

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新型动态网站模型研究篇4

关键词：AJAX,MVC,动态网页,网站开发,网页模板

随着WEB技术的迅速发展和人们生活质量的提高,网站已经成为人们日常生活不可缺少的因素,这不仅体现在网站是大量的多领域的信息来源,也体现在网站为其用户提供了很多实用服务,如网上购物、地图服务、天气预报以及电子图书馆等等。无论是信息类网站,还是应用类网站,早已采用了最新的动态网页技术来设计,动态网页能够依据不同的情况做出动态的响应[1],因此可以提供更好的用户体验,如信息的及时更新、内容的不断更换和风格的自由选择等等,然而这些动态变化不能由网站的开发人员来完成,因为大多数网站都不可能配备一个专业的开发团队长期维护。普通的信息上传功能相对简单,难点在于网站内容的更换和网页布局甚至页面整体框架的修改,后两项功能的实现可以让一个网站在管理员的操作下完成根本的改变,包括网站中的全部因素。AJAX技术以其异步请求的特性被广泛应用于动态网站的开发,文章通过介绍AJAX技术和动态网页的发展,运用ASP.NET开发技术,以GIS时代网站(GISERA)为例介绍一种基于AJAX技术的动态网站模型的设计思路和实现过程。

1 AJAX技术简单介绍

AJAX最早被认为是“Asynchronous JavaScript And XML”(异步JavaScript和XML)的简称,一种创建交互式网页应用的网页开发技术,但是随着人们认识的加深和技术的发展,将其他技术也涵盖在内,严格来说,AJAX不是一项技术,它实际上是几种技术的集合,合在一起就成了一项功能强大的新技术。这些技术包括:XHTML、CSS、DOM、XML和XSLT、XMLHttpRequest以及JavaScrip等[2],AJAX技术是目前在浏览器中通过JavaScript脚本可以使用的所有技术的集合。AJAX以一种崭新的方式来使用这些技术,使得古老的B/S方式的Web开发焕发了新的活力。Google、Microsoft、Amazon和Yahoo等都已经全面采用AJAX,新一代的网站迅速兴起。

2 新型动态网站模型设计

基于AJAX技术的异步求特性,客户端可以同时向服务器发送多个请求,因此,我们将客户端页面分成多个独立的部分,在页面加载的时候,这些独立的部分通过AJAX向服务器请求信息。我们称这些独立的部分为版块。客户端请求页面时,实现按版块加载的方式,每个版块之间相互独立,即使某个板块加载失败,也不会影响其余版块的加载,每个版块的显示内容和显示样式由该板块的模板决定。为了实现网页结构的内容的动态性,在网站的后台管理中设计这样的功能:添加、修改和删除版块,添加、修改和删除模板,利用这些功能,网站管理员可以根据需要灵活的修改网站。

2.1 基于AJAX技术的动态管理

分布在站点上的多个相对独立的版块在加载的过程中需要异步独立加载,即各个版块在后台加载,且相互之间不收影响,这就需要利用AJAX技术的异步请求,在页面框架加载完成后再向服务器发送一系列的异步请求,具体的设计思路如下:

版块分布在网页的框架中,每个版块对应一个DIV控件,后台管理系统提供页面框架的可视化管理,管理员可以添加新版块,删除现有版块,移动现有版块,或者修改现有版块的属性,每个版块都有一个唯一标识,具体到页面上就是DIV控件的ID属性,同时也是AJAX请求的唯一标识,每个版块都有自己的模板。模板控制着版块的显示样式,如标题位置、图片大小、列表数目等信息,模板可以限制为某一栏目专用,也可为所有栏目通用。模板有很多类别,如标题列表、图片列表、图片滚动、图片翻转、静态信息、在线调查、浮动广告、导航信息等等。

模板代码中既有HTML代码,又有Page_String数据表中存储的可替换模板字符串,服务器端在生成版块内容时,根据Page_Div中保存的信息,读取相应数据表(Articles/Jobs/Resumes......)的信息,将HTML代码中嵌入的模板字符串替换为实际的信息,不同类型的模板读取不同的信息,个别的模板不需要读取这些信息,只需将HTML代码原样输出即可,下面看一个模板代码的示例:

HtmlCode:

这是一个最普通的模板,“$Title$”模样的字符串就是前面提到的模板字符串,“$Title$”表示板块的小标题,“$List$”表示一定数量的新闻标题链接,“$ListTitle$“则表示其中的一个新闻标题链接;服务器在处理这个模板时,将“$Title$”替换为Page_Div中保存的标题链接,如:最新资讯;将“$List$”替换为一定数量(保存在Page_Div中)的ListCode,当然,首先要将ListCode中的“$ListTitle$”替换具体新闻的标题链接。这样一个版块就生成了。

页面加载分为两个过程,第一,客户端通过URL发出请求,服务器接收请求后返回页面基本信息和页面框架(包含各版块对应DIV控件的ID序列);第二,针对各版块再次发送请求,这些请求必须使用AJAX来完成,做到多版块同时请求且互不干扰的效果,服务器响应每个版块的请求,返回包含具体信息的HTML代码并显示到页面上,这样便完成了整个页面的加载。整个加载流程可参照图1。

