17、高能物理中的软件开发:传统软件工程的挑战与启示

高能物理中的软件开发:传统软件工程的挑战与启示

1. 高能物理软件开发概述

现代高能物理(HEP)依赖计算机来处理和分析实验数据。如今的实验软件套件包含大量代码,使用如 C、C++、Java、Perl 等强大且复杂的语言编写。尽管成功程度有所不同,但 HEP 在开发自身软件方面总体较为成功。有观点认为,从未有实验因软件问题而失败,但这是否是对 HEP 软件开发者的赞誉仍有待探讨。

HEP 多年来编写和运行自己的软件,却未采用正式的软件工程方法。几代成功的实验产生了复杂的软件系统,并能适应探测器变化、用户和开发者更替以及硬件、操作系统和数据存储介质等基础技术的发展。非专业程序员在没有正式软件工程培训的情况下也能成功完成这些工作,这究竟是新手运气还是有其内在方法呢?

2. 传统软件工程简介

编写大型程序一直是个难题。早在 1958 年,就有关于大型计算机程序生产的会议论文出现。40 年前的一次会议提出了“软件工程”这一术语,当时软件项目面临完成延迟、超预算和产品不可靠等问题。

软件工程的基本理念是将坚实的工程原则应用于软件开发,使其更具可预测性和效率。然而,这更像是一个目标而非定义,且基于“坚实工程方法”存在和应用领域的可疑假设。软件工程的文献广泛,涵盖管理、过程控制、形式化方法、心理学和哲学等多个方面。

传统软件工程为实现软件生产的可预测性和效率,将软件开发过程划分为一系列明确定义且可控的步骤,可提前进行规划。但实际上,任何程序在实际应用中都需要根据预期用途和行为进行修改,软件工程推动者不得不接受软件生产活动无法一次性完成这些步骤的事实。

为应对变化,传统软件工程试图制定一种策略,避免或至少通过正式

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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