68、迭代元建模与实例建模及解析算法编译技术

迭代元建模与实例建模及解析算法编译技术

1. 迭代元建模与实例建模平台

迭代元建模和实例建模过程已通过开源技术在一个原型建模平台中实现。该平台的主要特性是集成了一种直观且灵活的元模型定义语言,可简化元模型的图形化定义,并支持迭代建模过程。

平台的具体结构如下:
- 元层(Meta - layer) :用于以文本或图形方式定义元模型,这些元模型会存储在集成或中央的元模型存储库中。
- 实例层(Instance - layer) :用于创建元模型的实例。

元层和实例层作为模块集成在平台内,可根据需要移除其中一个,从而创建仅用于元建模或实例建模的工具。此外,对每个模块的访问是基于角色的,可通过一个管理角色、用户和用户组的管理模块进行限制。

角色特定的模块访问对于集成到建模支持过程(MSP)尤为重要。只有定义了特权角色,才能访问元层,中央元模型存储库可防止未经授权的用户进行分散的元模型定义或修改。为了完全集成到 MSP 中,平台将扩展以发送服务请求(SRQs)并处理这些请求的回复。

2. 相关工作对比

在项目管理领域,最佳实践通常是技术的多态集合。但在软件开发领域,情况有所不同。例如,Rational 统一过程(RUP)从一开始就考虑了适应性,将自身归类为可定制的过程。然而,RUP 中过程的定制只能基于预定义的过程实体和工作产品项,工作产品项本身不可设计。OMG 的软件过程工程元模型规范(SPEM)也存在同样的问题。

有研究提出了过程和工作产品的协同设计,其成果已成为 ISO 标准 24744(软件工程开发方法

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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