2.2 网站体系结构设计

根据用户需求和现有条件,网站选用ASP.NET+C#+SQL Server的.NET开发环境,采用MVC设计模式搭建工程开发,图2是网站体系结构图。

从图4可以清晰的看出MVC设计模式的思路(虚线框),这种分层结构具有的优点是结构清晰,耦合度低,便于分工协作。另外,这种设计思路还有一个优点,就是图中灰色部分OracleDAL,在现有的系统中是不存在的,只有当系统需要更换数据库服务器时,例如将SQL Server数据库更换成Oracle数据库,开发人员只需编写一个OracleDAL来访问Oracle数据库,替换原有的SQLServerDAL,在简单修改配置文件即可,减少了大量的代码重写工作。

3 小结

文章通过对网站建设的社会需求和动态网页发展过程的分析,基于AJAX技术的异步请求与响应特性,提出了实现网页内容和布局动态化的网站建设模型,设计了具有高灵活性的版块和模板,通过版块和模板的管理,实现了网页内容和布局的快速更换。网站开发过程采用MVC设计模式,体系结构清晰、耦合度低、便于扩展。然而本网站模型的应用实例刚刚投入使用,网站各方面的功能和性能还需进一步验证。

参考文献

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ERP动态领域模型篇5

企业资源计划(ERP:Enterprise Resource Planning)系统集信息技术与先进的管理思想于一身,实现了对企业的采购,生产,销售,分析,决策的全面管理,已经成为当前信息化企业管理的基础。以ERP软件系统为基础,企业能够及时准确的收集数据,分析经营状况、财务状况,提高管理的效率。

随着企业管理理念的变化,当前ERP软件系统不仅要实现对企业供应链资源的全面管理,还要完成上下游企业协同工作的管理,为了实现这些功能,现在的ERP软件系统的规模一般比较庞大,例如金蝶K/3 Wise 12.0标准版有八万个以上的页面组成。此外,ERP软件系统还有大量的复杂的业务逻辑需要处理。

传统的软件开发流程是先根据需求确定各个模块的功能,然后分别对每个界面上的所有元素进行设计,最后对界面的逻辑功能进行编码实现。对每个界面,及界面上的每个元素都需要单独进行设计和编码。界面上任何功能的调整,都需要对整个代码进行重新编译和发布。系统的开发效率很低,发布成本很高。

ERP软件系统的大量页面需求与页面开发的低效率产生了矛盾。传统的开发模式已经不能满足现代大型ERP软件开发的需求。为了解决这个问题,金蝶公司将领域模型应用到ERP软件建模中,提出了ERP动态领域模型的概念。

2 领域模研究现状

领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系[1]。

在进行领域建模时,一般先根据业务分析得到一个名词列表,然后对名词列表进一步抽象,确定业务对象实体及实体间的关系。业务对象实体要不仅反映目前的经营实体,还要给需求分析人员和系统功能提供了一定的扩展视野。接着,从业务实体集合中抽象业务模型,建立问题域的概念。最后,用使用UML提供的方法和图例进行领域模型设计、确定模型之间的关系[2,3]。

中国科学院计算技术研究所的王宇等[4]通过机器学习方法对信息抽取过程进行领域建模,实现了互联网信息挖掘的研究。

吉林大学的王晓燕等[5]使用领域模型捕获系统业务的静态需求,描述领域内业务对象之间的静态关系,建立一套软件开发框架。

华中科技大学的黄靖等[6]通过扩展FODA(Feature-Oriented Domain Analysis)方法,将实时特征作为实时应用需求空间的一阶实体来认识和组织实时应用系统领域模型。

可以发现这些研究是以静态领域模型为基础,以名词列表为最小分析对象,因此业务对象实体的粒度较大,模型的通用性不高。

3 ERP软件建模的现状

ERP系统作为一类重要的应用软件系统,具有自己的特点,主要有两个方面:

(1)系统规模大,目前市场上常见的ERP系统一般都有几百个页面。

(2)页面逻辑相似性强。经过比较可以发现,大部分ERP页面具有类似的功能,以数据的录入,修改,显示为主。

结合ERP系统的这两个方面的特点,国内外多个组织进行了系统建模的研究,希望能够提高ERP系统的开发效率和软件质量。

合肥工业大学的吴雷等[7]提出了一种基于元模型的业务建模方法。对WFMC工作流过程定义元模型进行改进,扩展出了一个从组织、功能、信息、资源和过程五个个侧面对ERP业务进行描述的领域元模型。

哈尔滨理工大学的高长元等[8]结合集成化企业建模和DEM的思想,设计了面向制造业ERP的企业建模框架,并对其中的视图维、生命周期维、通用层次维以及它们之间的关系进行了详细设计。

重庆工学院的王柯柯等[9]在分析UML建模特点的基础上,提出了使用统一建模语言UML对ERP系统建模。

这些ERP建模方法在其特定的环境下,部分解决了ERP软件建模的问题。但这些建模方法还是基于粗粒度的实体进行研究的,不能实现动态的构建和解析。

4 ERP动态领域建模

ERP系统规模庞大,除了要设计大量的页面外,还有复杂的工作流程,业务逻辑等需要处理。如果对每个功能模块分别进行设计、实现,必然造成开发效率低下,开发成本高的问题。

领域建模作为一种有效的应用建模方法,可以方便的将应用项目需求转化为计算机软件模型。但传统的领域建模研究对象的粒度较大,不能灵活适应动态变化的需求。

金蝶公司在分析ERP系统特点的基础上,进一步细化领域模型的对象实体,提出了ERP动态领域模型的概念,较好的解决了ERP软件开发中的一系列问题。

4.1 传统的领域模型

构建领域模型一般包括如下四个步骤:

(1)根据业务分析列出系统中的名词列表。

(2)对名词列表进行抽象,得到对象实体。

(3)从业务实体集合中抽象业务模型,建立问题域的概念。

(4)使用UML提供的方法和图例进行领域模型设计、确定模型之间的关系。

确定对象实体是整个领域建模的核心问题,对象实体的抽象层次决定了最终的领域模型。

针对ERP系统,使用传统的领域建模理论有如下两种选择对象实体的方法。

(1)选取ERP应用的对象作为对象实体,例如:原材料、供应商、应付款、中间件、产品、经销商、应收款等,使用这种领域模型能够很好的分析系统的各种需求。但是这种方法没有抓住不同业务模块(页面,工作流等)的共有特性,软件设计必然是以单个业务模块为单位。

(2)先使用第一种领域建模得到单个业务模块的概要设计,然后以此为基础,根据不同模块的特点,将相似的模块归类,以相似的模块作为领域模型的实体对象。

这种方法得到的领域模型的对象实体是模块级的,界面设计是以页面组为单位,相似的多个页面可以共用一个模型作为母板,比第一种方法有较大的改进。但是如果界面上的元素或操作发生变化,就必须重新设计界面模型,修改代码。不能实现界面在部署环境的按需动态构建。

4.2 动态领域建模框架

金蝶公司的技术人员在传统的粗粒度的领域模型的基础上,以模块上的基本元素为研究对象,提出了ERP动态领域模型的概念。

动态领域建模由模型库,领域模型,领域模型动态解释引擎三个部分组成。如图1所示。

先根据多个ERP系统分别进行抽象,得到多组基本对象实体。然后对这些对象实体再进一步抽象,得到模型库(包括通用的元模型库和特定行业的定制的专用模型库)。接着使用这些模型元素构建ERP系统的功能模块,当需要加载某个模块时,使用动态解释引擎将设计好的功能转换为内存中的映射。

模型库被封装成动态链接库的形式提供给开发人员使用,动态解释引擎将设计好的功能转换为内存中的映射。开发人员可以使用Silverlight,JSP等多种形式将内存中的映射展示给用户。系统具有很好的跨平台性和兼容性。

4.3 领域元模型

领域元模型是进行动态领域建模的基础。金蝶公司结合80万家ERP客户的最佳实践,建立了一套完整的ERP领域元模型。

结合ERP系统的特点,ERP动态领域模型包括模型-元素-属性三层体系结构。

模型对应于ERP系统中模块的种类。例如页面,工作流,电子报表,算法等。每一类有自己独特的特点,需要使用不同的方法进行设计。

针对ERP系统中常见的功能模块,建立了界面模型、工作流模型、算法模型等十多种ERP领域模型,如图3所示。并根据部分特定行业的特殊要求,定制的一些专用元模型。

ERP领域模型确定了模块的大的分类,粒度较大,还需要进一步细化,针对一个个具体的基本元素进行研究。

例如一个典型的页面的由菜单、文本输入框、时间输入框、列表、显示信息等多个控件组成。每一种控件可以看作是一个基本元素,图4是一个典型的页面包含的元素示意图。

在一个页面上相同种类的控件可能会有很多个,它们显示的内容和格式都可能不同。例如,一个应收单上有两个文本输入框,一个要输入应收金额,一个要输入收款单位。应收金额只能输入数字,长度20个像素。收款单位可以输入中文和英文,长度100个像素。

在金蝶ERP动态领域模型中,元素的差异性使用元素的属性来表示。每个元素都有多个可以动态修改的属性。例如文本框有类型、长度、高度、绑定的数据库字段等多种属性。

除了页面外,ERP系统中常见的多种功能模块,也都使用类似的方法进行分析,得到元模型。

例如工作流由多个动作及连线组成。可以分别抽象成元模型。动作的具体操作、执行者、条件等都作为该元模型的属性。设计一个业务流程模式后,改变动作的属性值可以根据需要设计出不同的业务流程。

再例如,设计电子报表时,在不同的场景下需要不同的计算公式,传统的方法是将具体的公式作为程序代码的一部分,这就增加了修改和维护的难度。使用动态领域建模的方法,将公式定义为一种元模型,具体的公式表达式作为该元素的属性值。可以在不需要修改代码的前提下,得到各种满足需要的公式。

4.4 基于动态领域模型的业务模块设计

经过以上的步骤,元模型数据就确定了。所有的这些元模型数据的定义都是抽象的,与具体的业务逻辑无关的。

要使用领域元模型来设计具体的业务模块,先要以领域元模型为基础建立一个业务模块设计平台。这里不详细介绍该平台的建立过程。

业务模块设计平台建立后,可以使用该平台来进行具体的业务模块的设计。

业务模块的设计分为以下几个步骤:

(1)确定模块的需求。

(2)使用设计平台提供的环境,使用领域元素进行模块设计。

(3)分别指定各领域元素的属性,完成模块的特定需求。

(4)将设计好的模块保存为XML文件,以备调用。

作为一个典型的例子,使用动态领域模型设计一个具体的页面的步骤如下:

(1)确定该页面要完成的功能(需求)。

(2)将选定的基本元素(文本输入框,列表,菜单,按钮等)放置到页面上。

(3)设定各元素的属性。不同的页面元素对应不同的属性值。属性值可能是页面元素的位置,长度等外观信息,也可能是校验规则,数据库字段等逻辑信息,也可能是操作等控制信息。

