软件开发周期模型（精选12篇）
软件开发周期模型 篇1
0 引言
随着现代化大农业建设的不断推进, 信息技术在农业上的应用范围不断扩大, 农业从业人员对信息技术的应用需求不断增强, 农业信息化软件项目越来越多。由于农业信息化软件项目存在项目范围难以确定, 项目时间管理复杂, 项目成本难以控制等问题, 采用何种项目生命周期模型已经成为项目管理 (Project Management) 需要解决的首要问题。
1 典型的软件生命周期模型
1.1 瀑布模型
瀑布模型 (Water Model) 首先由Royce提出, 是一个经典的软件生命周期模型。一般将软件开发分为可行性分析、需求分析、设计、编码、测试、运行维护等几个阶段, 规定了各项活动自上而下、相互衔接的固定次序, 如同瀑布流水, 逐级下落。
1.2 螺旋模型
螺旋模型 (Spiral Model) 是RUP (Rational Unified Process, 统一软件开发过程, 统一软件过程) 推荐的周期模型, 是一个演化软件过程模型, 是瀑布模型和演化模型的结合体, 将原型实现的迭代特征与线性顺序 (瀑布) 模型中控制和系统化的方面结合起来, 使软件的增量版本的快速开发成为可能。在螺旋模型中, 软件开发是一系列的增量发布。
1.3 快速原型
快速原型 (Rapid Prototype) 是在初步需求分析后, 马上向客户展示一个软件产品原型, 对客户进行培训, 让客户试用, 在试用中收集客户意见, 根据客户意见立刻修改原型, 之后再让客户试用, 反复循环几次, 直到客户确认为止。
2 项目范围管理角度对比分析
项目范围管理包括为成功完成项目所需要的一系列过程, 以确保项目包含且只包含项目所必须完成的工作。项目范围管理包括范围计划编制、范围定义、创建工作分解结构 (WBS) 、范围确认、范围控制等内容。在农业信息化软件项目中, 需求管理是项目范围管理的核心内容, 也是最不可控项目因素之一, 需求的重大变更直接导致其他相关项目活动变更, 项目范围计划无法编制、项目范围无法定义、工作分解结构大规模调整、项目范围需要多次确认、项目范围无法控制。
以农机具及驾驶员管理软件为例, 项目干系人中的需求提出方仅从农机具及驾驶员的日常业务管理角度出发描述相关需求, 包括农机具的日常信息登记、驾驶员的基本信息登记、驾驶证的复训换证等业务需求。而随着用户与开发方的进一步沟通, 对软件更深层次的理解和认识, 在原有设计上衍生并提出了建立农机和农具、农机与驾驶员的逻辑关系, 需要与农业生产进度结合, 实现农机作业指挥等功能, 并且要求开发方必须完成以上需求。
2.1 瀑布模型
项目经理针对用户最早提出的需求进行分析, 并按照瀑布模型完成设计、编码、测试等工作, 形成各类可交付物, 交付需求提出方进行测试。此时, 对于开发方而言, 整个项目处于项目末期, 项目需求此时发生重大变更, 需要对新增需求进行全面响应, 对前期设计进行大量修改, 并完成新增功能的开发, 项目范围管理进入完全失控状态, 从项目范围管理角度而言项目将彻底失败。
2.2 螺旋模型
用户方的需求随着迭代模型的发布, 增量版本的出现会在项目中期提出, 而由于螺旋模型是瀑布模型与迭代模型的结合, 每个阶段增量版本均为完整全功能版本, 故当需求逐渐出现时, 项目范围将反复修正, 直接造成项目范围管理无法有序进行。
2.3 快速原型
项目前期范围边界不作明显限定, 随着原型版本的不断发布, 用户需求能够在项目中期及时发现, 项目边界能够及时确定, 任务分解结构 (WBS) 能够及时确定, 保证项目范围管理在项目中后期能够有序进行。
3 项目时间管理角度对比分析
项目时间管理包括使项目按时完成所必须的管理过程, 简单来讲就是对项目进度的安排和管理。主要包括活动定义、活动排序、活动资源估算、活动历时估算、制定进度计划以及进度控制。
同样以农机具及驾驶员管理系统为例, 对各种生命周期模型进行对比分析。
3.1 瀑布模型
项目前期对项目活动进行定义, 其定义内容不够全面, 导致在活动排序过程中无论采用前导图法、箭线图法、进度计划网络模板、确定依赖关系中的何种活动排序技术和工具, 形成的活动排序结果都不准确, 活动资源估算、活动历时估算、进度计划以及后期的进度控制将完全失去意义, 在项目中后期必将进行大量的修改, 甚至完全推翻。
3.2 螺旋模型
项目在每个迭代过程都将重新修订活动定义、活动排序、活动资源估算、活动历时估算等活动管理相关内容, 大量时间精力耗费在重新修正相关方案, 与其不断修改, 不如不作相关时间管理, 因为其已经完全失去了活动管理的意义, 项目进度无从控制。
3.3 快速原型
在项目初期的原型版本确定过程中, 活动管理也处于无序和失控状态, 在项目原型确定后, 进入项目中期设计阶段, 大部分用户需求得以明确, 利用箭线图法进行活动排序, 利用关键路径法进行进度计划制定, 利用计划比较甘特图进行进度控制, 能够保证整个项目时间得到有效管理。
4 结语
综上所述, 农业信息化软件开发项目, 由于项目干系人大部分为非信息化专业人士, 对信息技术了解不足, 对目标软件的构想不够全面, 在软件的开发过程中大部分会出现大的需求变更和海量的需求蔓延, 项目范围无法有效在项目前期得到控制, 项目时间难以管理。瀑布模型适用于需求明确、目标软件明确、具体业务固化的软件开发项目。螺旋型模型适用于中大型的软件开发项目中, 项目干系人能够接受大量迭代开发过程所产生的成本。而在农业信息化软件开发项目中, 快速原型是最适合的生命周期模型, 在项目前期通过模型工具快速形成软件原型, 不实现具体功能, 而在与客户不断沟通, 并确定最终原型版本后, 项目中后期即可按照项目管理要求对范围、时间进行有效管理。
摘要：针对信息系统项目管理, 结合农业信息化软件自身的特点, 从范围管理、时间管理角度对比了各类软件生命周期原型在农业信息化软件开发过程中的应用, 根据项目干系人的特点和行业信息化项目业务特点, 认为快速原型是农业信息化软件开发采用的最佳生命周期模型。
关键词：农业信息化,软件,生命周期,模型
软件开发周期模型 篇2
采用开放性边界条件下二维主干道元胞自动机确定论模型研究红绿灯周期对干道速度的影响,并推出干道速度在基本图中取到峰谷值时所对应的周期表达式,同时给出成因分析.
作 者：黄乒花 谭惠丽 孔令江 刘慕仁 郑容森 HUANG Ping-hua TAN Hui-li KONG Ling-jiang LIU Mu-ren ZHENG Rong-sen 作者单位：黄乒花,HUANG Ping-hua(电子科技大学物理电子学院,四川成都,610054)谭惠丽,孔令江,刘慕仁,TAN Hui-li,KONG Ling-jiang,LIU Mu-ren(广西师范大学物理与电子工程学院,广西桂林,541004)
奖励旅游生命周期模型的构建 篇3
关键词：奖励旅游；双因素理论；生命周期模型；会展
中图分类号：F590 文献标识码：A
The Model of Incentive Travel Life Cycle
LIU Shao-pai，LAN Xing
(Business Foreign Languages, Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai 201620, China)
Abstract:The paper clarifies the concept and characteristics of incentive travel.Based on Herherg's motivation theory and supply-demand relationship,it initiates the model of incentive travel life cycle.The dynamic changes of incentive factors constitutes the inner drive of its life cycle.The application of this model helps to simplify or solve some problems in the development of the relevant industry.
产品是行业生存与发展的基础，掌握奖励旅游消费市场的变化特点，开发符合市场需求的奖励旅游产品，是奖励旅游业发展的必要前提。世界范围内的奖励旅游产品出现边际效用递减趋势。瑞士日内瓦“欧洲会议奖励旅游展”（EIBTM）是业界公认的专业水平高、交易实效好的会议、奖励和公务旅游展之一，是反映世界会议奖励旅游变化的晴雨表，自2002年以来，欧洲会议奖励旅游展上明显地出现了一种新的趋势，纯奖励旅游不再是商务旅游市场的热点。根据英国经营会议、活动和奖励旅游业务的MARITZ公司反映，奖励旅游目前占该公司的业务收入不足1/5，而且这一比例还在不断下降。风光一时的奖励旅游是否会落得昙花一现的结局？奖励旅游的明天在哪里？我国旅游业界应如何面对？笔者针对奖励旅游的一系列理论与实践中的问题，做以深入探讨。
一、国内外研究现状
Stephen.F.W等研究了加拿大作为英国奖励旅游目的地,如何进行产品开发问题[1]， Peter.R.R 等探讨了奖励旅游与员工激励的关系[2],Shinew.K.J.等分析了奖励旅游在组织管理中的应用[3]，一些国外学者对区域奖励旅游市场进行实证研究[4-6]。
国内对奖励旅游的研究始于20世纪90年代。陈爱新分析了亚太地区短途奖励旅游市场特点，并提出了适应旅游需求、提供适销对路的产品是奖励旅游发展的关键[7]。道书明等认为，会议/奖励旅游是上海都市旅游发展的主要模式[8]。刘士军阐述了西欧奖励旅游市场特点与发展趋势[9]。李天元认为奖励旅游作为一种激励手段，比现金和物质奖励的激励作用在时间上更为持久，可以起到奖励几个人，激励一大片的效果[10]。香港陈郑绮艳认为，奖励旅游与休闲度假旅游的重要区别在于：是一种难忘经历、非一般享受，费用由公司支付，可以建立或增强团队精神。有的学者具体分析了我国奖励旅游发展的现状，并提出相应的发展对策[11-16]。另外，许多学者认为奖励旅游是会展旅游(MICE，Meeting、Incentive、Conference和Exhibition)的重要组成部分，由此，关于奖励旅游的论述在会展、商务旅游的研究中多有体现[17-19]。
从总体上看，学术界对奖励旅游的研究还十分薄弱，明显滞后于实践，相关文章数量极其有限，透彻地理论解释和系统的实证研究更是难得一见。
二、奖励旅游、大众旅游、福利旅游的辨析
世界奖励旅游协会（SITE）将奖励旅游定义为：一种现代化的管理工具，目的在于协助企业达到特定的企业目标，并对于达到该目标的参与人员给予一个非比寻常的旅游假期作为奖励；同时也是为各大公司安排以旅游为诱因，以开发市场作为最终目的的客户邀请团。奖励旅游包括两方面含义，对客户企业而言，是管理上的一种激励手段，对旅游企业而言，是一项高级的、特殊的旅游业务。奖励旅游奉行效率优先原则，主要面向企业的精英、重要的客户，目的地选择要求高，费用高，对价格不敏感，实施的目的在于激励他们积极努力地工作并能超出正常的水平。创新效益是奖励旅游发展的第一推动力，遵循“订单式”生产原则。奖励旅游产品具有异质性、独特性的特点。
