需求模型

如果你在做客户细分，尤其是电信行业相关的项目，这个资源挺有用的。它通过不同部门的访谈，了针对中国移动客户细分模型的详细需求。比如，计费业务中心客户细分系统的需求，市场经营部则通过细分数据来提升品牌整合效果。适合对如何通过客户行为数据做精准服务设计感兴趣的朋友。了全球通的中端用户，挽留有离网倾向的用户，提升营销效果，节省成本，真的蛮实用的。 要是你正好在用类似的模型进行项目开发，这份资源会为你不少参考和实际操作的思路。 哦，对了，里面还包括了多用户需求、市场行为和提升服务效果的技巧，绝对值得收藏。

订单预测的难点，往往在于数据不全、波动大。灰色神经网络就挺适合应对这种情况。这个压缩包里的代码，用的是灰色系统配合神经网络，思路清晰，逻辑也比较严谨。 灰色系统理论，简单说就是能从有限、模糊的数据里找规律。像节假日、促销这种突发性变化，用常规模型不好搞，用灰色模型就灵活多了。 再加上神经网络那套自学习、非线性的本事，比如常用的LSTM，还能时间序列，这俩组合，预测效果还挺稳的。 代码应该是Python写的，结构清晰，几步搞定：数据预、灰色建模、神经网络训练，还有验证预测结果，挺完整一流程。 你要是刚接触灰色理论，建议先看看里面的数据生成方式；想练手建模的，可以直接改参数跑实验。跑出来的预测图，

下载所需，源代码执行结果请参考压缩文件中的效果图。

含碳交易和需求响应结合的微网虚拟电厂调度模型，逻辑清晰、结构合理，用的是 MATLAB 来做建模和优化，调度策略也蛮贴近实际的。如果你平时搞综合能源系统或者双碳方向的仿真研究，这套代码还是挺值得一试的，接口也挺好改，拿来直接调参就能上手。

Matlab技术基于双隐层BP神经网络，针对中国煤炭需求进行了模拟分析和预测，通过实际数据验证和分析，预测了未来五年的煤炭需求量。探讨了影响煤炭需求的复杂因素及其非线性关系，提出了一种基于神经网络的高精度预测方法，为煤炭资源管理提供了重要决策支持。

Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求： Nimbus: 负责资源分配和任务调度，需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程，需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息，需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务，需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂，所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高，所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大，所需的网

碳交易机制下的综合能源系统优化模型，挺适合搞能源调度和低碳优化的朋友入手看看。模型逻辑清晰，需求响应和碳市场结合得还不错。运行方式也比较直观，用的是MATLAB，配套代码一目了然，新手也能摸个一两天就跑起来。像一些复杂约束，比如负荷调整、碳排成本，代码里都得挺干净。顺带推荐几个配套资源——比如这个多目标算法优化的综合能源系统，也蛮有参考价值，算法框架成熟，拿来改都省不少功夫。还有个两阶段鲁棒优化模型，稳定性更强，适合项目实战。建议你先跑一下原始模型，熟悉整体结构之后，再去拓展成你自己的系统。比如加点制氢模块、做个源荷双侧优化，这些在下面的链接里都能找到现成例子。如果你在做低碳调度或者综合能源研

4.4 系统服务器需求评估 本系统每月采集数据约为 59 TB。服务器计算需求详见表3，计算结果表明系统共需 18台服务器。 4.5 系统拓扑结构 本系统采用 吉比特网络 接入 Hadoop 平台，各节点配置 4端口吉比特，接入到两台冗余的交换机，以 网卡聚合 提升网络安全性和稳定性。多台应用服务器的负载均衡由 DCN 接入层 的负载均衡器提供支持，拓扑结构如图2所示。 5 用户行为分析模型设计与应用 5.1 用户行为分析模型设计思路 本系统将原用于计费的数据深度挖掘，提取用户行为属性，构建包含以下六类的用户行为模式： 规律性 平均通话间隔（average inter-call time

图书馆需求评估涵盖了E_R图、各类表格数据字典等内容。

MATLAB开发中，COPY_REQINFO函数用于从一个模型复制子系统到另一个模型，确保目标模型中的子系统保持完整性。例如，通过复制'燃料率控制器'模型中的'气流计算'子系统到新模型中。这确保了在复制过程中保持代码的健壮性，即使目标模型中删除了某些模块，也能保证其余要求的正确复制。