(4)将页面上的所有元素及它们的属性保存到XML文件中。

4.5 模块设计的继承和组合

前面提到了使用领域建模的基本元素进行模块设计的过程。该过程是从基本元素开始的。

ERP系统中的模块很多,而且很多模块有一定的相似之处,如果能够利用设计好的模块来简化其他模块的设计将大大提高系统的开发效率。在动态领域模型中,使用继承和组合两个方法来实现这个功能。

继承就是先使用基本元素设计好一个模块。然后以这个设计好的模块为基础,增加,修改,删除部分元素,或修改部分元素的属性值来完成新的模块的设计。

被继承的模块的修改将引起子模块的自动修改。

使用继承的方法设计模块,将得到两个XML文件。一个是被继承的模块的XML文件,一个是子模块的差量XML文件。差量XML只保存子模块相对于被继承模块修改的部分。

组合是先使用基本元素设计好一个模块。然后将这个设计好的模块作为新的模块的一个组成部分来完成新的模块的设计。

一个新的模块可以包含多个设计好的模块。并且可以修改所包含的模块。例如新的模块A包含设计好的模块B和C。可以根据需要修改为包含模块C和D。被包含的模块的修改将引起最终模块的自动修改。

采用组合方法设计模块时,将得到多个XML文件,分别为被包含模块的XML文件和最终模块的XML文件。修改被包含模块的XML文件将直接引起最终模块功能的变化。

4.6 领域模型动态解释引擎

经过以上的步骤,ERP系统中的模块(包括页面,业务流程,报表等)以XML文件的形式保存了起来,当要加载模块时,需要将XML文件转换为模块在内存中的映射,这部分工作由动态解释引擎负责。图7是动态解释引擎的示意图。

动态解释引擎由展示层,服务层,内核层组成。当XML文档输入解释引擎后,内核层读取元模型数据解析XML文档,并将结果交给服务层。服务层将解析结果封装成可以在网络中传输的JSON数据包,并发送到展示层。展示层收到JSON数据包后,使用不同的方式展示给用户。具体说明如下:

内核层:负责根据存储的元模型数据动态解析模块XML文档。模块的种类不同,解析时使用的模型也不同。动态页面,报表等显示类的模块与业务流程等处理类模块处理方式有较大的不同。

服务层:将内核层处理的结果组装成模块在内存的映射。动态页面,报表等显示类的模块转化为可以在网络传输的JSON数据包。业务流程等模块中的自动动作将直接执行,需要与用户交互的动作将转化为JSON数据包。

展示层:由一系列标准的UI控件组成,根据服务层返回的结果进行窗体控件动态创建并接受用户数据输入,完成系统与用户的交互。不同的模块给用户展示的方式不同。

4.7 模块设计的扩展

使用前面介绍的基于动态领域建模的模块设计方法可以完成大部分模块的设计工作。但是可能还有一些模块的特殊功能无法实现,这部分功能使用插件的方法来实现。

例如在业务流程设计时,系统内置了大量的动作,但如果要执行特殊的没有内置的功能,就需要定义新的动作,必须使用插件来实现。

插件的设计也是基于动态领域模型的。每一种元素在系统中有相应的基类和一系列虚方法。插件就是在这些基类和虚方法及基础上通过继承的方法来扩充基本元素的功能。

一个基本元素可以定义多个插件,实现多种扩充,具体进行模块设计时,通过将合适的插件在模块上注册的方法实现不同的扩充。

将插件在系统中注册后,在解析时,将使用插件中定义的类和方法覆盖系统中的基类和虚方法,从而在不改变平台的基础上扩充功能。

5 实现

经过大量金蝶人的共同努力,已经成功的将动态领域建模应用到了ERP软件建模中。

金蝶公司结合80万家ERP客户的最佳实践,抽象出10多种ERP领域模型、365种基本元素、7000多个元素属性、上百个业务逻辑构件,并以此为基础,设计一个BOS(Business Operating System)系统,作为模型设计器和模型动态解释引擎。BOS系统已经在金蝶REP系统开发中得到了应用。

使用动态领域建模后,ERP系统开发变成了在BOS平台上界面的设计,几乎不需要修改任何代码,而且可以很好地保持界面质量的一致性。经过简单的培训,实施顾问和最终用户都可以配置出专业的ERP应用

将动态领域建模技术应用到ERP应用系统开发后,开发效率大幅上升,系统的可迁移性得到了显著提高。采用这种技术前,90%的精力花费在具体页面的设计上,无法专注与ERP业务流程的设计。采用动态领域建模技术后,页面开发的时间降低为10%,开发人员90%的精力关注业务逻辑设计和系统建模。从而可以开发出更加适合企业需求的产品。

另一方面,采用新的技术后,系统开发的难度大幅下降,新员工经过简单培训就可以开始工作。同时,由于减少了代码修改的数量,系统的质量也得到了大幅提高。

6 结论

动态领域建模是对模型驱动架构MDA(Model Driven Architecture)设计思想一种扩展。金蝶公司在ERP动态领域建模方面进行了大量的探索和实践,经过3000家以上平台客户实践,抽象出独特的标准、行业、伙伴、客户的多层次开发模型,能够支持成果组合应用与平滑升级,形成平台批量交付能力。

动态领域模型具有以下几方面的优势:

(1)可以大幅提高了ERP系统的设计和开发效率,有效提升软件产品的质量。

(2)独特的模型解释系统,设计出来的产品具有良好的动态性。

(3)微内核架构设计,模型可持续发展,是一个能够自我学习和自动进行行业知识积累的智慧元模型系统。

(4)技术无关性,适应IT技术发展变化。

基于动态领域模型的设计方法可以推广到其他类似的大型软件系统中,具有较高的理论和应用价值。

摘要：ERP系统中模块很多,使用常规的方法对每个模块分别建模,必然增加开发和维护的成本。结合ERP系统的特点,金蝶公司提出了ERP动态领域模型的概念。将ERP中的概念抽象成模型-元素-属性三层结构,并以此为基础设计了一套开发系统。可以在不修改源代码的基础上,新增或修改模块。还具有独特的模型解释系统,设计出来的产品具有良好的动态性。

关键词：企业资源计划系统,领域建模,软件工程

参考文献

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[5]王晓燕,刘淑芬,张俊.一种基于领域模型和构件组合的软件开发框架,电子学报[J].2009,37(3),540-545.

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[8]高长元,祁凯.面向制造业ERP的企业建模框架研究,管理学报[J]2010,7(9),1380-1385.

企业文化动态控制模型探讨篇6

要回答这个问题, 通常地, 我们可以用各种理由, 从各个方面求解。事实上, 很多企业在进行文化模型选择时, 多是寻着企业文化建设的步骤、企业核心价值观的提炼、企业标识的设计这样一个思路来展开工作。这种思路往往不能给人以一目了然的结果, 还极易在某个局部或在某个工作阶段层面上绕圈子。我认为, 企业文化建设应当运用自动控制理论的方法, 在技术层面上提出更准确的选择方案, 这样, 我们在选择企业文化建设模型时就会增强决策的科学性。

怎样才能建立起反映实际情况的企业文化建设模型呢?

建立企业文化模型, 首先要把企业文化建设的作用作为建立模型的要素加以关注。企业集团必有战略目标, 而且在集团战略目标层面上必须具有统一性。理论上, 集团内部的一切经营管理活动都应当围绕集团的战略目标来开展。一个企业集团, 其内部除了资产纽带关系外, 还有包括战略目标的联系等多种纽带加以维系。这些纽带构成了企业活动的主要线索。而企业文化的主要作用必定要放在促进企业战略目标的实现这一中心目标上。另外, 还要关注到企业文化建设受着原有的企业文化、战略目标的影响与制约。

控制的目的是让被控对象的性能按照预先设定的指令或是目标完全跟随, 并具有消除外界干扰影响的能力。图1所表示出的闭环反馈, 其意义在于, 通过不断地对比被控对象的输出与希望目标之间的差异, 来调整控制执行, 从而使被控对象更好地跟踪目标。除被控对象外, 其余部分统称为控制装置。为了完成自动控制的任务, 控制装置必须完成测量、比较、执行三大功能。

如果用这一模型来思考企业文化建设, 被控对象自然是企业的文化建设体系。那么被控量是什么呢?我认为, 被控量的选择必须反映被控对象最本质、且应当是可以观测和控制的内容。所以, 被控量必然是企业文化对战略目标的作用。

综合国际国内的企业文化建设模式, 可以将企业文化建设的动态控制模型表述如下 (见图2) :

输入源:企业的原有文化体系 (成型或未成型) 。

干扰源:与本企业实际差别较大企业的文化建设成功案例、原有企业中的不良文化、企业集团构成模式等。

从这一模型可以看出, 企业文化建设是一个动态与静态相统一的过程。从静态上讲, 企业战略目标的长期性及文化建设的复杂性与长期性决定了企业文化建设必然是一个相对稳定的静态过程。但是, 由于企业文化建设处于不断变化的市场之中, 以及企业文化建设要服务于企业短期目标的实现, 这又注定了企业文化建设必然是一个动态的过程。另外, 模型是闭环的, 需要不断地对比企业实际的输出与预定战略目标之间的差异来调整对企业文化建设的策略与执行, 使企业文化建设能快速准确地达到企业战略目标提出的要求。

动态域名解析系统模型研究篇7

为了用户可以直接通过域名便利的浏览互联网中的网站, 在计算机网络中产生了将域名解析为IP地址的DNS服务。随着互联网爆炸式的发展, 网站的数量不断增多。现有的IPv4协议中的IP地址是有限的[1], 而一个IP地址唯一对应一台互联网计算机, 动态IP地址的出现有效的解决IP地址短缺的问题, 但如果想使用一台动态IP地址的计算机作为服务器, 其对应的DNS服务器的域名解析就遇到了域名与动态IP对应的问题, 动态域名解析系统 (DDNS) 根据动态IP地址的变化对域名解析表进行频繁且及时的修改, 有效的解决了这一问题。

本文根据DDNS原理[2], 结合现有的DNS服务器软件系统设计了能够完整的实现DDNS的功能的系统模型。系统共由客户端服务系统、服务端DDNS服务系统和基于WEB的数据服务系统三部分组成。用户在每次进行网络连接时, 客户端系统都会自动检测用户主机IP地址的变化。如果主机IP地址改变则把主机的新IP地址传送给DDNS的服务器系统。DDNS服务器程序捕获用户每次变化的IP地址, 并将其与原域名相对应, 以提供DNS服务并实现动态域名解析。基于WEB的数据服务系统作为用户主机和DNS服务器的数据交换中间层, 以可视化的方式让用户更方便的对数据库进行维护。