大众旅游是以普通大众为目标市场、满足普通大众需求的旅游产品[20]。大众需求随时代的发展而变化，决定了大众旅游内容的动态性，规模经济是大众旅游发展的第一推动力，遵循“集中式”生产原则[21]。大众旅游产品特点包括：生产的标准化、规模性，促销的无差异性，忽视需求的个性化。
福利旅游成为福利待遇的一种新形式，是社会进步的产物。福利是企业通过各种补贴为员工生活提供方便的一种非直接性支付，福利的传统形式包括健康和人寿保险，休假和保育设施[22]，具有应时变化的特点，根据赫兹伯格双因素理论，福利属于保健因素。福利旅游奉行公平优先原则，对所有员工都适用，目的地选择要求低，费用低，对价格比较敏感，实施的目的在于保证员工的稳定性。福利旅游产品具有同质性、大众化特点。
无论是奖励旅游、大众旅游还是福利旅游，都是旅游业发展到一定阶段而出现的一种旅游形式，其内容都是相对的、动态的，不同的发展时期包含了不同的旅游产品。
三、理论分析
（一）奖励旅游产品生命周期演进
根据赫兹伯格双因素理论，激发动机的因素分为两类：激励因素和保健因素。奖励旅游作为企业激励员工的工具，本质上属于激励因素的范畴，激励性是奖励旅游生命周期演变的内在驱动力。
奖励旅游生命周期模型的基本假设：
（1）效用是衡量奖励旅游生命周期变化的主要指标；（2）短期内，结构局部重组、内容未做重大改变的奖励旅游产品视为单项奖励旅游产品；（3）整个行业范围内的奖励旅游产品创新是一个间断的、突变的过程。
1.激励因素的衰变
短期（单项）奖励旅游产品的激励性与时间的关系呈倒“U”型曲线，产品一经问世，随着自身的不断完善、客户的逐步了解，其激励性逐渐增加，这时的奖励旅游产品处于朝阳期，当激励性增加到成熟期以后，就会出现下降趋势，主要原因在于：
(1)经常性的使用。根据心理学的“韦伯-费希纳定律”，神经元对外界刺激的反映强度随刺激次数的增加而递减。单一内容的奖励旅游被经常性的使用，就会异化为连续、固定的正强化[23]，边际效用不可避免地出现递减趋势，甚至产生有违初衷的消极性后果，员工会误认为，本企业所提供的奖励旅游，是其作为员工应得的权利，获得这种机会，也不会产生兴奋的心理。正如美国作家马克·吐温所言，“天堂久居，也会生厌”。(2)被同行模仿、学习。一种能够为企业带来可观利润的奖励旅游产品，会很快地被同行的其他企业学习、模仿，最终扩散到整个行业，产品供应不断扩大，价格不断降低，变得容易获得，激励性被削弱。(3)新产品的替代效应。一种新产品的出现，引起奖励旅游产品在使用价值上或效用上相互替代，使原有产品吸引力降低、激励性弱化。(4)需要层次的整体性提高。时代的进步，生产力的发展，人们原先的种种美好愿望不断地得以实现，越来越多的欲求纳入到日常生活范围内。可自由支配收入的提高和闲暇时间的增加，现代旅游的大众性特点越来越明显，各种旅游活动和许多旅游目的地不再可望而不可及。西方有关学者已经提出“旅游是人类的基本需要”的观点。根据马斯洛需求层次理论，低层次的需要一经满足，激励作用就会降低，其优势地位将不再保持下去，更高层次的需要取而代之成为推动行为的主要动力。
随着奖励旅游产品激励性的递减，原来的激励因素从夕阳期进一步蜕化为保健因素，员工的心态由“满意”转向“满意”和“不满意”的中间状态——没有“满意”，也没有“不满意”。旅游产品跌入保健区间便不具备激励效用，作为奖励旅游的本质特征也随之发生蜕变，不再是奖励旅游产品，对客户企业来讲，成为一种福利旅游，对旅游企业来讲，成为一种大众旅游。内容老化的奖励旅游产品作为企业福利存在时，能够起到安抚员工的作用，一旦停止或缩水，员工的满意度将进一步降低，由中间状态滑向“不满意”状态[24]。失去激励功能的旅游产品作为奖励旅游，其生命已经终结，作为福利旅游，因为具有保健功能，产品的生命周期由此得以延续。（见图1）
2.激励因素的再生
激励因素的衰变性并不会导致激励空间越来越小，相反，这种机制的存在，会促使企业千方百计去寻求、培育新的激励因素。更新老化的奖励旅游产品，进行产品创新，新的产品给员工以新的体验，奖励旅游就会重获生命力，激励效用增加，生命周期曲线再次上扬。由此周而复始，长期奖励旅游产品的生命周期表现为“波浪型”的上升曲线，是各个时期众多单项奖励旅游产品生命周期曲线的叠加。
社会进步的过程，就是激励因素不断转化为保健因素的过程，保健区间不断扩大，激励区间不断更新，所以，奖励旅游作为旅游的一种高级形式，必须适时地更新内容，维持高端性，才能保证激励效果。（见图2）
由此可见，激励因素的动态性是奖励旅游生命周期演变的根本动因，激励因素的衰变性，决定了短期（单项）奖励旅游产品的生命周期的短暂性;激励因素的再生性，又为奖励旅游产品创新提供可能，决定了奖励旅游业发展的可持续性。
（二）与一般旅游产品生命周期的比较
1.生命周期长短不同
激励性的本质特征，要求奖励旅游产品必须适应时代变化，当今社会瞬息万变，尤其目前我国的社会、经济处于一个快速发展期，整体需求层次上升趋势明显，同时，奖励旅游产品是由一般旅游产品组合、提炼而来的精品，这就决定了奖励旅游产品生命周期具有短暂性特点。
2.生命周期衡量指标不同
对于一般性的旅游产品而言，由于效益与游客规模成正比，游客规模成为衡量一般性的旅游产品生命周期的主要指标。奖励旅游产品的效益好坏，取决于激励效用的高低，创新所带来的超额利润是奖励旅游产品生产的动力源泉，游客规模并不具有决定性意义，所以，效用是衡量奖励旅游生命周期变化的主要指标。
（三）奖励旅游供求关系动态演变机制
市场经济条件下，供求关系的动态平衡是普遍性规律，奖励旅游产品的供求变化遵循这一规律的同时，具有一定的特殊性，供求关系相互作用机制是影响奖励旅游业未来走势变化的主导因素。
1.短期内，奖励旅游供给曲线与需求曲线的错位性
奖励旅游供求关系产生矛盾的原因在于：
(1)单项奖励旅游产品的需求上升到一定程度，随着产品激励性的递减，将出现下降的趋势，而单项奖励旅游产品的供给能力却不断增加；(2)奖励旅游产品的供给随着需求的变化而变化，但对需求变化的反应具有相对的滞后性。
2.长期内，奖励旅游供给曲线与需求曲线的耦合性
奖励旅游自诞生之日起，就具有明显的需求导向特点。一方面，奖励旅游供给随着需求的变化而不断进行产品重组和创新，以最大限度地满足市场需要，具有明显的需求导向特点；另一方面，由于奖励旅游需求与供给之间存在挫折——倒退机制，需求根据供给的现实情况也会做出自身的调整，当激励需求层次上升，而相应层次上的奖励旅游产品还不存在或不完善时，需求方就会退而追求下一层次的产品，以获得有限满足。例如，第一次海湾战争和9.11事件的发生,导致美国长线奖励旅游产品的安全性降低，需求者转而追求短途奖励旅游产品（见图3）。
相互适应性调整机制的存在，使供给与需求趋向均衡[25]，奖励旅游的供给曲线与需求曲线大体上相吻合，社会的发展，使奖励旅游的总体需求水平和供给水平都会相应的增加，需求与供给曲线逐步上升，所以，奖励旅游的持续发展具有必然性（见图4）。
四、结论
奖励旅游生命周期现象是客观存在的，奖励旅游业的发展趋势不能等同于奖励旅游产品的生命周期。那些认为奖励旅游最终走向消亡的观点，显然是将奖励旅游的形式与内容混为一谈，混淆了奖励旅游业与奖励旅游产品的区别，或是将奖励旅游的内容视为静态的。今天奖励旅游所面临的问题只是发展中的阶段性问题，根据奖励旅游的生命周期演变曲线判断，世界范围内的奖励旅游正处在需求发生重大变化、产品需要整体创新的拐点阶段。顺应市场需求变化、打破内容相对僵化的模式、赋予奖励旅游以新的体验、深化其内涵，是当前发展奖励旅游所面临的主要任务。
激励性的本质特征决定了奖励旅游产品“庸俗化”是其必然趋势，从整个奖励旅游的生命周期上来看，创新机制是奖励旅游发展的生命线，是构成旅游企业核心竞争力的主导因素。按照熊彼特对“创新”的定义，是指“建立一种新的生产函数，把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的新组合引入生产体系”。奖励旅游产品的创新，更多是利用原有要素的新组合、新模式，从而形成一种新产品。产品的高端性并不等同于奢华性，激励需求是奖励旅游产品产生、发展和消亡的直接因素，奖励旅游产品的设计与开发，必须坚持市场导向原则，以客户公司员工的需要为出发点，挖掘产品的激励性。将会议活动、拓展培训融入奖励旅游内容之中，不失为一种有益的探索与尝试。
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（责任编辑：石树文）
软件开发周期模型 篇4
装备软件的研制开发过程关系到装备性能和战斗力的发挥,如何保证所研制软件的质量一直是备受关注的问题。装备软件的研制和其他商用软件开发过程存在一定差异,最明显就在于这一过程中始终受到军方的监督和控制。军方对研制过程进行质量监督,是对装备全生命周期质量控制的重要环节。抓住了研制过程这个重要环节,对实现战技指标,确保性能先进、质量优良,发挥装备的效能,起着基础作用。针对装备软件的全生命周期,本文重点讨论了军方的可靠性管理模型,包括可靠性活动、应当采取的措施、需要收集的数据、需要评估的结果等。
1 全生命周期中的软件可靠性活动
对软件质量的度量可以从多个角度进行,如健壮性、安全性、移植性、可靠性等等,其中可靠性是直接面向软件用户的,是用户极为关注的属性之一。装备软件全生命周期中包含了一系列为保证软件的可靠性而实施的活动,如可靠性分配、可靠性预计、可靠性评估等。
1) 软件可靠性设计
是指软件开发人员根据实际需要,在程序开发的过程中所采取的一系列可靠性设计措施,作为军用软件,可靠性设计应当纳入军方的管理监督范围。
2) 软件可靠性分配
是指软件开发人员将系统的可靠性指标分配给各个软件配置项,以保证软件系统可靠性的实现,开发方应当将软件可靠性分配的结果数据提交军方存档。
3) 软件可靠性预计
是指在软件开发之前和软件开发过程中,对软件可靠性进行量化分析的一种活动。软件可靠性预计一般是由开发设计人员来完成,但军方也应当对这一活动进行监督管理,以保证获得第一手的可靠性资料数据。
4) 软件可靠性评估
是一项旨在估计和评价软件可靠性情况的活动,可以通过一些软件可靠性增长模型来进行,最终的可靠性验证工作应当具有验收标准。通过评估,可以最终给出软件可靠性的量化分析。军方应当全面介入可靠性的评估工作,而对于可靠性的验证更是应当独立完成。
5) 软件可靠性测试
严格来讲,软件可靠性测试中还应当包含一系列的活动,如操作剖面开发和测试用例生成等。通过软件可靠性测试可以实现两项目标:可靠性增长和可靠性验证。军方对软件可靠性测试应当全面介入,收集数据,分析结果,获得软件可靠性的第一手资料。
2 面向全生命周期的装备软件可靠性管理模型
在装备软件的开发过程中,军方如何对软件可靠性活动进行组织、协调和决策?下面提出一种面向全生命周期的装备软件可靠性管理模型,并进行详细讨论。
2.1 装备软件可靠性管理目标
军方对装备软件可靠性管理的目标包括确定软件的可靠性指标要求、如何保证所确定的指标得以实现、怎样确定软件的可靠性已经实现了目标要求。
(1) 指标适当合理,既要能够反映系统的需要,同时也应当考虑当前软件设计的实际情况。
(2) 指标应保证得到实现,且是在给定的时间和研制经费约束下能够实现,这就需要军方在资源、产品等方面实施合理有效的管理监督工作。
(3) 验证和确定所定购的软件实现了可靠性目标要求,军方需要在可靠性验证和确认中实施管理行为。
