网智圈-产品运营日志-002

数据驱动的运营策略:从规划到社群
文章聚焦于数据在运营中的应用,包括数据规划如关注组织方向、团队研究及现网热点,赛事规划如选择重要赛事和研讨会,以及社群运营手段如加入外部群组、利用新闻后台和埋点系统来追踪流量数据,重点关注PV、UV等关键指标。

日拱1卒

脑图

运营

数据 规划

选取领域重要数据集

        1)标准化组织近3年关注的方向;

        2)重点团队近期论文方向;

        3)现网关注热点,但方案成熟度较低。

赛事 规划

选取领域近3年定期举办的重要赛事、研讨会。参赛用户300+

新闻后台

埋点后台

社群运营:

加入外部 所有近期赛事参赛交流群;

导流本群 软文、微搭留下二维码;

运营数据需求:

各数据集、赛事 点击流量情况,PV、UV、点击、关联()

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经络:模型中集成了BP神经络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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