1 系统模型

本系统包括三个部分:客户端服务系统, 服务端DDNS服务系统以及基于WEB的数据服务系统。其模型如图1所示。

模型设计特点

(1) 自动运行

客户端和服务端软件都采用线程实现, 用户只需要在首次运行按提示配置相关信息, 系统就能在不需人为干涉的情况下自动运行, 实现动态域名解析[3], 自动化程度高。

(2) 及时可视化查看系统运行情况

在IP发生改变之后, 系统模型可以根据用户所配置的e-mail信息, 向用户发送邮件。用户可以通过WEB的数据服务系统查询域名绑定情况。

2 系统模型总体设计

DDNS服务系统是整个系统模型的核心, 主要负责DNS服务器上的数据更新和提醒邮件的发送, 需要遵照底层的网络协议。在服务系统中包含一个数据库, 用于存储用户信息以及域名相关的绑定记录。客户端服务系统运行在客户机上, 实时监控客户机的IP状况, 发现变动时及时通知服务器。数据服务系统, 设计为一个WEB服务程序, 将DNS服务器端复杂的数据库操作封装成简单易用的服务接口函数, 方便客户程序的调用。数据流图如图2。

2.1 客户端服务系统

客户端服务系统, 设计为两个子系统:一个为用户提供配置接口及注册验证信息的UI子系统;另一个提供IP监控的后台子系统。

用户运行客户端时先启动UI子系统, 在配置好信息后, 由UI子系统启动或刷新IP监控后台子系统。

根据图3所示, 客户端服务系统的具体流程如下:客户端通过UI为客户提供一个友好的操作界面。用户可以方便的通过系统在服务器上注册账号, 并自动进行账号身份的验证, 同时用户也可以自由地定制所需要的服务 (邮件服务、DNS动态绑定服务) 。

在客户机上首次运行客户端服务系统时, UI子系统会要求用户进行注册, 注册成功后, DDNS服务器端分配给客户机一个GUID的全局标识符, 系统把该GUID写入客户机注册表中。之后每次运行本系统时, 系统从注册表中读出该GUID, 通过它在服务器端验证身份并获取本机的相关信息 (如:邮箱地址、域名) 。将GUID写入注册表有以下优点:1.快速读写GUID, 缩短从服务器上获取本机信息的时间;2.一个操作系统只能对应一个的GUID, 可以将GUID作为某个操作系统的标识。

客户端服务系统中IP监控子系统是一个后台自动运行的监控系统[4]。能够实时地监测到客户机IP的变动情况。在本模型中, 该子系统设计为Windows后台系统服务。这样做是因为使该监控系统能随操作系统启动而运行, 独立于UI子系统, 不随用户界面的关闭而停止工作, 可以在操作系统中全程实行IP地址监控。

当IP监控子系统启动时, 将开辟两条线程, 一条用于检测操作系统所发出IP地址变动消息, 以对其进行反应;另一条使用定时器, 定时检测本机的IP地址栈, 发现IP地址发生变化时, 对其进行反应, 确保监控的实时性。

2.2 数据服务系统

数据服务系统是一个信息接口服务列表, 目的是为客户提供方便数据库读写操作的接口, 是一系列WEB服务函数的集合。数据服务系统在整个系统中起到连接客户端与服务端的管道作用。客户端的数据通过它流向服务器, 服务器的数据通过它反馈向客户端, 如图4所示。

由于对系统数据库的操作频繁。为了能够方便且有效的提供数据库操作功能, 模型中把数据库操作封装成WEB服务函数列表, 以方便客户端使用。安全高效地为客户端提供了数据服务, 并把客户端与后台的数据库隔离开, 客户端不用去关心后台数据库及服务器操作系统。如果后台服务器系统需要更换操作系统或者数据库软件, 服务器端只要满足提供的数据服务接口不变, 客户端程序便可以完全不需升级就能与新的数据库配合使用。

2.3 DDNS服务系统

DDNS服务系统是整个系统的核心[5], 运行在服务器端。它包含了三个子系统和一个数据库:IP域名绑定服务子系统、邮件服务子系统、网页查询服务系统及一个SQL Server2012的数据库。DDNS服务系统构造如图5:

数据库中存放所有用户注册的账号信息、邮箱地址以及域名和对应的IP地址。这些信息可供数据服务系统所查询和检索。

邮件服务子系统负责邮件发送, IP域名绑定子系统负责更新DNS服务器上的IP地址与域名绑定记录。这两个系统通过SQL Server的DLL扩展功能模块设计实现。并通过服务器脚本控制其运行, 当数据库中IP地址发生变化时, 立即调用邮件服务模块发送通知邮件, 同时调用IP域名绑定服务子系统更新域名绑定。作为SQL Server的扩展模块, 能够方便快速的响应数据库中的数据变化, 与SQL Server兼容好。网页查询服务系统以网页的形式向用户提供数据库中信息的查询。

3 系统模型集成运行

在客户机上运行客户端服务系统时, 系统首先查找注册表中GUID的相关位置是否存在, 如果不存在则提示用户进行注册, 否则弹出用户配置界面。用户通过配置界面配置完毕后, 系统将自动启动已注册为Windows系统服务的IP监控程序。当IP监控程序监控到IP发生变动时, 及时将数据通过数据服务系统传送到DDNS服务端。