军方有效的可靠性管理可以促使承制方在软件开发过程中落实可靠性技术,本文中将管理活动统一在一个管理模型中。
2.2 模型形式
2.2.1 模型假设
为完成管理模型的建立,首先提出几点假设:
① 装备研制中,软件作为产品进行单独定义和研制;
② 软件的开发过程严格遵照软件工程的要求进行;
③ 软件的承制方已经完成有关CMM认证。
2.2.2 面向全生命周期的装备软件可靠性管理模型
所谓全生命周期的管理控制,是指军方在装备软件的整个生命周期中实施不同的管理监督活动,以实现对软件质量控制的目的。为了建模和描述的方便,本文将软件生命周期的不同阶段划分为四个不同的过程,在此基础上讨论不同过程中的可靠性管理活动。具体模型形式如图1所示。
图1中,下半部分用虚线表示软件的开发周期,上半部分(圆角阴影部分)标明军方在不同阶段上软件可靠性管理的内容、本过程的完成需要输入的信息以及这一过程最终输出结果。将软件的生存周期划分为四个过程,分别用Pi(i=1,2,3,4)表示,对软件可靠性的管理工作分别在这四个过程中展开。其中,规划过程(P1)对应的是“可行性研究与计划阶段”;设计实现过程(P2)覆盖了软件开发的“需求分析阶段”到“实现阶段”;测试过程(P3)对应的是“组装(集成)及组装(集成)测试阶段”和“确认测试阶段”;使用过程(P4)对应的是“使用和维护阶段”。图中的实线箭头(→)表示数据流。可以发现,后一过程需要前一过程数据的输入;后面过程的输出结果是前面的某些过程完成的参考信息。
图1中,可以将每一过程的内容划分为三个部分,即管理活动Aij(i=1,2,3,4;j=1,2, …, n) 、输入信息和输出结果。管理活动是指在每一过程中应当采取的软件可靠性管理行为,保证可靠性目标的实现。输入信息是指为了完成各项管理活动,需要何种类型的可靠性信息,这些信息有助于管理活动的完成。输出结果是指在第i个过程完成后,应当得到怎样的结果或结论,这些结果包括了一些决策的结果。这一模型是基于软件生命周期建立的,其内容同软件开发的每一阶段紧密相关,体现了对软件全生命周期管理监督的思想。
2.2.3 模型中每个过程的内容
(1) 规划过程(P1)
① 管理活动(A1j)
规划过程是同可行性研究与计划阶段相对应的,军方应当参与装备软件可靠性最初的设计和研究中。管理活动主要如下:
• A11——参与制定装备软件的可靠性目标,如目标失效强度(λF)、可用于最终考核的MTTF等。
• A12——参与确定所要开发软件需要的费用、开发时间等。
• A13——参与选择软件的开发商并对其能力进行评估。只有合格的开发商才有可能生产出满足可靠性要求的软件。一个重要的依据是CMM认证结果。
• A14——语言选择。对开发软件所需要的计算机语言,Ada语言实现的程序可靠性较好,但考虑到我国的实际情况,当前可用C或C++。
② 输入信息
为完成上述管理活动,需要为这一过程输入以下信息:
• 系统可靠性定性要求及定量指标。软件可靠性目标的确定,应当和系统的可靠性相协调一致,特别是与硬件部分的可靠性指标相协调。
• 如果是同一软件不同生命周期的开发或者是具有相似软件的使用数据(如功能要求、复杂性等),则军方在制定软件可靠性目标时应当参考这些数据。
• 软件承制方的CMM认证结果。有关CMM的认证结果对于军方在装备软件可靠性管理中具有重要的参考价值。工程实践表明,不同的CMM等级,其产出软件的排错效率不同(如表1所示)。
• 其他必需的数据,如费用、时间等。
③ 输出结果
这一过程的输出结果如下:
• 确定的软件可靠性目标(定性描述和定量指标)。
• 选定的软件开发商。
(2) 设计实现过程(P2)
① 管理活动(A2j)
如图1所示,设计实现过程覆盖从需求分析到代码实现的四个阶段,这一过程的可靠性保证工作是软件达到预期可靠性目标的关键。军方的工作重心是督促开发商严格履行合同,确保软件可靠性目标的实现。
• A21——参与以下软件开发过程中的评审工作。系统需求评审(SRR)、系统设计评审(SDR)、系统规格说明评审(SSR)、概要设计评审(PDR)、关键设计评审(CDR)等。
• A22——参与和监督软件可靠性指标分配,具体可采用基于操作剖面的分配方法。军方应当收集相关数据,分析得出结论,以监督可靠性指标分配的正确性和合理性。
• A23——参与和监督软件可靠性进行预计,具体方法可使用RL-TR-92-52中的模型和Musa的方法。
② 输入信息
完成上述管理活动需要输入以下信息:
• 用于软件开发过程中评审的所有文档,文档的格式和内容应当符合相关的标准规定。
• 对软件可靠性的分配中,需要以下数据信息:装备软件总的可靠性目标、软件系统中CSCI的数量、软件运行总的任务时间、软件系统中CSCI的顺序或并行拓扑结构构成、软件系统中每一CSCI运行的重要度、每一CSCI的复杂性因子、每一CSCI的使用情况。
• 可靠性预计中所需要的信息数据。如用RL-TR-92-52模型预计时所需要的A、D、FD、SA、SQ、SM等参数值。当通过Musa方法进行预计时需要输入初始失效强度以及r、I、K、ω等参数值。
③ 输出结果
• 每一阶段的软件评审结果。
• 软件可靠性分配的结果,这一结果应当是动态的,随着软件可靠性改进措施的不断改进,给出每一时期的动态结果。
• 软件可靠性预计结果,同样这也是一个动态的结果,根据不同的改进措施对更改后的软件进行可靠性预计。
(3) 测试过程(P3)
测试过程是装备软件可靠性实现增长和对其可靠性进行验证的过程,如图1所示,这一过程包括集成测试和验证测试两个重要阶段。测试过程对实现和验证软件的可靠性具有重要的作用。
① 管理活动(A3j)
• A31——督促软件开发商编制完善的测试文档,制定可行的测试计划,准备符合要求的测试报告,选择适当的测试分析工具和软件可靠性评估工具软件。参与这一阶段的检查评审,包括:功能配置检查(FCA)、物理配置检查(PCA)、正式鉴定评审(FQR)等。除此之外,在开发的过程中,军方应当督促开发商编制符合要求的用户手册、接口说明等。
• A32——软件可靠性增长测试过程中,军方应当参与开发商进行操作剖面构建过程,以保证所开发的操作剖面符合实际满足需要。同时,收集有关操作剖面开发过程的有关信息,如发生概率等。
• A33——软件可靠性增长测试过程中,军方参与测试中测试用例的制定、测试结果的检查以及失效的识别过程,根据软件运行要求来识别软件的失效行为。
• A34——军方参与开发商进行的软件可靠性增长测试中的可靠性估计过程,通过估计所获得的参数值来获得软件可靠性的变化情况,估计的模型及方法可选用Musa的对数模型[7]。在软件可靠性估计的过程中,军方应当动态收集各参数的值,进行动态变化分析,预测软件的可靠性目标能否按期实现,如有问题应及时督促开发商采取措施。
• A35——对所定购的软件可靠性情况进行评价,评价的内容包括:所开发的软件能否实现软件可靠性目标、失效强度目标能否达到、能否在预期的研制进度内实现可靠性目标、如果可靠性目标难以实现、估计还需要多少测试时间等。评价的依据是在软件可靠性增长测试中所收集到的有关数据,数据的处理应当由军方独立完成,以保证结果的客观性,相关参数的确定可参考Musa的相关模型[7]。
• A36——对装备软件的验证测试中,军方应当参与操作剖面的开发构建、测试用例的制定以及测试结果的辨认。还应当参与制定合理的验收准则、双方风险等。
• A37——在验证测试中,军方应当独立分析软件的可靠性情况,以验证其是否达到可靠性目标,是否可以最终验收。对于测试中所收集到的数据,军方应当做较好的保存,这些数据可以作为类似软件或下一个版本软件(生命周期)可靠性分析的参考数据。
• A38——在软件可靠性增长测试和验证测试中,军方一项极为重要的工作是收集第一手的失效数据。这些失效数据是进行可靠性评估的基础。
② 输入信息
在这一过程的可靠性活动较多,需处理的数据和信息量较大,尤其是需要量化处理的信息较多。完成这一过程需要输入以下信息和数据:
• 用于完成A31的各种测试文档。其中,用户手册、接口控制文档等可用于验证测试中的操作剖面开发。
• 可靠性增长测试中,软件的使用情况数据。这些数据可以从软件运行的日志中收集到,这些数据有助于操作剖面开发中发生概率的确定。
• 软件失效行为的定义标准,即确认失效的准则。一般情况下,这些准则是军方同开发商协商制定的。
• 目标失效强度值(λF)。
• 软件预期的发布时间(t)。这一时间应当是日历时间,即按照合同规定软件的研制时间。
• 验收中所需要的MTTF的最低可接受值、生产方风险(α)和使用方风险(β)、鉴别比(d)等等参数值。
• 资源r的单位执行时间资源消耗量(θr)、单位失效资源消耗量(μr)以及第r个资源的使用率ρr。
③ 输出结果
这一过程的输出结果对军方实施管理行为具有重要的作用,这些结果往往是装备软件可靠性的量化分析。
• 一系列的测试文档以及用户手册等。
• 所开发出的操作剖面,包括用于可靠性增长阶段测试的操作剖面和用于可靠性验证测试的操作剖面。
• 最为重要的是,这一过程中将收集到失效数据。因此,失效数据是这一过程重要的输出结果。
• 初始失效强度(λ0)和失效强度衰减参数(θ)。
• 可靠性增长测试中,动态产生软件可靠性的有关参数值,包括:失效强度(λ)、累积失效数(μ)、为达到目标失效强度所需附加的测试CPU时间(Δτ)、为达到目标失效强度需要发现的额外失效数(Δμ)以及将CPU时间转化为日历时间后的时间值。这些参数值表明了软件可靠性的变化情况。
• 软件的可靠度(R)。
• 验证测试中,对软件可靠性MTTF的最终测定值。
• 军方对软件可靠性情况的评价以及验收结果
(4) 使用过程(P4)
使用过程的使用情况对军方的工作有极为重要的作用。下面将这一过程的内容做简要分析。
① 管理活动(A4j)
• A41——为所发布的软件提供维护方面的支持和保障。对开发商提出改进意见,起到桥梁和纽带作用。
• A42——收集软件使用中的可靠性数据。
• A43——对使用中的软件可靠性进行估计。随时了解,软件的使用情况。
② 输入信息
这一过程的输入信息主要是在软件可靠性验证中所得到的结论,即软件可靠性的量化指标及定性规定。
③ 输出结果
输出的结果主要是使用中软件可靠性的参数估计值。
3 结 语
军方对装备软件全生命周期进行有效的可靠性管理是保证装备质量的有效途径之一。在管理中针对不同阶段的不同特点采取不同的管理方法,是本文重点讨论的问题。实践证明,通过长期有效的跟踪管理,军方不仅能够深入了解软件的开发和研制过程,而且可逐步形成一套行之有效的管理方法和体制。本文中所推荐使用的模型方法都经过较多的工程应用,可作为军方进行管理的辅助手段。此外,在管理中应当特别注重对软件可靠性数据的收集和整理,逐步积累和建立相关的数据库。
摘要：针对装备软件的全生命周期,提出一种软件可靠性管理模型。详细讨论在不同阶段军方的管理活动及所需要的管理方法。这些方法涵盖了装备软件研制过程中的主要可靠性管理活动,同时对支持这些活动所必须的预计、评估模型给出参考建议。所提出的管理模型为军方实施装备软件的可靠性管理提供了有益参考。
关键词：装备软件,全生命周期,软件可靠性,管理模型
参考文献
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[2]GJB1268A-2004.军用软件验收要求[S].2004.
