30、信息技术与政府管理:综合解析

信息技术与政府管理:综合解析

1. 信息技术基础概念

信息技术领域涵盖众多基础概念,这些概念是理解后续复杂内容的基石。
- 计算机相关概念 :计算机的发展历经多个阶段,从最初的电子管计算机到如今的高性能计算机。计算机与数据紧密相连,数据是计算机处理的对象,而信息则是对数据的加工和解释。计算机还涉及多种技术,如编程语言,常见的有 BASIC、C、COBOL、Java 等,不同的编程语言适用于不同的应用场景。操作系统也是计算机的重要组成部分,如 DOS、Windows、Linux、UNIX 等,它们为计算机的运行提供了基础环境。
- 网络相关概念 :网络技术在信息技术中占据重要地位。网络可分为多种类型,如局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)等。网络的传输介质包括有线和无线两种,有线介质如同轴电缆、光纤等,无线介质如无线电波。网络的拓扑结构也有多种,如总线型、星型、环型、树型、网状型等,不同的拓扑结构具有不同的特点和适用场景。网络协议也是网络正常运行的关键,如 TCP/IP 协议,它是互联网的基础协议。

2. 信息技术在政府管理中的应用

信息技术在政府管理中有着广泛的应用,极大地提高了政府的管理效率和服务质量。
- 电子政务(e - government) :电子政务是信息技术在政府管理中的重要应用领域。它包括联邦、州、地方和国际层面的电子政务。电子政务的发展使得政府能够提供更加便捷的服务,如在线办理业务、信息查询等。同时,电子政务也促进了政府与公民之间的互动,提高了政府的透明度和公信力。
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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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