数据服务系统充当数据通道的角色, 当用户进行注册时, 注册的信息通过其从客户端流向服务端并记录在数据库中, 服务端处理后, 将GUID通过数据通道传送回客户端。当IP地址变动时, 数据服务系统将数据传送到服务端, 记录在用户对应的信息表中。

服务端通发现IP变动时, 立即调用邮件通知系统向用户发送一封邮件通知, 同时使用Windows AP向DNS服务器提出域名修改请求[6], 当DNS服务器返回成功时, 表示动态域名绑定成功。

4 结语

模型由于采用windows平台的数据库和操作系统。客户端服务系统, 数据服务系统和DDNS服务系统都可以使用C#语言进行编程, 服务器端则需要安装IIS5.0以上和Microsoft SQL Server。系统模型具有能快速自动准确的进行域名绑定和更新的功能。用户只需首次启动时配置完整的信息, 系统模型即可自动完成所有工作。

参考文献

[1]何智勇, 沈苏彬, 毛燕琴.DHCP协议优化方案研究[J].计算机技术与发展, 2010, 20 (9) :5-9.

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[5]鄢萍, 易润忠等.基于DDNS和NAT的服务器内外网动态映射[J].计算机工程, 2008 (20) :136-137.

一种改进的动态时间戳分析方法篇8

随着信息技术的应用和普及, 把计算机和网络作为攻击目标的犯罪活动日益猖獗。与计算机相关的法庭案例如电子商务纠纷、网络入侵、计算机犯罪等也不断出现。一种新的证据—存在于计算机及相关外围设备包括网络介质中的电子证据逐渐成为新的诉讼证据之一。

计算机取证就是将计算机调查和分析技术应用于对潜在的、有法律效力的证据的确定与获取上。它从存储介质中提取数字形式的证据, 并将其用于刑事或民事诉讼的技术, 在对抗数字化犯罪中具有关键性作用。电子证据本身和取证过程的许多有别于传统物证和取证的特点, 对司法和计算机科学领域都提出了新的挑战。为了有效的解决这些计算机犯罪问题, 必须首先解决计算机证据的问题, 因此当前在我国开展计算机取证的研究具有重大意义。

1 动态时间戳分析方法及存在的问题

在计算机系统中, 文件的产生时间是根据计算机的系统时间而定的, 而计算机系统时间通常因人为的或者是物理的原因变得不准确, 所以确定文件产生的真实时间就显得非常重要。

在计算机取证过程中, 时间戳的功能就是把发生在数字领域的事件与发生在现实物理世界的事件关联起来, 建立因果联系。然而, 当一台计算机的时间和它所在地区的标准时间不同步时, 就无法将这台计算机上事件发生的时间与现实物理世界发生的事件的时间做关联分析。如果时间戳不准确, 会混淆两个事件发生的前后顺序。Boyd&Forster建议在取证过程中获取的以计算机的系统时间作标记的证据, Nolan则建议看它的系统时区设置是否和当地的时区相同。但是这些建议也只能纠正调查者在调查时看到的当时的系统时间的异常, 无法确定这之前的系统时间是否被改动过。

Weil提出了动态时间戳分析的方法, 在假设文件修改时间、访问时间、和创建时间相同的情况下, 将该文件的这三个时间与文件内容里包含的时间进行关联分析。该方法能够纠正系统的时间偏差, 获得系统事件产生的真实时间。

Weil在他的文章里列举了一个简单的例子, 来说明动态时间戳分析的具体过程。因为动态时间戳分析需要一个可靠的外部标准时间, 以这个标准时间为依据, 来校正文件的MAC时间。而NTP协议的应用使得Internet中的时间和标准时间能够同步, 所以Weil选择了Internet临时文件夹中保存的网页为研究对象进行分析, 在这些网页内容中搜索那些存在时间信息的网页, 将这个时间和网页的MAC时间对比, 校正M A C时间。一个实例如表1所示。

上面的列表中从左至右包含了文件目录、文件名、修改时间、访问时间、创建时间、在网页内容中获取的标准时间、时区设置以及标准时间和MAC时间的差值。从表中可以看出来, 因为Difference这列的时间差别比较小, 只有两分钟, 所以可以直接得出这里面某个网页产生的真实的时间范围。例如File1.html产生的时间范围就是12:00—12:02。Weil也提到了如果时间差值这列数据出现了较大的偏差, 那么不能直接计算, 而需要先用别的方法对数据进行处理, 但是没有给出具体方法。

2 改进方案

为了解决上述问题, 我们将异常检测算法引入动态时间戳分析方法中。

2.1 异常检测算法

异常是在数据集中与众不同的数据, 使人怀疑这些数据并非随机偏差, 而是产生于完全不同的机制。它的行为与正常的行为有显著的不同。国内外关于异常检测算法文献非常多, 这些方法大致分为四类:基于统计的方法、基于距离的方法、基于偏差的方法、基于密度的方法。

基于统计的异常检测应用主要局限于科研计算, 这主要是因为必须事先知道数据的分布特征, 这就限制了它的应用范围。因为序列异常在概念上仍然有一定缺陷, 遗漏了不少的异常数据, 所以序列异常检测算法并没有得到普遍的认同。基于距离的算法不需要用户拥有任何领域知识, 在概念上更加直观。基于密度的异常观点比基于距离的异常观点更贴近Hawkins的异常定义, 因此能够检测出基于距离异常算法所不能识别的一类异常数据——局部异常。局部异常观点摈弃了以前所有的异常定义中非此即彼的绝对异常观念, 更加符合现实生活中的应用。本文采用基于距离的异常检测算法。

