控制项目进度之经典步骤

一、进度控制的经典步骤:

  ①确定进度报告的周期,以周计还是以月计。

  ②下发第一个报告周期内所有成员的Task清单(例如内容<wbr></wbr>、质量要求、时间要求)。

  ③第一个报告周期结束时,各个成员反馈自己负责的Task实际进展<wbr></wbr>(例如实际开始时间、实际结束时间、完成百分比、尚需工期<wbr></wbr>、本期的资源消耗数量、工作结果的提交)

  ④汇总各个成员的进度报告,产生实际进度计划。

  ⑤把实际进度计划与目标计划(Baseline)做对比<wbr></wbr>,监控主要的里程碑点是否还符合业主或合同的要求<wbr></wbr>,周例会上针对每个员工的任务完成情况作对比。

  ⑥如果不符合,则调整计划,并存储为新的目标计划。

  ⑦下发下一报告周期项目成员工作内容清单(Task)。

  ⑧……循环往复,直到项目结束。

  二.计划编制的其他技巧:

  ①团队成员依据责任分工,协同完成计划编制工作。

  ②编制多层计划(适用于大型的项目,项目群管理)。

  ③编制滚动计划(适用于工期很长的项目)。

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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