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[6]GJB2434-95.军用软件测试与评估通用要求[S].2004.
[7]Musa D.Software Reliability Engineering[M].McGraw-Hill,1999.
[8]姚砺.面向对象软件测试的研究[D].浙江:浙江大学,2002.
bot项目的开发周期 篇5
一、BOT项目的开发周期
BOT 项目的开发周期是指从项目策划开始、到确定项目方案、通过招标确定投资人、完成融资交割、直至项目开工建设的整个时期。开发周期较长是BOT项目的一个基本特点，也是许多政府难以决定采用BOT方式建设项目的主要原因之一。为了推动BOT项目的顺利开展，除采取有效的手段缩短BOT项目的开发周期以外，促进政府部门正确认识BOT项目开发周期长的原因也十分重要。
进行预可行性研究（包括研究确定项目方案）和获得政府批准立项，大约需要六个月到一年的时间。不同的项目在这一阶段所需的时间相差无几。政府批准立项以后，BOT项目将按照既定的程序和方式开始运作。因此本讲的BOT项目开发周期从政府批准立项后的资格预审开始，包括资格预审、招标准备、准备投标书、评标与决标、合同谈判、融资与审批等工作。
资格预审工作包括：招标人准备资格预审文件、发布资格预审通告，投标申请人准备资格预审资料和资格预审评审等，一般需要5～6周时间。资格预审工作可以与招标准备工作同时开始，因此一般不会影响项目进度。有些招标人认为邀请招标方式不需进行资格预审，因此可以相应缩短招标时间，这是不现实的。
招标准备工作包括招标组织（主要是成立招标委员会和聘请中介机构等）、研究并明确技术要求、设计项目结构、落实项目条件、确定招标原则、编写招标文件、制订评标标准。这阶段的工作有很多不确定性，需要研究解决的问题多且复杂，至少需要15周的工作时间，实际所需时间的长短在很大程度上取决于政府的工作效率。如果这一阶段的时间过短，招标文件的完整性、可*作性和严谨性相对而言就会差一些，可能会影响以后的工作进度。
准备投标书工作包括投标人建立投标组织、准备建议书、参加标前会议和现场考察、与银行进行意向性接触等工作。从资格预审结束到投标人开始准备建议书之间，应该给投标人留出充分的时间做好投标准备工作（例如做出投标决策和重新组建投标联合体）。根据项目的具体情况，准备建议书工作需要20周左右。项目的可行性研究报告的编制将在这一阶段完成。
评标与决标工作包括评标准备（如成立评标委员会和制定评标细则）、投标人澄清标书、评标委员会评估标书并完成评估报告、推荐中标候选人和确认评标结果等工作，一般需3～4周时间（不包括评标准备工作时间，招标委员会将在投标人准备建议书期间进行评标准备工作）。这一阶段的时间不能太短，如果评标工作过于仓促，反而可能导致后面的工作进展不顺。例如，在北京第十水厂BOT项目中，由于存在投标人未签署中标标书的问题，招标委员会确认评标结果延误了九个月。
合同谈判工作主要是为了确定中标人。一般情况下，BOT项目的谈判需要进行三轮，大约12周时间。如果谈判进展不顺利，谈判时间将延长到最终确定中标人为止。有时候，招标委员会可能需要与两家以上
中标候选人轮流谈判。
在融资和审批阶段，中标人进行融资和政府审批可行性研究报告是同时进行的，大约需要12～16周时间。在此期间，中标人将成立项目公司，项目公司将正式与贷款人、设计单位、建筑承包商、运营维护承包商和保险公司等签订相关合同，最后，与政府正式签署特许权协议。初步设计工作在此阶段完成。
综上所述，对于一个外资BOT项目，从政府批准用BOT方式开发项目到特许权协议生效，需要67～73周时间。如果利用内资开发BOT项目，工作周期可以缩短15～20周左右。对于不同条件的项目，开发周期差别很大。如果政府的工作效率较高，外来干扰较少，BOT项目的开发周期将会缩短。
虽然BOT项目的参与各方都希望尽量压缩前期工作时间，但完成BOT项目纷繁复杂的前期工作必须有一个合理的周期。如果不考虑实际情况，只是按照长官意志一味地压缩前期工作周期，极易在技术、法律或商务等方面留下许多漏洞，给后期的项目建设、运营和移交工作带来一系列问题，使政府和投资人之
间出现不必要的纠纷。
二、缩短BOT项目开发周期的手段
在BOT项目运作过程中，应该采取以下措施，将开发周期控制在一个合理的水平内：
首先，积极有效地组织项目。
BOT项目需要政府各相关部门的支持。如果招标委员会由相关部门的负责人组成，且由一位政府主管领导担任招标委员会主任，并指派一位受过金融或管理教育、熟悉基础设施、建设程序且有过国际合作经历的政府官员负责项目的组织和实施，则可以使工作效率大大提高。
其次，应聘请具有丰富经验的国际融资顾问。
一个按照国际管理运作的BOT项目，对国际投资机构和金融机构而言，无疑更加具有吸引力。如何在遵守惯例的前提下确保公平、保护中方政府的正当利益，同时又保证项目对于投资人具有较高的吸引力，是每个BOT项目的运作者应该解决的核心问题。经验丰富的顾问公司可以给政府提供必要的帮助。
我国以前的一些BOT项目，由于没有聘请顾问或聘请的顾问本身缺乏经验，招标前期工作往往比较草率，招标条件含糊不清。投标人无法准确理解招标人的意图和要求，投出的标书也就不太规范和严谨。前期工作几乎在投标后从零开始，工作周期无法控制。为争取早日获得引资成功，政府往往在很多条件上做出让步，或者来不及仔细研究其利害关系就仓促对外方做出承诺，其结果不是给政府的经济利益带来损失，就是项目达不到预期目标，或者给今后的运营管理带来诸多不便。
随着人们对BOT项目理解程度的不断加深，聘请顾问公司完成BOT项目的前期准备工作已经成为一种共识。在北京第十水厂BOT项目中，北京市政府聘请大岳咨询公司作为国际融资顾问，使该项目获得成功，并在遵守国际惯例的基础上取得了多方面的突破，成为国内典范。
第三，进行认真的前期研究，提高招标文件的水平和质量。
在对项目的技术、经济以及其他方面的问题进行认真和深入的研究的基础上，在符合国际和国内惯例的前提下，锁定尽量多的项目条件（包括明确的技术条件和不可更改的商务法律条件），可以大大减少谈判阶段的工作量。但是BOT招标不同于设备和工程采购招标，在锁定任何条件前，一定要确认资本市场能够接受这种条件。否则可能会被投标人误认为项目条件苛刻，使投资机构失去对项目的信心和兴趣。
三、BOT项目与传统项目的开发周期比较
传统项目在政府批准立项以后，编制可行性研究报告大约需要15周时间。政府审批可行性报告大约需要16～20周时间。在可行性研究报告批复以后，初步设计工作需要20～25周时间（复杂的基础设施项目如大型水力发电厂等，需要更长的时间，不在讨论范围内）。从立项到开工的时间大约需要51～60周。在这期间，政府指定的筹建单位需要落实建设资金。
BOT项目的可行性研究和初步设计都在招标过程中完成，从立项到开工的时间将比传统项目长7～20周。但BOT项目的运作周期比较确定，按照正常的程序和周期运作项目，可以得到比较确定的结果，在正式开工前就已经解决了在今后的建设和运营期间将要面临的主要问题，使得后期的建设和运营将比较顺利。传统项目在运作过程中面临许多不确定的因素，很难如期完成前期工作，有的甚至造成长时间的延误，使实际所需的时间远远超过计划周期。另外，一些传统钅吭诳で拔茨芡耆涫到ㄉ枳式鹁筒执偕下恚捎谧式鸩蛔悖贾陆ㄉ杞韧涎樱唤鱿钅砍俪俨荒芡恫夜こ套芡蹲试对冻龉こ淘に恪Ｕ庵帧暗鲇愎こ獭备液腿嗣翊春艽蟮木盟鹗В斐缮缁嶙试吹难现乩朔选?br>
开发周期虽然比传统项目的前期工作周期略长，但它的运作方式和程序较为规范，一般不会出现拖延开发周期的情况，这是传统项目不具备的优点。正式由于前期工作十分细致和充分，才使得BOT项目在建设和运营期间比较顺利，政府和投资人之间不易出现难以解决的纠纷。因此，我们应该正确认识BOT项目开发周期长的特点，不应该使这一特点成为否定采用BOT方式开发建设项目的理由。我国已经加入了WTO。WTO要求法制化的和透明度高的市场经济秩序，要求经济活动的参与者规范经济行为。从这点来说，BOT项目的规范运作是完全符
合WTO的精神的。银行的定位和作用：银行主要以项目贷款方、担保和资金管理者的身份介入BOT项目，目前来说，银行充当贷款人和投资者在项目融资中还是比较常见的，但我个人认为，银行可以以投资者的身份进入项目公司，可以作为项目的牵头人来争取更大的收益。目前，我们的银行在BOT项目中，主要还是提供贷款，获取贷款利息，由此可见，银行的作用还只是停留在资金保证上，并没有充分利用自己的优势直接投资项目。
目前银行面临的主要因素：BOT项目本身就是一个风险极大的项目，风险大，参与方多是BOT项目的一大特点。如果银行只是充当贷款人的角色，那其主要风险就是资金回收、通货膨胀等问题；如果以投资人的身份参与项目，那面临的风险就很多，比如现金流问题（实际与预测）、通货膨胀、完工风险、不可抗力、政治、法律因素风险等主要风险。
目前，国务院出台了关于投融资体制改革的决定，这对银行业投资项目是有促进作用的，银行也应该更多的参与到项目融资上来，同时为商业银行提供了更多的机会，所以我主张商业银行应该更多的介入，成立一个专门的项目融资部门，负责项目融资。如果是发展专业投资银行，我到认为没有这个必要，因为目前有很多投资公司也在参与项目融资，比如说国家开发投资公司。在国外，很多银行和信贷机构也在参与BOT 项目，我想，中国的银行可以参考他们的融资模式。银行的定位和作用：银行主要以项目贷款方、担保和资金管理者的身份介入BOT项目，目前来说，银行充当贷款人和投资者在项目融资中还是比较常见的，但我个人认为，银行可以以投资者的身份进入项目公司，可以作为项目的牵头人来争取更大的收益。目前，我们的银行在BOT项目中，主要还是提供贷款，获取贷款利息，由此可见，银行的作用还只是停留在资金保证上，并没有充分利用自己的优势直接投资项目。
目前银行面临的主要因素：BOT项目本身就是一个风险极大的项目，风险大，参与方多是BOT项目的一大特点。如果银行只是充当贷款人的角色，那其主要风险就是资金回收、通货膨胀等问题；如果以投资人的身份参与项目，那面临的风险就很多，比如现金流问题（实际与预测）、通货膨胀、完工风险、不可抗力、政治、法律因素风险等主要风险。
目前，国务院出台了关于投融资体制改革的决定，这对银行业投资项目是有促进作用的，银行也应该更多的参与到项目融资上来，同时为商业银行提供了更多的机会，所以我主张商业银行应该更多的介入，成立一个专门的项目融资部门，负责项目融资。如果是发展专业投资银行，我到认为没有这个必要，因为目前有很多投资公司也在参与项目融资，比如说国家开发投资公司。在国外，很多银行和信贷机构也在参与BOT 项目，我想，中国的银行可以参考他们的融资模式。银行的定位和作用：银行主要以项目贷款方、担保和资金管理者的身份介入BOT项目，目前来说，银行充当贷款人和投资者在项目融资中还是比较常见的，但我个人认为，银行可以以投资者的身份进入项目公司，可以作为项目的牵头人来争取更大的收益。目前，我们的银行在BOT项目中，主要还是提供贷款，获取贷款利息，由此可见，银行的作用还只是停留在资金保证上，并没有充分利用自己的优势直接投资项目。
