9、历史建模分析:从决策到系统视图

历史建模分析:从决策到系统视图

1. 历史建模语言

在分析中运用历史建模时,我们会同时使用可视化语言和文本语言。可视化语言是理解模型的主要工具,其中事实类型图尤为重要;而文本语言则用于推理系统行为,帮助证明断言和实现不可变运行时。

在实际工作中应用历史建模,通常从可视化语言入手。首先在白板上使用事实类型图对模型进行快速修改,捕捉重要对象和用户操作,并展示它们之间的关系。接着,使用事实实例图编写一些示例,以验证模型在特定场景下的有效性。最后,用事实建模语言表达系统的具体结构和规则,从而实现并与运行中的系统进行交互,甚至可以将事实模型转换回图形,形成完整的循环。事实建模语言是构建有效模型并与他人共享的重要工具。

我们运用历史建模进行分析的目标是实现清晰的沟通,明确描述系统的期望行为。借助历史建模规则,能确保所描述的行为可在分布式系统中高效实现。

2. 历史建模工作坊

2.1 确定重要决策

在商业活动中,重要决策多种多样,可能是产品销售决策、定价决策,也可能是内部的关键员工招聘决策等,甚至重要决策可能并非来自组织内部,如客户的购买决策或索赔决策。

可以通过组织历史建模工作坊来探讨这些决策。召集关键利益相关者,让他们思考业务流程中的决策网络。这与事件风暴类似,但历史建模工作坊围绕历史事实展开,明确记录这些事实之间的因果关系。

以询问“业务中最重要的决策是什么”开启讨论,让利益相关者先写下答案再分享。答案的多样性越好,因为不同利益相关者可能因职能不同而对重要决策有不同看法,若出现共识,可能意味着有影响力的利益相关者将自己的价值观强加给了团队,需识别并解决这种情况,同时收集更多“最重要

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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