数据分析基础平台升级 需求分析作业指导书--学习笔记

本文介绍了一种基于需求分类和优先级评估的需求管理方法,并探讨了如何制定合理的系统升级策略。文章强调了需求分析的重要性,并提供了针对不同需求类型的具体处理方案。
[u][b]事件[/b][/u]

[quote]怎样的升级方案是合理的,是否进行升级不在本作业指导书考虑范围内[/quote]

[u][b]
人物[/b][/u]

[quote]基础平台维护管理组(由需求经理、研发组组长组成),由维护管理组提出升级内容和升级方案[/quote]

[u]
[b]过程[/b][/u]

较复杂,但总体思想是
总线-分支处理模式
将需求进行平铺,按分类应对,比较精华的部分是 对需求的分类比较到位:
1.根据颗粒度将需求分层,

[quote]越是粗粒度的需求层级越高,越是细粒度的需求层级越低[/quote]
2.根据来源,精华来源或者杂项来源
3.根据处理方式:错误修正、功能改进、功能新增、体系扩充
4.根据优先级[quote]市场需求的急迫性、是不是影响当前项目(上层应用)的开发、影响基础平台的程度[/quote]

然后会根据各种不同类型的需求,做相应的解决方案
其中对需求处理分类的解决是通过问题矩阵 进行过滤的
这个矩阵总结起来貌似无规律,为经验矩阵

[quote]1、在本功能范围内各元素间的关系合理吗(基本元素列全了吗?还可以再分吗——分到原子级了吗?元素间关系是单向依赖吗?有孤立元素吗?多个元素间有循环依赖吗?层次间关系交叉多吗?)?结构合理吗?层次清晰吗?
2、这功能中有哪些元素或功能是必须展现给用户的?哪些不必展现给用户(纯粹的一个技术设计产物)?
3、这功能中有哪些元素或功能仅在本功能内部使用,外部不需要用到?与外部接口清晰吗?多个元素与外部有往来吗?
[/quote]

另外对特殊情况也有考量


[u][b]结果[/b][/u]
[quote]需求分析成果、评审报告[/quote]
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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