**电网公司*******项目总结

本文回顾了作者在一个重要业务系统的项目经历,总结了项目管理过程中的六个关键教训,包括项目背景理解、用户需求调研、项目预警机制、需求分析方法、业务文档编写及开发文档的重要性。

这个项目进行了大半年,现在暂停下来了,正好停下来好好思考。

去年11月份,我换了新的工作,去了一家外包公司。刚进公司就直接外包到大软件公司参与一个新项目。虽然要出差到省外,但是我觉得还是很幸运的能参与到一个完全新开始的项目,这也是我的第一次完全体验整个项目。到现在回过头来看看,确实是一段难得和难忘的经历。

项目刚开始时,就让我知道了一些新的东西。比如全公司各个项目采用统一的框架,及统一的项目管理文件目录。在项目中期,公司又中标了新的项目,为了更快速的建立给用户演示,公司直接从其它已有的系统抽取模块,快速的构建新系统的界面原型,这让我体会到了统一框架的好处。

当然大半年的项目做下来,感受还有更多,下面尽量列出:

1. 项目背景: 这个系统是***电网公司全省推广的******项目,这是个不太复杂,但较重要的业务系统。另外还有个情况,即***的**市,及**市已使用另一家软件公司开发*******系统二年多。

这个不算太特殊的背景还是让我们吃了些苦头。在后续的设计和开发过程中,怎么看待旧的系统,是参考还是模仿,或是完全不管,我们争论了不少时间。从后来的决定和现在的角度看来,我们要做的是,模仿旧系统的加强版。至少有一个原则:以前有的功能应该也要有,以前有的缺点现在绝对不能有。不管这个决定有没有通用性,但我觉得至少很有现实意义。

2. 项目定义: 这是省**公司的项目,当然涉及到省内各市,这是我们的理所当然的理解,而且是省项目,当是是省部门主管。我们也刚开始就考虑省部主管这个系统,很多功能也是这样做的。但一段时间的交流后发现,是各市部门主管,省公司只看报表,根本不管这个系统的运行。从这个问题上,我想我们是没有及早的站在各相关部门用户的角度去看这个系统,可能很相关,可能根本无关,不同的用户对这个系统的定义可能不一样。当然也可能是业务理解不深造成的。

3. 项目预警: 现在项目停了下来,主要是因为我们系统与电网公司已有系统的接口无法继续造成的。当然这个情况也特殊,我也不知深层次的原因。但还是觉得一个项目,接口应该属于外部因素,而外部因素是应该提前考虑,和重点考虑的,有时它会比需求变动还可怕。另外,我没有做过项目管理,也没有做过项目计划,但我想在项目初期就进行项目预警,考虑计划中最重要,最困难的关键点,比项目计划更重要。

4. 项目需求分析: 在说其它原因之前,我们与客户的交流不够,或无法足够多的交流,是一个最主要的现实情况。应该是我经验太少的原因,因为到现在,我还是像所有夸夸其谈的人一样认为,需求调研和分析不够。还有一个原因是我认为,经理在项目刚启动时的准备使用的快速原型系统没有实施起来。快速原型系统是一个由简单html页面组成的,二三天就做好整个系统了,但最终只是做为我们开发的依据,而没有去拿它与用户交流。虽然简单,但我觉得足够,从过了两三个月后拿直正的系统去演示的结果来看,绝对足够,但是它简单,能提前让我们自己主动去找用户交流,这是极好的。

5. 业务规范操作文档: 虽然接口无法续续,我们还是去找了一个市去做推广,但很快碰到一个钉子,因为这个市之前没有用过这类系统,所以在演示系统时,没有一个用户说听明白的,与会的领导最后叮嘱了一句:下次先讲业务规范操作文档。后来,在经理的提示下,才知它是给用户解释我们的系统在运行后,用户通过怎样的操作,来实现业务功能,简而言之,就是系统需要具体哪些业务人员配合,如何配合的文档。这是我在这个项目见过的最重要的文档,因为在写它的过程中,我们又发现我们自认为完成的系统上业务逻辑问题,这是很严重的。后来,我们当然一致认定,这个文档需要更早的时候完成。

6. 开发文档: 因为具体负责系统开发的组长崇尚敏捷开发,所以当初不大肯写文档,但后来还是有改之。现在看来,特别是人员变动时,在我们为不停地重复争论一个问题而无解时,我们才发现文档是如此重要。

我想如果一个系统有生命,那文档应该是它的灵魂,最可怕是这些灵魂只存在主力开发人员的脑子里。

正如开头所言,这是我的第一个完整的项目经历,上述的认识肯定是浅薄的。但仍然记之,以催促自己思考。

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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