晴空ClearSky——β冲刺Day5

晴空ClearSky 2025-11-27 23:09:34
这个作业属于哪个课程2501_CS_SE_FZU
团队名称晴空ClearSky
这个作业要求在哪里团队作业—Beta冲刺-CSDN社区
这个作业的目标β冲刺Day5
其他参考文献《构建之法 现代软件工程》第三版 邹欣著

目录

  • 1. SCRUM部分
  • 102300107陈沁怡
  • 102300121潘剑华
  • 102300207郑晗希
  • 102300211陈国明
  • 102300405杨雅婷
  • 102300408高榕苓
  • 102300432邹皓
  • 102300434陈昊
  • SCRUM会议照片
  • 2. PM报告
  • 2.1 项目任务量分析总结
  • 2.2 燃尽图
  • 2.3 任务总量变化
  • 2.4 项目最新运行图片

1. SCRUM部分

102300107陈沁怡

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
协助配置Web网页部署环境600协助Web网页的正式部署
  • 任务图片:

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102300121潘剑华

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
修改调查报告900完成调查报告,准备开展调查
  • 任务图片:

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102300207郑晗希

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
完善flutter客户端2000继续完善测试无误后进行应用打包工作
  • 任务图片:

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102300211陈国明

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
完善web管理端900继续完善
  • 任务图片:

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102300405杨雅婷

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
生成测试用例600生成测试用例,协助测试
  • 任务图片:

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102300408高榕苓

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
完善美化管理员的社区管理模块600完善美化管理员的后台会话管理
  • 任务图片:

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102300432邹皓

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
后端更新:①“获取博文详情”接口修复获取用户头像为空的问题②修复“获取评论列表”返回的用户头像为null的问题 Web管理端:美化部分组件,优化css样式1300部署Web管理端网页到服务器
  • 任务图片:

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102300434陈昊

当日进展当日花费时间(分钟)当日计划剩余时间(分钟)存在问题/遇到困难次日安排
测试Web前端已完成的功能600继续进行测试
  • 任务图片:

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SCRUM会议照片

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2. PM报告

2.1 项目任务量分析总结

  • 当日预期的工作量:10%,完善调查报告准备开展调查,配置Web网页部署环境,移动端进行打包前功能测试
  • 目前已经完成的工作量:6%,完善了调查报告,配置Web网页部署环境
  • 剩余的工作量:24%,Web管理端的网页部署,移动端应用打包,开展用户调查,修复可能的潜在bug,撰写相关文档。

2.2 燃尽图

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2.3 任务总量变化

任务总量未发生变动,受课程时间影响,今日任务进度略有延迟,Day6、7的任务已经预排,预期在随后两天赶上计划进度。今日已经完善了用户调查报告,待系统上线试运行即可开展调查,对前端功能进行了进一步测试。

2.4 项目最新运行图片

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内容概要:本文研究了基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiLSTM-Attention混合模型的风电功率预测方法,采用多变量输入实现单步预测。通过SSA算法对模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了预测的精度与鲁棒性。该混合模型充分融合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时序数据前后依赖关系的建模优势,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力,能够深入挖掘风电数据中复杂的非线性动态特性与时序关联模式。研究在Matlab平台上完成了完整的代码实现,并通过严谨的实验验证了所提方法在风电功率预测任务中相较于传统模型的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法应用或相关领域研究的科研人员、工程技术人员及高年级研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率单步预测,为电网调度决策提供高精度数据支持,提升新能源消纳能力和系统运行稳定性;②为深度学习模型的超参数优化提供一种高效的智能算法应用范例;③作为融合多种先进神经网络结构与元启发式优化算法的综合性研究案例,服务于学术科研复现、技术创新与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解从数据预处理、模型构建、SSA优化流程到结果分析的完整技术链条,重点关注多变量特征选择、网络结构设计细节及注意力机制的实现原理,并可通过替换数据集或调整模型组件来进一步拓展研究深度与应用广度。

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