专升本管理学知识点总结——计划

本文总结了专升本管理学中的计划知识点,包括计划的定义、计划与管理职能的关系、计划活动的内容、计划工作的性质和特征、计划的意义及种类。强调了计划的首要性、普遍性和经济性,并探讨了战略计划的特点、计划工作的程序和原理,以及加强计划工作对提升组织竞争力的重要性。

1什么是计划:

指一个组织对其管理活动作出的决策和未执行决策而作出的具体安排。计划的归宿:一个组织在一个时期内的终极目标

2 计划职能于管理职能

计划职能包括;目标、组织、政策、程序、标准、预算、效益计划、长期计划、管理通讯
管理职能:督导、计划报告、内部审核、预算报告、成果研究、绩效报告、电脑反馈

3计划职能的具体活动包括:目的、方针、程序、规划、方案、预算、重要战略、竞争战略

4 什么是计划工作内容:

根据社会需要,市场变化、发展趋势和组织自身的条件和能力等在调查研究、精确论证的基础上制定出一个组织在一定时期内的奋斗目标。

5.计划工作的任务:

解决六问题 5W1H:做什么(what)、为什么(why)、何时做(when)何地做(where)、谁去做(who)。计划工作首先要回答的问题是做什么问题。

6.计划工作指制定计划是根据组织内外部的实际情况,权衡客观需要的主观可能,通过科学预测提出在未来一定时期内组织所要达到的目的,以及实现目标的方法。

7.计划工作的性质和特征:1目的性;2、首位性;3普通性;4、效率性;5:创新性(创造性);6、主导性7、经济性

8.简述计划工作的性质:

1、目的性:组织是通过精心安排的计划来实现组织目标得以生存和发展的。计划工作是最明白的显示出管理的基本特征的职能活动。
2、主导性:计划工作应该在组织工作、人员配备、领导工作以及控制工作之前进行。
3、普遍性:计划工作是各级领导者的一个基本职能,具有普遍性。
4、经济性:也就是说计划工作要研究效率

9.计划工作的意义(或重要性):

1、弥补不肯定性和变化带来的问

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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