3、从M4P到M2P再迈向MaP:编程与建模的融合新趋势

编程与建模融合:从M4P到MaP新趋势

从M4P到M2P再迈向MaP:编程与建模的融合新趋势

1. 模型集合的特性与关联

在模型开发中,模型集合需要支持共存、抽象间的一致性以及深度和普通模型的集成。集合中的模型会部分地支配其他模型,我们可以采用协同的方式将其分离为主模型和从模型。这种分离为在主模型中使用控制模型提供了途径,不过从模型也需要控制模型。

连贯性是模型集合的一个主要特性,必须加以维护。支持连贯性的最简单方法是在这些模型之间建立明确的关联。关联可以基于通用的关联模式构建,这样我们就能为模型关联开发追踪器和控制器,而这种关联代表了模型集合的架构。模型间的关联还可以基于子模型之间的关联、子模型的可替换性或模型的组合器。

模型套件是一个连贯的模型集合,其中模型之间有明确的关联模式,还有用于检测连贯性偏差的追踪器以及用于维护关联的控制器。

2. 分层模型开发

模型套件的开发可以采用分层方法,如图4所示,它会被分层为初始化和场景构建、战略内在设置、战术外在反思与定义、定制与操作(包括适应)以及模型交付等部分。该图展示了绿地开发的分层情况,而棕地开发则基于现代化、集成、演化和迁移的修订,还会对模型进行重新工程,使其成为包含普通模型、深度模型、心理和编码概念的额外起源。传统开发则不遵循这种分层方式。

我们使用W*H特征来进行场景构建,作为分层模型套件的初始化。图4将支持者(如来源、基础等)放在左侧,将推动者(如方法论、理论、技术等)放在右侧。

以下是分层模型开发的主要层次:
| 层次 | 描述 |
| — | — |
| 初始化和场景构建 | 确定兴趣、选择场景、定义模型功能 |
| 战略内在设置 |

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,作为学校以及一些培训机构,都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试,可以线下的考试有机的结合在一起,实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的需求,创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现有管理员,校长,教师,学员四个角色。管理员可以管理校长,教师,学员等基本信息,校长角色除了校长管理之外,其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛,课件,视频,作业,学员可以查看和下载所有发布的信息,还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统,采用Java的SSM框架作为开发技术,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现管理工作系统化、规范化。
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究(Matlab完整代码实现)内容概要:本文围绕基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在电力负荷预测中的应用展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统神经网络的混合预测模型。通过利用蚂蚁优化算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,有效克服了传统BP网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提升了负荷预测的精度稳定性。文中详细阐述了模型构建过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现应用。该方法适用于电力系统中短期负荷预测场景,对于提升电网调度效率和能源管理智能化水平具有重要意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力负荷预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统负荷预测任务,提高预测准确性;②作为智能优化算法神经网络结合的经典案例,用于学术研究教学示范;③为后续改进其他元启发式算法优化神经网络提供技术参考实现基础。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注蚂蚁算法的参数设置BP网络的训练过程,可通过实际数据集进行模型验证调参优化,进一步掌握其在实际工程问题中的应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值