2.2 异常检测算法在动态时间戳分析方法中的应用

假设计算机系统曾经有被故意的修改过系统时间, 那么这段时间内产生的文件, 它们的MAC时间就和标准时间相差很大, 这会导致要分析的文件集合中时间的差值出现较大的偏差。比如一部分时间的差值为两分钟左右, 而另一部分则为1天左右。这时就不能像上面那样分析。合理的方法是把差值为两分钟的那些文件作为一个子集, 把差值为1天的文件作为另一个子集, 这样就能精确的纠正出系统在不同时间段所产生的时间偏差, 然后计算得出准确的文件产生的时间范围。

异常检测用来检测一个集合中的异常点的情况, 利用基于距离的方法, 本文以文件的MAC时间和标准时间的差值组成待检测的集合, 然后对这个集合循环使用异常检测算法, 目的不是找出异常点, 而是要把这个集合分成几个合理的子集合, 然后再分别对子集中的时间差值作进一步分析。

首先要对待检测的数据进行捕获, 本文以Windows XP系统下IE6.0版本的Internet临时文件夹中的网页文件作分析对象, 假定系统的时间和由网页内容里获得的时间设置的时区一致, 都是所在地区的时区时间, 忽略了MAC时间或许不同的可能。由于对分析有作用的只是MAC时间, 由网页内容中获得的时间, 即标准时间, 还有两者的差值, 因此搜索时, 只把MAC时间和标准时间记录下来, 以供分析。进行数据捕获时, 只需首先定义某种或几种特定的时间格式, 然后再从网页的内容中搜寻和匹配具有这些格式的时间数据, 并且转为统一的一种时间格式;另外搜索到对应文件的创建时间, 一并存放到文本文档中, 形成时间列表。然后, 对文件的创建时间和标准时间作差, 最后将文件的创建时间、标准时间, 还有时间差值三个要素存放到文本文档中, 作为数据源, 进行异常检测。该算法需要输入的参数是所有时间差值的集合, 另外需要手工输入阈值è, 来控制检测出多少异常点, 最后把异常点集和非异常点集连同每个时间差值对应的文件创建时间和标准时间分别输出。算法如下:

(1) 定义这些时间差值为异常点xi, i=1, 2, …, n它们的值定义为f (xi) 。将所有的异常点的集合表示为S (x) ={xi|i=1, 2, …, n}。

(2) 计算均值, 及比较值hi=h (xi) =f (xi) -g (xi) 。

(3) 给定集合{h1, h2, …, hn}, 计算均值ì, 标准方差ó, 及。

(4) 使yq成为yi中最大的那个和设定的è阈值进行比较, 如果yq>è, 那么对应的xq就是异常点, 将该点移除, 再从余下yi中选择最大的和è比较, 直到没有比è大的为止。

(5) 如果没有移除点, 查看è选择是否合适, 不合适则重新选择, 回到第一步执行;否则结束。

(6) 将移除的点作为一个集合存放起来, 对未移除的点集, 重新选择合适的è值, 重复上述步骤。

2.3 文件真实时间范围的确定

用异常检测算法对差值集合进行分类之后, 每个子集的差值区别范围不是很大, 我们可以由此推测出文件产生的真实时间范围。每个子集里面, 差值有大有小。选择最大与最小的两个差值, 然后用每个文件产生的时间和这两个差值相加, 就得出了每个文件产生的真实时间范围。

对Internet临时文件夹中的网页文件进行分析, 经过程序运算, 结果如下:

不考虑M A C时间不同的可能性, 这里M A C时间指文件的修改时间, Observed指文件内容中获取的标准时间, Difference指时间的差值, “+”代表Observed大, “-”代表MAC大, real time range代表真实时间的范围, Threshold即是指è。当è值选择为2时, 提示没有移除点出现, 更改è值为1, 出现移除点, 即为“Threshold=1”下面的三条列表;然后分别选择值è为0.6, 0.3, 其分别对应的移除点为“Threshold=0.6”下面三条列表和“Threshold=0.3”下面三条列表。每三条列表就为一个子集, 针对每个子集的“real time range”结果如上, 提高了真实时间范围的精确性。

3 结束语

本文对动态时间戳分析方法进行了分析, 对于时间差值过大影响文件产生真实时间确定的问题, 提出一种改进的动态时间戳分析方法。该方法用动态时间戳算法分析文件的M A C时间和标准时间的关联关系, 对文件的M A C时间和标准时间的差值集合进行异常检测, 在差值之间出现较大的差距的时候, 能够把他们分成差距很小的几个子集, 再针对子集进行分析, 得出比较准确的文件产生的真实时间范围, 提高了分析结果的精确性。但是如果文件创建时间、修改时间、访问时间不一致时, 无法采用这种方法, 需要做进一步研究。

摘要：在计算机取证中涉及到取证事件因果关联分析时, 特定事件的产生时间是重点关注的因素。本文在分析动态时间戳方法的基础上, 提出一种利用异常检测方法确定文件产生真实时间范围的改进方案, 为计算机取证提供了有效依据。

关键词：计算机取证,时间戳分析,异常检测

参考文献

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[4]Boyd C, Forster P.Time and date issues in forensic computing a case study.Digital Investigation.2004.

【时间动态模型】推荐阅读：

行程时间动态可靠性08-12

动态面板模型10-19

动态负荷模型06-09

动态安全模型06-27