目前银行面临的主要因素：BOT项目本身就是一个风险极大的项目，风险大，参与方多是BOT项目的一大特点。如果银行只是充当贷款人的角色，那其主要风险就是资金回收、通货膨胀等问题；如果以投资人的身份参与项目，那面临的风险就很多，比如现金流问题（实际与预测）、通货膨胀、完工风险、不可抗力、政治、法律因素风险等主要风险。目前，国务院出台了关于投融资体制改革的决定，这对银行业投资项目是有促进作用的，银行也应该更多的参与到项目融资上来，同时为商业银行提供了更多的机会，所以我主张商业银行应该更多的介入，成立一个专门的项目融资部门，负责项目融资。如果是发展专业投资银行，我到认为没有这个必要，因为目前有很多投资公司也在参与项目融资，比如说国家开发投资公司。在国外，很多银行和信贷机构也在参与BOT 项目，我想，中国的银行可以参考他们的融资模式。银行的定位和作用：银行主要以项目贷款方、担保和资金管理者的身份介入BOT项目，目前来说，银行充当贷款人和投资者在项目融资中还是比较常见的，但我个人认为，银行可以以投资者的身份进入项目公司，可以作为项目的牵头人来争取更大的收益。目前，我们的银行在BOT项目中，主要还是提供贷款，获取贷款利息，由此可见，银行的作用还只是停留在资金保证上，并没有充分利用自己的优势直接投资项目。
目前银行面临的主要因素：BOT项目本身就是一个风险极大的项目，风险大，参与方多是BOT项目的一大特点。如果银行只是充当贷款人的角色，那其主要风险就是资金回收、通货膨胀等问题；如果以投资人的身份参与项目，那面临的风险就很多，比如现金流问题（实际与预测）、通货膨胀、完工风险、不可抗力、政治、法律因素风险等主要风险。
软件开发周期模型 篇6
摘要：在对某大型航天电子设备的遥测数据建模预测时，遇到多是不规则周期型数据，对其进行建模预测可以在早期及时发现设备性能异常。针对有周期规律的遥测数据，提出采用Fourier级数模型、sin函数和模型对遥测数据建模，给出了这种数据模型的表达式，研究了基于FFT的两种模型的参数初始化算法。通过数值实验说明模型参数初始化算法的有效性，为后续利用最优化理论求解模型精确参数提供了良好的初试点。
关键词：遥测数据；预测；周期模型；初始参数
中图分类号：P207.2文献标识码：A
1引言
利用大型航天电子设备的历史采集数据，采用适当的预示分析方法，开发对电子设备遥测数据变化进行预示分析的工具，实现对航天电子设备采集数据进行建模，完成拟合及长预示，可以为研究大型电子设备性能的变化规律、分析实际变化与设计值的差异等提供手段。对于大量表现出周期特点的遥测数据，需要给出可行的数据模型，模型要求具有一定适用性，不局限于某一个特定的遥测数据。另外，从工程应用的实际需要考虑，还必须根据遥测的数据能够快速计算出模型的初始参数，也就是要有模型参数的初始化算法[1]。根据一部分遥测数据求出的初始参数，未必是模型参数的精确解，但是可以为后续利用最优化理论的方法，迭代求解更为精确的解模型参数提供较好的初始点，提高迭代收敛速度[2～4]，满足工程应用需要。本文着重探讨可行的周期型遥测数据建模模型，结合大量遥测数据给出模型参数初始化算法。
某型航天电子设备某遥测数据中包含一个变化周期的数据量通常需要近万个，为了拟合和预测往往需要有约五个周期的以上的数据，即大约需要40000多个以上的数据。因此，这涉及到大规模数据处理问题，为了工程应用需要采用的数据处理方法必须满足时间复杂度需要，即要求尽可能短的时间完成建模及预测。首先将要处理的遥测数据序列转换为y，t，其中y和t均为m维列向量，m即为所获得的原始遥测数据的个数。为了方便计算，通常要先对数据进行预处理，剔除野值，对采样数据进行去均值并进行必要的尺度压缩，即将数据大小幅值和坐标宽度变换到一定数值范围内，文中假设已完成上述预处理过程。
5结束语
对于周期型遥测数据，给出能够较好实现对周期数据建模的Fourier级数模和Sin函数和模型，基于FFT研究了两种模型的参数初始化算法，并对遥测数据进行了数值实验，实验结果说明模型初始化算法可以提供了良好的初始点，有利于进一步采用优化算法快速求得全局最优点，获得更为精确的模型参数，实现对遥测数据的准确建模。
参考文献
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产品生命周期评价模型研究 篇7
2 建立评价数学模型
2.1 评价指标的定量化
生命周期评估技术是定量分析产品系统特性的最重要的步骤和手段。应用生命周期影响评估技术时,可以根据产品的属性和生产工艺特点,从表1中选择有代表性的m个指标作为评价依据,然后在全生命周期内进行清单分析和各个指标的量化。其步骤如下,(1)建立产品生命周期各个过程的功能单元, 包括原材料提取、生产加工、包装运输、使用维护以及产品废弃后处理的全部过程;(2)确定各个功能单元和边界条件, 收集、计算各单元过程的输入输出值,如产品的使用条件、使用频率、使用的材料清单、资源消耗、生产过程、产品使用后的处理方式等数据。对一些未知数值进行必要、合理的假设;(3)计算产品的各种材料、各个单元过程以及产品系统的各个指标值指标值。对于m个评价指标,n个备选方案来说,可以建立产品评价矩阵Am×n,其中aij表示方案i对评价指标j的贡献值。
2.2 评价指标的无量纲化
为了避免层次分析过程中因为单位和数量级不一致(见表1)而造成的评价结果不准确。根据每个方案n对评价类别m的指标值,采用线性标度转换法[13],将各个指标值都转化为[0,1]间取值Rij。Rij表示备选方案i在评价指标j中的相对值。在这些备选方案中,0表示影响最小,1表示影响最大。其步骤如下:
(1)在各个备选方案中求评价指标类别j的指标值aij的最大值和最小值,分别用Rmaxj和Rminj表示。
Rmaxj= max (a1j,a2j,…,amj) j=1,2,…,n; (1)
Rminj=min (a1j,a2j,…,amj) j=1,2,…,n; (2)
(2)将评价指标j的指标值aij无量纲化,求得各个指标的相对值Rij。
2.2 影响因子权重的确定
在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时,遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。此外,当影响某因素的因子较多时,直接考虑各因子对该因素有多大程度的影响,常常会因考虑不周全、顾此失彼而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据,甚至有可能提出一组隐含矛盾的数据。为了解决这一问题,采取对因子进行两两比较建立成对比较矩阵的办法。即每次取两个因子mi和mj,以αij表示mi和mj对Z的影响大小之比,全部比较结果用矩阵B=(αij)m×m表示,称B为Z-m之间的成对比较判断矩阵(简称判断矩阵)。
判断矩阵有如下特性:aij=1,
关于如何确定αij的值,Saaty[14]等建议采用数字1~9及其倒数作为标度。表2列出了1~9标度的含义。
对于判断矩阵B,将判断矩阵的每一列元素作归一化处理,其元素的一般项为:
将每一列经归一化后的判断矩阵按行相加
对向量
计算判断矩阵最大特征根λmax
2.3 建立评价的目标函数
从n个备选方案中进行最优选择实质是求选择方案对评价指标体系的综合指数X的最小值或最大值。对于n个备选方案的产品,它们的评价综合指数为Xi。
其中Wi为环境影响类别i的权重,Rij为备选方案i对评价类别j的相对值。
那么评价的目标函数为:
X=min(X1,X2,…,Xn)或X=max(X1,X2,…,Xn) (9)
3 案例分析
笔者利用文献[15]报道的中饮料包装为例,从环境性能和能耗对产品进行全生命周期评价,以验证模型的有效性。
3.1 清单分析和影响定量化
设饮料包装的8种备选方案分别为:1/3 L玻璃瓶, 使用35次(A);1/2L铝罐,90%重复使用(B);1/3L铝罐,90%重复使用(C);1/3L铝罐,75%重复使用(D);1/3L钢罐,90%重复使用(E);1/3L玻璃瓶,使用1次(F);1L玻璃瓶,使用30次(G);1L玻璃和塑料瓶,使用30次(H)。饮料包装重复使用中只对温室效应(greenwarm potential,GWP)、酸雨(acidification potential,AP)、富营养化(eutrophication potential,EP)和能耗影响较大,其影响结果的原始数据见表3,相应的环境影响矩阵为A。
3.2 环境影响相对值计算
根据公式(1~3)算出各个Rij,建立影响相对值矩阵R。
3.3 影响因子权重的确定
根据对环境的4个影响因子的比较及表2所列的重要度,可以建立环境因子判断矩阵B。
按照归一化列求和法得到特征向量 W=(w1,w2,w3,w4)T=(0.179,0.071,0.179,0.571)T,即m1,m2,m3,m4的权重分别为w1=0.179,w2=0.071,w3=0.179,w4=0.571。最大特征值λmax=4.175,根据检验判断矩阵一致性公式[14]:
当N=4时,查得RI=0.90,则
3.3 方案评价
根据以上所得环境影响类别相对值Rij和各自的权重Wi,利用公式(8)可知八种方案对环境得影响值分别为0.018,0.131,0.301,0.456,0.640,0.915,0.619,0.088。由公式(9)可知方案A,即1/3 L 玻璃瓶包装的性能最好,改种的包装方案最佳。
4 结 论
在产品设计和改进过程中,进行产品全生命周期评价是提高产品性能和竞争力的有效手段。采用线性标度法和层次分析法的评价模型不仅计算简单,还能够消除不同评价指标间的单位和数量级不一致而对评价结果带来的负面影响,使评价结果更加可靠、准确。
摘要：运用全生命周期分析方法对产品的性能进行分析,采用线性标度法和层次分析法建立产品全生命周期评价模型。在获得产品全生命周期数据清单之后,通过对各种指标进行量化、标度和权重计算,根据分析结果评价产品的性能,从而实现产品性能评价由定性向定量的转化。
软件开发周期模型 篇8
在文[1,2]中, Wan和Jiang等人对用以下时滞微分方程描述的Hematopoiesis模型进行了研究:
获得了该模型周期正解的存在性, 并假设a (t) , b (t) , γ (t) 均为以T为周期的正值连续函数.
