17、数据仓库中的日历建模与时间处理

数据仓库中的日历建模与时间处理

1. 特殊的财政日历

1.1 十三个月财政日历

十三个月财政日历是以周为中心的日历,它将财政年度划分为 13 个月,每个月由 4 周组成。这种结构便于进行逐月比较,因为每个月的天数完全相同,但不适合季度报告。由于季度财务报告要求普遍存在,这种日历很少被使用。

1.2 其他财政日历

不同企业有独特的财政日历,它们都会定义财政年度,大多数还会定义财政季度和财政月。无论财政日历的结构如何,数据仓库都必须支持同时提供财政日历和传统(如公历)日历视图的结构,以便对企业数据进行分析。

1.3 计费周期日历

许多公司(如公用事业公司和信用卡公司)的业务事件与计费周期相关。以公用事业公司为例,抄表可能在计费前 2 天进行,付款需在计费后 14 天完成,计费后 30 天可能产生利息费用,计费后 60 天账户可能逾期。这些天数(工作日或日历日)的规则是固定的。根据计费日期,业务人员可以预测特定事件的发生时间。财务规划人员还可以根据计费日期和金额,利用数据仓库中的信息进行现金流预测。

1.4 工厂日历

工厂日历是一种专门的日历,最初用于工厂的生产调度和规划。它通常基于工作日和班次,每个日历日代表一个生产日,非生产日被排除在外。过去,工厂日历按 100 到 1000 天的“周期”组织,方便计算未来日期。例如,若生产车间的某个工序需要将材料送到厂外进行特殊加工,周转时间为 15 个工作日,那么第 183 天进入该工序的材料预计在第 198 天返回车间。现代计算机系统使人们能看到具体日期(如 2002 年 4 月 18 日),但内部仍按工作日和非工作日计算天数。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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