34、网络参与式预算形成与开源办公自动化转型研究

网络参与式预算形成与开源办公自动化转型研究

网络参与式预算形成系统

在参与式预算形成过程中,借助网络实现了一套支持群体决策的系统。该系统采用 LAMP(Linux、Apache、MySQL、PHP)环境,涉及三种基本角色:
- 问题所有者 :如市长,旨在解决参与式预算问题,对问题进行结构化并公开。
- 利益相关者或参与者 :例如公民,为决策过程提供输入。
- 管理员 :负责技术方面的工作,包括支持问题所有者、构建问题结构、为利益相关者提供访问权限以及定义投票时间窗口。

系统具备安全机制,参与者使用适当的安全验证机制。其包含以下模块:

提案制定模块

该模块允许问题所有者在必要时借助管理员的帮助来构建问题。利益相关者可使用相同结构探索问题相关的感兴趣内容。具体功能如下:
- 定义替代方案的数量。
- 指定替代方案及其相关成本。
- 指定预算。

通常,问题所有者会发布可能项目的初稿,邀请公民提出意见和建议,然后与技术人员一起确定最终考虑的项目列表。

价值函数评估模块

此模块让用户能够构建自己的偏好模型。任何用户(问题所有者、利益相关者)都可构建自己的价值函数。系统允许以下操作:
- 问题所有者指定(多个)目标的基本属性,如目标数量、规模和范围,以及目标是要最小化还是最大化。所有参与者共享这些目标,部分参与者可通过赋予零权重忽略某些目标。
- 评估每个组件的价值函数。对于每个目标和每个用户,使用概率等效方法评估

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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