而对于一个连续的数学模型, 数值计算其解需要将其离散化.而对于周期模型, 被关注的一个核心问题是其是否存在周期正解。于是, 一个很自然的问题是:对应于 (1.1) 的离散模型, 是否存在周期正解?
在本文的第二节当中, 我们将用Mawhin延拓定理研究[3] (1.1) 的用半离散化的方法[4]得到的如下相应离散模型周期正解的存在性:
我们总假设a (k) , b (k) , γ (k) 均为T周期的正值序列.这里, T为某一正整数.结合实际生物意义, 我们只考虑 (1.2) 的对应于初始条件N (0) >0的解.
为方便起见, 引进如下记号:
[a, b]={a, a+1, ..b}, 其中, a, b∈Z, 且a
对于T周期序列{f (k) }, 记:
2 周期正解的存在性
在本节中, 我们将使用Mawhin延拓定理来研究 (1.2) 的周期正解的存在性, 首先做如下准备工作.
令X和Y为实Banach空间, 令L:domL⊂X→Y是一个零指标F r e d h o l m算子, 投影P:X→X, Q:Y→Y连续并且有Im P=KerL, Ker Q=Im L和X=KerL⊕KerP, Y=Im L⊕Im Q.用KP:ImL→KerP IdomL表示L的广义逆, J:Im Q→Ker L是Im Q到Ker L上的一个同构映射.
引理2.1【延拓定理】[3]令X和Y为B a n a c h空间, 令L:dom L⊂X→Y是一个零指标Fredholm算子, Ω是X中的有界开子集, 设N:Ω→Y在Ω是L-紧的, 并且下面条件成立:
(a) 对于每个λ∈ (0, 1) , 当x∈∂Ω∩domL时, Lx≠λNx;
(b) 对于每个x∈KerL I∂Ω, QNx≠0
(c) Brouwer度deg (JQN, ΩIKer L, 0) ≠0
那么算子方程Lx=Nx在Ω∩dom L中至少有一个解.
引理2.2[5]设{u (k) }是周期为T的序列, 则对任意固定的k1, k2∈{0, 1, 2..T-1}, 下列不等式成立:
下面我们将给出模型 (1.2) 的T周期正解存在的主要结论.
定理若对于方程, 设其有唯一解ξ.则方程 (1.2) 至少存在一个T周期正解.
证明:对于 (1.2) , 令N (k) =eu (k) .则 (1.2) 变为:
则 (1.2) 有一个T周期正解当且仅当方程 (2.1) 有一个T周期解.下面证明方程 (2.1)
有一个T周期解.
令
令lT表示由所有T周期序列所形成的1l的一个子空间, 并对其赋予如下范数||·||:
容易验证lT是一个有限维的Banach空间.
令
则l0T, lcT均为lT的闭线性子空间, 并且
令X=Y=lT, 并且对于u∈X和k∈Z, 定义如下算子:
那么L为一有界线性算子, 并且
还有,
因此, L是一个指标为零的Fredholm算子.
我们再构造两个投影P和Q如下:
显然, P和Q连续, 且有:
进一步地, 广义逆 (对L) KP:ImL→KerP∩dom L存在, 其表达式如下:
不难看出QN和KP (I-Q) N连续, 由于X为有限维的Banach空间, 由A r z e l a-A s c o l i定理, 对于X的任意有界开子集Ω, KP (I-Q) N (Ω) 和QN (Ω) 均是相对紧集, 因此, N在Ω上是L-紧的.
为了应用延拓定理来获得主要结论, 下面我们将致力于寻求满足条件的X的有界开子集Ω.对应于如下算子方程
我们有
设{u (k) }∈X为 (2.2) 对应于某个λ∈ (0, 1) 的一个解.在 (2.2) 两端对于k从0到T-1求和, 可得
所以我们得到
于是, 有
进一步有
则必然存在k0∈{0, 1, 2...T-1}, 使得b (k 0) e-γ (k 0) eu (k0-[τ]) -u (k 0) ≤a.
进一步地
两边取对数得
即
现在考虑曲线y1=γex及y2=M1-x, 并且构造函数g (x) =γex-M1+x.易知g (x) 为R上的连续函数且有xli→+m∞g (x) =+∞, lim g (x) =-∞.于是, 由零点定理知, g (x) 必有零点.又xg→'- (∞x) =γex+1>0, 所以g (x) 单调递增.于是曲线1y与y2必有唯一交点, 不妨设交点横坐标为x0.于是, 由图像可知, 当x≥x0时, 有γex≥M1-x.结合 (2.4) 式, 则有l∈{x|γex≥M1-x}, 故l≥x0.易知, 必存在1k∈[0, T-1], 使得u (k1) =l, 即
而另一方面, 据 (2.3) 式有:
且, 所以, 得:
即
则必存在k2∈[0, T-1], 使得b (k 2) e-u (k 2) ≥a, 即
两边取对数, 于是
最后, 据 (2.2) 式有
结合 (2.3) 式, 可得
于是, 由式 (2.5) , (2.6) 以及引理2.2, 得
由已知条件, 方程有唯一解ξ.下面, 记M3=x0-2Ta, M4=M2+2T a.令M=max (M3, M4, ξ) , 取B=M+1, 于是, 即证明了算子方程Lx=λNx在X中的任意一解{u (k) }均满足u
当u∈KerL I∂Ω时, u为R中的一个常数, 且u=B.因此,
即引理2.1中的条件 (b) 成立.
下面, 验证延拓定理中的条件 (c) 成立.取J为恒等映射并由拓扑度的性质, 通过直
接计算, 得
至此, 我们已证明了Ω满足引理2.1的所有条件.因此, 我们由引理2.1得, 算子方程L (u) =N (u) 在dom L∩Ω中至少有一个解, 从而 (1.2) 至少存在一个T周期正解.证毕!
参考文献
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软件开发周期模型 篇9
一、供应链的多阶段响应周期
产品的生产流通过程通常可以描绘为一个多阶系统。多阶系统的各个阶段分别履行产品的加工、装配及其他价值增值活动, 而且, 每一阶段的输出可以作为后一阶段的输入。所以, 供应链是在相互关联的部门或业务间发生的物流、资金流、信息流和价值流, 它覆盖了产品 (或服务) 的设计、原材料的采购、制造、包装、到交付给最终用户的全过程。因而, 就产品生产从原材料到最终用户的整个供应链全过程看, 供应链是一个多阶段响应的生产供应过程。其周期简化模型如图1所示:
从图1可以看出, 供应链周期的时间构成指供应链全过程中所发生的不同性质的时间消耗。多阶段响应周期是供应链全过程的累积效应, 由供应链上下不同阶段企业响应的子周期构成。物流周期时间具体包括:外部途中运输时间、内部移动时间、加工时间、库存时间、线内等待时间、交接等待时间、原材料库存时间、在制品库存时间、商品库存时间等, 此分类法是分析供应链时间价值构成的基本工具。研究供应链周期时间构成的意义在于弄清楚发生物流行为的原因与消耗时间的数量, 为改善流程提供第一手资料。
二、供应链周期的时间价值
从形式上看, 时间价值就是把握时机所形成的效益。从构成实质上看, 时间价值的内涵主要包括资金使用效率的提高和更好地把握商机形成的增量收益。如果将上述两层关系结合起来理解, 时间价值的内涵则可以理解为由于时间的把握带来的相关输入的增加、资源占用及资源消耗成本的减少。鉴于通常把供应链周期分为物流周期和生产周期, 供应链周期的时间价值就等于物流周期的时间价值和生产周期的时间价值。
(一) 物流周期的时间价值
物流过程中有物流对象的空间位置移动, 必然有时间消耗, 同时还有费用的发生。物流时间价值分析是要指出哪些物流行为投资增值, 哪些投资不增值。根据劳动价值理论, 形成使用价值的劳动都会创造价值, 反之不创造价值。因此, 物流周期中能够创造出使用价值的时间都有价值, 即物流周期的时间价值。物流时间价值的最基本的特征是把握最佳的物流时机实现最佳的整体效益。常见挖掘时间效益的途径有:缩短时间创造的效益、延长时间创造的效益、错位时间创造的效益、JIT效益等。但无论基于那种途径来挖掘时间效益, 物流活动发生的时间都会影响供应链周期的时间价值的变化。物流周期越短, 则物流速度越快, 货物周转的次数越多, 所获得的利润就越多, 实现的增值额越大, 因为企业可以把节省的资金用于投入后扩大再生产。
(二) 生产周期的时间价值
实际调查和理论研究得出, 制造和装配等生产周期的时间只占整个供应链周期时间的一小部分, 尤其是真正的增值时间只有整个供应链周期的0.05-5%, 根据图1中价值流的流向分析, 当原材料流入供应链开始, 其价值一直不停地增长, 所以, 生产周期的时间价值的贡献是不可忽视的。正是由于供应链周期的大部分时间都花费在部分业务和信息数据的处理、运输以及等待上, 要提高生产周期的时间价值就是要缩短这些时间, 提高增殖时间的占有率。
三、供应链时间周期的优化
供应链的时间周期的优化问题, 是一个随着用户需求的变化, 供应链主体如何合理地进行响应时间的分配和调整决策的问题。因为供应链基于时间的竞争要求考虑系统整体的时间周期, 对整个供应链进行时间优化, 而整体时间优化也取决于少数薄弱环节, 即供应链上的“流量瓶颈”, 因此, 优化供应链的时间必须从最薄弱环节入手, 才能得到显著改善。
(一) 流量瓶颈
约束理论 (TOC) 认为, 任何系统可以想象成由一连串的环构成, 环与环相扣, 这个系统的强度就取决于最弱的一环, 而不是最强的一环。可以借鉴约束理论的思想研究供应链系统周期时间价值问题。在供应链系统中, 不同功能的结点都有许多可以实现其功能 (加工、运输等) 的企业, 构成了供应链网络。本文给出供应链时间周期几个相关定义。流量:在市场快速响应的时间要求下, 通过各结点企业的物流量, 可以取数量单位, 也可以取重量单位。流量瓶颈:任何一个环节只要阻碍了企业以更多的流量、更快的速度响应顾客, 那么它就是一个流量瓶颈。容量:由于各企业内部也有其资源瓶颈, 允许通过的最大物流量也不同 (即容量不同) , 此情况下, 可以把最大物流量定义为容量。因为资源瓶颈的存在必然导致响应速度的降低, 因此资源瓶颈往往就是一种容量的瓶颈。
(二) 优化模型
供应链是一个存在价值流、物流、时间流的网络, 根据网络的特性, 在上下游企业之间存在一系列的物流活动。因此, 供应链周期的时间优化目标是试图优化和缩短产品的市场响应时间和增大产品流量, 是供应链网络流量的优化和供应链时间的优化。供应链网络流量的优化的目标很显然是求最大化的问题, 而供应链时间的优化就是要使供应链的周期最短问题。具体可以应用最大流、最小费用的算法求解原理, 求解供应链的最大物流量-最小正周期来实现。
1、模型假设
D= (V, A) :所构建的多阶段响应供应链网络。
vi:网络中的结点, 具体指供应链上下游的各个结点企业 (i=1.2……n) 。
V:vi的集合 (i=1.2……n) 。
(vi, vj) :vi和vj之间的弧, i企业和j企业间的物流活动, 其中 (i=1.2……n;j=1.2……n) 。
A: (vi, vj) 的集合, 其中 (i=1.2……n;j=1.2……n) 。
cij:结点企业i和企业j之间的容量, 其中 (vi, vj) ∈A。
