子任务上的估算为何不会在Burnup图上反应？一个story建立了3个子任务，分别设置了估算，发起了一个sprint，打开Burnup图，估算显示为零。-CSDN社区

RXTANG 2023-04-03 07:43:41

子任务上的估算为何不会在Burnup图上反应？一个story建立了3个子任务，分别设置了估算，发起了一个sprint，打开Burnup图，估算显示为零。

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内容概要：文章介绍了贝叶斯优化在LSTM（长短期记忆网络）模型中的应用，重点阐述了如何利用MATLAB实现贝叶斯优化以提升LSTM模型的训练效率和预测准确性。内容涵盖数据预处理、目标函数定义、参数初始化及贝叶斯优化迭代流程，并提供了MATLAB代码示例，展示从数据准备到最优参数搜索的完整过程。适合人群：具备一定深度学习基础和MATLAB编程经验，从事模型优化或时间序列预测相关工作的研究人员与工程师。使用场景及目标：①应用于时间序列预测、自然语言处理等LSTM常见任务中的超参数调优；②通过贝叶斯优化替代传统网格搜索，提升模型调参效率与性能；③结合MATLAB平台快速验证优化策略。阅读建议：建议读者结合MATLAB环境运行示例代码，理解目标函数设计与优化器接口的实现方式，并根据实际任务调整参数空间与性能指标。

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三相SVPWM（空间矢量脉宽调制）算法及其在MATLAB 2019a平台上的实现方法。文章首先概述了SVPWM的概念及其在电力电子学中的重要性，接着阐述了三相SVPWM的工作原理，特别是针对两电平系统的七个基本工作模式。随后，文中提供了一个简化的m文件代码示例，演示了从初始化参数、计算参考向量、确定扇区位置到生成占空比的具体步骤。此外，还讨论了代码实现过程中应注意的关键点，如零矢量优化、电平切换时间和算法效率等问题。最后，作者提出了未来研究的方向，鼓励读者深入探讨SVPWM算法的优化和其他相关领域的结合。适合人群：对电力电子学有兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过MATLAB进行仿真和实验的人群。使用场景及目标：适用于希望理解和掌握三相SVPWM算法原理并能够在MATLAB环境下实现该算法的研究人员或工程师。主要目标是通过动手实践加深对SVPWM的理解，同时为后续更复杂的研究打下坚实的基础。其他说明：尽管提供的代码仅为示例性质，但已涵盖了完整的算法流程，可以作为初学者入门的良好起点。对于想要深入了解SVPWM的人来说，还需要关注更多细节和优化措施。

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