C[][]:cij集合的数组, 其中 (i=1.2……n;j=1.2……) n。
tij:i企业和j企业之间的单位物流量进行物流活动需要的时间;其中 (i=1.2……n;j=1.2……n) 。
T[][]:集合的数组, 其中 (i=1.2……;n;j=1.2……n) 。
Vs:发点即原材料供应企业的集合。
Vt:收点即最终用户的集合。
t (f) :流量为f的可行流的时间周期。
2、模型求解算法
模型目标是寻找从发点Vs到收点Vt的最大流量f, 并使得其时间周期t (f) 为最小。若f是流值为W的所有可行流中时间周期最小者, 而P是关于f的所有可扩充链中时间周期最小的可扩充链, 则沿P以ε调整f所得到的可行流为f', 是流值为W+ε的所有可行流中时间周期最小的可行流, 故当是所求的最大物流量-最小时间周期。根据这个结论, 如果欲知f是流值为W的最小时间周期流, 则关键是要求出关于f的最小时间可扩充链。为此, 需要在原网络D的基础上构造一个新的赋权有向图E (f) , 使其顶点与D的顶点相同, 且将D中每条弧 (vi, vj) 均变成两个相反方向的弧 (vi, vj) 和 (vj, vi) , 得到的新图为记为E (f) , 图E (f) 中各弧的权值定义为:
为了使E (f) 比较清楚, 一般将长度为∞的弧从图E (f) 中略去。由可扩充链费用的概念及图E (f) 中权的定义可知, 在网络D中寻求关于可行流f的最小时间周期可扩充链, 等价于在图E (f) 中寻求从发点到收点的最短路。
3、最大物流量-最小时间周期的算法步骤
第一, 确定初始可行流f0=0, 令k=0。第二, 记fk为经k次调整得到的最小时间周期流, 构造赋权有向图E (fk) 。E (fk) 的构造要考虑E (fk) 中各弧的权值与fk关系, 见式 (1) 。第三, 在E (fk) 中寻找从发点到收点的最短路 (调用Floyd算法) 。若不存在最短路, 即最短路长为∞, 则fk就是最大物流量—最小时间周期流, 计算终止;若存在最短路, 则此最短路即为原网络D中相应的可扩充链P, 转入第四步。第四, 在P上对fk按式 (2) 进行调整, 构造新的可行流fk+1, 使流值增大, 令k=k+1, 返回第二步。
四、结论
基于供应链多阶段周期响应的供应链最大物流量-最小时间周期的优化, 能很好地实现快速响应的问题。当输入各个结点企业的容量和流至各结点单位流量所需要的时间, 就可以通过C语言程序运行出时间优化的最优方案和供应链周期时间。通过对各结点企业分配合理的物流量, 不仅可以使有“流量瓶颈”的企业恰到好处的分配资源、使有闲置资源的节点企业转移闲置资源提高资源的使用效率, 还可以使整个多阶段响应供应链的周期最短。通过实践证明最大物流量-最小时间周期算法在供应链时间价值评价中的可行性。
摘要：文章基于供应链的多阶段响应周期, 探讨供应链周期的时间价值和效益。以缩短产品的市场响应周期和增大物流量为总体目标, 建立了供应链运作基于时间、流量的最大物流量-最小时间周期模型, 并通过C语言编程实现了算法的求解。结果表明该模型算法在供应链时间价值评价中的可行性, 能够为供应链时间优化提供参考方案。
关键词：供应链周期,时间价值,最大物流量-最小时间周期,C语言
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软件开发周期模型 篇10
1 我国目前医疗设备成本管理现状
医疗设备管理需要综合考虑设备使用的质量、安全、成本和效益等方面。而目前我国各级医院均处于建设与发展阶段, 医院医疗设备成本核算多停留在“摸家底”“算奖金”的水平上, 偏重提高设备利用率、降低运行成本, 单纯讲求经济效益[3]。王鲁[4]、许敏光[5]、韩琼[6]等人均以设备的投资和运行成本以及劳务费、业务费、管理费、固定资产折旧等直接货币成本为基础对医院医疗设备进行成本效益研究。
目前以利益动机为导向的医院医疗设备成本管理理念背离了医院的本质特征。作为一种特殊的组织, 医院提供的产品和服务承载着病人以生命相托的信任, 要求医院必须对病人的健康以及整个社会负责, 为群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务。医院如果能够较好地履行社会责任, 就会形成医院的品牌效益, 提高声誉, 构建医院的核心竞争力。医院履行社会责任会带来社会效益, 而社会效益反过来又会带动经济效益的增长, 所以医院的长远发展离不开社会责任的履行[7]。
因此, 在当前我国医疗行业转型的关键时期, 医院在投入设备创造经济效益、发展自身的同时, 须更加关注医疗设备的质量、安全性、稳定性, 降低医疗设备的事故率及由此带来的社会问题, 以长远和全面的视角创新医疗设备成本管理理念。本文借鉴设备全寿命周期理论, 引入社会责任成本因素构建医院医疗设备的全寿命周期成本 (Life Cycle Cost, LCC) 模型, 以期起到抛砖引玉的作用。
2 设备全寿命周期成本模型
从狭义视角, LCC管理从设备的长期经济效益出发, 全面考虑设备的规划、设计、建设、购置、运行维护直至报废处理的全过程支付的所有费用。其核心是指在全系统、全费用、全过程的原则下对LCC进行分析、预测与控制[8]。
依据不同主体, 设备的全寿命周期成本有不同的构成。从生产者的角度, 设备全寿命周期成本包括研究与研制成本、生产成本等;从使用者的角度, 研究与研制成本和生产成本一同构成了购置成本, 除此之外还有运行和维护成本以及退役成本, 设备全寿命周期阶段及其对应成本, 见图1。医院主要是医疗设备的使用者, 故本文从使用者角度出发, 根据全寿命周期成本的构成建立设备的全寿命周期成本分解结构 (CBS) 如下:
(1) 购置成本。包括设备采购的购置成本和采购 (活动) 费用两部分, 是一次支出或集中在短期内支出的费用。采购的购置成本包括生产者转嫁的研制费用、生产费用和利润等, 是购置费用的主要部分;采购 (活动) 费用是采购方在购置过程中为支持购置活动的开展、实现购置目的所需的所有费用 (如论证、运输、检验、安装调试等费用) 。
(2) 运行维护成本。运行维护成本是设备在整个服役期间使用、维修以及保障方面所需的费用, 是为了保证设备正常运行而定期支付的费用, 包括消耗性费用 (本体和辅助设备的耗能) 、操作人员及其训练费用、预防维修费用、修复维修费用、装备管理费用、保障人员及其训练费用、保障设施费用、技术资料费用、保险费等。
(3) 退役成本。它是指设备在退役过程中进行各种善后处理所需的费用以及可以回收的一些设备残值 (表述为负成本) 等。
3 医疗设备LCC模型构建—设备故障 (社会责任) 成本模型
广义的全寿命周期成本还应包括社会成本, 即从设备构思、建设投入使用直至报废的全过程中对社会产生的不利影响。社会成本是隐性成本, 但在设备建设及运营的全过程中始终存在[9]。
如上所述, 医院作为特殊的社会组织, 承担着重要的社会责任, 需要保证所采购医疗设备的高质量、安全性以及稳定性。因质量问题在设备运行过程中可能出现的设备故障造成直接或间接损失, 尤其是间接损失, 可能对医院造成致命伤害。现在医院不重视社会责任, 使之成为医院的一种隐形成本, 而隐形成本对于一个医院来说有相当重要的影响。考虑到医疗设备对可靠性要求高和发生医疗安全事件后的惩罚成本高等特点, 在医疗设备的LCC中加入事故成本, 即社会责任成本。以传统CBS为基础;结合医疗设备的特点, 本文给出的医疗设备LCC的CBS。不考虑资金的时间价值, 医疗设备LCC模型框架如下:
式中:
(1) LCC为医疗设备全寿命周期成本。
(2) CA为购置成本, 构成有: (1) 医疗设备价格, 包括医疗设备原价、增值税等; (2) 采购论证费用; (3) 运杂费用; (4) 检验成本, 包括人工费、机械台班费、材料费等; (5) 初次安装调试成本, 包括人工费、机械台班费、材料费等。
(3) CO为运行成本, 构成有: (1) 设备自身能耗费用, 包括水、电、气等; (2) 辅助设备能耗费用, 包括水、电、气等。
(4) CM为维护成本, 构成有: (1) 定期检修费用, 包括人工费、机械台班费、材料费等; (2) 维修 (替换) 费用, 包括摘除费、安装调试费等。
(5) CF为社会责任成本即故障成本, 构成有: (1) 直接成本, 主要为医院的经济损失; (2) 间接成本, 主要包括赔偿费用、社会影响、声誉损失等, 为社会责任成本的主要构成。
(6) CD为退役处理成本, 构成有: (1) 退役处理人工费; (2) 退役处理工具费等。
(7) CR为设备残值, 记为负值。
设备故障成本包含直接故障成本和间接故障成本。直接故障成本包括医院经济损失、设备性能损耗及寿命损失等;间接损失费用是指可能发生的赔偿费用、产生的不良社会影响以及医院声誉受损等。对于不可维修设备, 故障成本与更换次数有关, 对可修复设备, 故障成本与故障次数有关。
故不可维修医疗设备故障成本模型为:
可修复医疗设备的故障成本模型为:
式 (2) 和式 (3) 中, 为T时间内所需更换的设备数量, 为T时间内的维修次数, CPC为单次更换设备的惩罚成本, CFM为单次维修设备的惩罚成本, 二者均是在考虑各种无形损失、社会影响、信誉影响等社会责任影响因素后的损失值。随着我国医疗体制改革的推进, CF在医疗设备LCC中所占比重必将越来越大, 值得引起各级各类医院的重视。
4 基于多层次分析法的验证
为了更加确定社会责任成本在医疗设备全寿命周期成本中的重要程度, 本文基于层次分析法, 构建一个医疗设备全寿命周期成本的阶段层次结构模型进行验证分析。层次结构模型见图2。假设某医院要采购一批医疗设备, 有3家不同的设备提供商投标, 提供同种设备: (1) 假设医院在购置医疗设备时只以全寿命周期成本来评标选择; (2) 全寿命周期成本和第3节论述的 (式1) 购置成本、运行成本、维护成本、故障成本及退役成本和残值有关; (3) 有3家设备提供商, 提供商1提供的设备科技含量高、质量最优、价格高;提供商2提供的设备科技含量次高、质量中等、价格也中等;提供商3提供的设备科技含量最低、质量也最差、价格最低。
应用德尔菲法, 综合18位医疗设备方面的专家和医院医疗设备管理人员的3轮意见, 采用1~9及其倒数的9点标度法, 对属于同一准则的方案两两比较以及对各准则项两两比较, 构造层次分析的判断矩阵。
4.1 层次单排序及一致性检验
对于总目标G, 准则层各准则构造判断矩阵B (C) 及其求解结果为:
W (C) = (0.067, 0.158, 0.249, 0.494, 0.031) T, λmax=5.360, C.I=0.090, R.I=1.120, C.R=0.080<0.1, 一致性检验通过。
对于准则层C1 (购置成本) , 判断矩阵B1 (a) 及其求解结果为:
P1 (a) = (0.637, 0.258, 0.101) T, λmax=3.039, C.I=0.019, R.I=0.580, C.R=0.033<0.1, 一致性检验通过。
同理, 对于准则层C2 (运行成本) , 根据判断矩阵B2 (a) , 求解结果为:P2 (a) = (0.105, 0.258, 0.637) T, λmax=3.039, C.I=0.019, R.I=0.580, C.R=0.033<0.1, 一致性检验通过。
对于准则层C3 (维护成本) , 根据判断矩阵B3 (a) , 求解结果为:P3 (a) = (0.082, 0.236, 0.782) T, λmax=3.108, C.I=0.054, R.I=0.580, C.R=0.093<0.1, 一致性检验通过。
对于准则层C4 (故障成本) , 根据判断矩阵B4 (a) , 求解结果为:P4 (a) = (0.682, 0.236, 0.082) T, λmax=3.108, C.I=0.054, R.I=0.580, C.R=0.093<0.1, 一致性检验通过。
对于准则层C5 (退役成本) , 根据判断矩阵B5 (a) , 求解结果为:P5 (a) = (0.540, 0.297, 0.163) T, λmax=3.009, C.I=0.005, R.I=0.580, C.R=0.009<0.1, 一致性检验通过。
4.2 层次总排序及其一致性检验
方案层3个可行方案对准则层各准则的优先权重向量Pj (a) (j=1, 2, 3, 4, 5) 所构成的3×4矩阵为P (A) = (P1 (a) , P2 (a) , P3 (a) , P4 (a) , P5 (a) ) T, 3个方案虽总目标G的组合优先权重向量为W= (w1, w2, w3) T=P (A) W (C) , 带入得W= (0.434, 0.243, 0.323) 。
因此, w1=0.434, w2=0.243, w3=0.323, 说明这3个可行方案的结果为A1>A3>A2, 即医院应该定标提供商1为最满意方案, 其次是提供商3, 最次是提供商2, 验证了医院在购进设备时一定要慎重考虑全寿命周期成本中的社会责任成本。
5 结语
将医院的医疗设备社会责任放在全寿命周期成本的视角下来讨论, 对医院医疗设备的管理创新和医院发展做出了有益探索。本文的研究仍有诸多不足, 如医疗设备社会责任成本的具体量化指标的确定等, 仍需研究人员及医院管理者的大量研究工作。医院在管理过程中应积极树立社会责任意识, 在医疗设备的采购过程中以质量为上, 在运行维护中尽职尽责, 维护患者的权益和医院发展的长远利益。
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软件开发周期模型 篇11
基于2010～2014年云南地区25个GPS连续观测站的三维站坐标时间序列结果，通过不同噪声模型对其进行分析，结果表明：各坐标分量具有不同的噪声特性且最优噪声模型存在多样性，闪烁噪声+白噪声和幂律噪声+白噪声为该区主要的噪声模型，垂向分量最优噪声模型的分布表现出以NW向红河断裂带为分界的地域性。噪声模型与测站运动参数的定量分析表明，噪声模型对测站速度不确定度和年周期振幅不确定度影响较大，有色噪声模型下的速度不确定度和年周期振幅不确定度分别是白噪声模型下的3～7倍和2～3倍；噪声模型对速度及年周期振幅产生少量影响，有色噪声模型和白噪声模型下的线性速度估值偏差一般小于1 mm/a，少数测站垂向分量差异超过1 mm/a，年周期振幅估值偏差一般小于05 mm/a，且垂向分量偏差大于水平分量，东向分量偏差大于北向分量。
关键词：云南地区；GPS基准站；时间序列噪声分析；极大似然估计；最优噪声模型
中图分类号：P31572文献标识码：A文章编号：1000-0666（2016）03-0410-11
0引言
随着中国大陆构造环境监测网络工程的实施，GPS连续观测站由33个增至253个，新增的220个GPS连续观测站从2010年后开始连续观测，至2014年已积累了约4年的观测资料。多位学者利用中国大陆GPS观测结果取得了丰富的研究成果（江在森等，2003；王敏等，2003，2005；李强等，2012；Wu et al，2011，2013；梁洪宝等，2015；施发奇等，2012）。由于各研究领域对大地测量成果所要求的精度越来越高，GPS点位的非线性时变也越来越受到关注，研究并处理测站的非线性变化特征，对于毫米级地球参考框架的建立与维持及地球动力学研究具有十分重要的意义（陈俊勇，2007；Altamimi et al，2005）。除地球物理效应及GPS技术系统误差外，各种随机因素的影响（噪声）同样会造成GPS测站的非线性变化。因此，对于陆态网络工程二期新增的GPS连续观测站，建立最优的随机噪声模型，实现形变信号与噪声的有效分离，对于构建正确的测站运动函数模型，获取高精度的线性运动速度、周期变化振幅的估值及其不确定度至关重要。其结果可用于精化速度场求解，并为板块运动引起的线性构造形变以及各种非线性形变信息的分离提供可靠的基础数据。
当前，国内外一些学者采用多种噪声模型分析了不同地区GPS坐标时间序列的噪声性质，并取得了显著进展（黄立人，符养，2007；黄立人，2006；田云锋等，2010；Langbein，2008）。比如，Langbein（2008）对美国加利福尼亚南部及内华达南部地区236个连续GPS站的噪声模型进行了估计，得出15%测站的噪声模型位于带通+幂律噪声（BP+PL）及一阶高斯马尔科夫+随机漫步噪声（FOGM+RW）之间，约30%测站噪声为闪烁+随机漫步噪声（FN+RW），或者非整数谱指数幂律噪声（PL），而半数以上测站的最佳噪声模型为闪烁噪声（FN）或者随机漫步噪声（RW）。袁林果等（2008）对香港12个基准站的噪声特性进行了分析，认为经主成分空间滤波去除公共误差（CME）后的噪声特性可用可变白噪声+闪烁噪声（VW+FN）模型描述。蒋志浩等（2009，2010）对我国国家CORS网1999～2009年的坐标时间序列进行主成分滤波得到其基本特征为白噪声、闪烁噪声及随机漫步噪声。姜卫平等（2013）和李昭等（2012）利用11个IGS基准站时间序列分析得到3%的测站分量的噪声模型为FOGM+RW+WN， 而PL+WN和FN+RW+WN模型各占9%，BP+PL+WN模型占24%，剩余55%的测站分量采用FN+WN模型描述最为合适。上述研究说明，基准站的噪声特性实际较为复杂，单一的噪声模型不具有普遍适用性，不同地区GPS观测站不同坐标分量的噪声性质并不一样。
本文在上述研究成果的基础上，利用ITRF2005下中国大陆构造环境监测网络工程云南地区新增建的25个GPS连续观测站2010～2014年三维站坐标时间序列的最新结果，采用多种噪声模型组合分析了云南地区GPS基准站坐标时间序列的随机特征，给出云南地区各测站三分量的最优噪声模型。在此基础上进一步定量分析了不同噪声模型与测站速度、速度不确定度以及测站年周期振幅、振幅不確定度之间的关系。
1GPS数据处理
本文前期GPS解算使用的数据是中国大陆构造环境监测网络（牛之俊等，2002）253个基准站运行以来的连续观测资料，观测数据截止到2014年5月，参与解算的还有90个国际IGS基准站相应时间段内的观测数据。GPS连续站观测值的数据处理采用GAMIT/QOCA软件完成（Herring et al，2010）。数据处理的基本流程（王敏等，2005，2007）是首先利用GAMIT获得陆态网络253个连续站及90个国际IGS测站的单日松弛解，同步观测的测站较多时，采用分区处理。完成GAMIT计算之后，利用QOCA软件将计算所得的各区单日松弛解进行综合平差，在此基础上通过IGS核心站求解相对于全球参考框架ITRF2005的相似变换七参数，从而获得ITRF2005下的单日解，即GLOBK的NEU坐标值。在计算得到所有测站三维站坐标时间序列结果的基础上，本文选取云南地区25个GPS连续站（图1）的NEU三维站坐标时间序列进行后续的噪声模型计算和分析。
2最优噪声模型计算
时间序列噪声分析可以选用频谱分析、极大似然估计（MLE）等方法完成。频谱分析相对MLE方法计算运行速度要快，但要求数据均匀采样，依赖于频谱平均，可选择的噪声模型种类较少，且频谱分析方法无法得到测站的函数模型，而MLE方法可以同时估计噪声类型、周期性振幅、测站速度及不确定度，不需要数据均匀采样，被认为是目前最准确的噪声分析方法（Zhang et al，1997），其主要原理是对GPS日解坐标分量时间序列建立如式（1）所示的参数模型：
式中，ti为坐标序列日解历元，以年为单位；a为对应于时间序列起始年份第一天的测站位置（即横轴截距）；b为线性速度；c、d和e、f分别为年周期项和半年周期项系数，可根据设计方案需要判断是否求解；gj为由于各种原因引起的阶跃式坐标突变，Tgj为发生突变的历元；H为海维西特阶梯函数，发生突变前H值为0，发生突变后H值为1；vti为观测噪声，可表示成不同噪声模型的组合，假设由振幅分别为aw和bk的白噪声及幂律谱噪声组成，则有
本文选取FN+WN（闪烁+白），RW+WN（随机漫步+白），FN+RW+W N（闪烁+随机漫步+白），PL+W N（幂律+白），FOGM+RW+WN（一阶高斯马尔科夫+随机漫步+白） 以及BP+PL+WN（带通+幂律+白）共6种噪声模型，采用CATS软件（Williams，2008）对云南地区2010年新增建的25个陆态网络GPS基准站三维站坐标时间序列进行噪声分析。
根据极大似然估计原理，不同的噪声模型组合将得到不同的极大似然对数值，即式（7），该数值越大，结果越可靠。应选择估值最大的模型作为最优噪声模型（Langbein ，Johnson，1997；Mao et al，1999；Nikolaidis，2002）。然而，噪声模型包含的未知参数越多，其MLE值越大。蒙特卡罗模拟实验表明：95%的显著水平下，当两种噪声模型的MLE之差大于30时，2种模型具有可区分性（Langbein ，2008；Williams，Willis，2006）。为了确保结果的可靠性，不能简单选择MLE值较大的模型作为最优噪声模型。本文时间序列最优噪声模型的确定采用Langbein（2004，2008）提出的保守估计准则。
3云南地区GPS基准站最优噪声模型分析
通过上述方法，计算得到了云南地区25个GPS连续观测站N、E、U三维坐标分量时间序列的最优噪声模型，并给出了各测站噪声模型中所包含的不同噪声分量的大小（表1）。表1显示白噪声并不是云南地区GPS连续观测站噪声的主要成分，云南地区GPS基准站坐标分量最优噪声模型存在多样性。
由图2a云南地区GPS连续观测站全部坐标分量最优噪声模型统计可知，其中以闪烁噪声+白噪声模型为最优的观测站坐标分量占53%；幂律噪声+白噪声模型占31%；而闪烁+随机漫步+白噪声和带通+幂律+白噪声模型各占8%。由图2b～d可以看出云南地区25个GPS连续观测站的N、E、U三维坐标分量分别具有不同的噪声特性。其中，闪烁噪声+白噪声模型在北向分量中占绝对优势（图2b）；东向分量的幂律+白噪声模型和闪烁+白噪声模型比例相当，这2种模型占76%，是东向分量的主要噪声模型（图2c）；而在垂向分量中，幂律+白噪声模型和闪烁+白噪声模型基本各占50%（图2d）。
图3给出了云南地区GPS连续观测站三维坐标分量最优噪声模型的地域分布。由图3a、b可以看出，云南地区GPS连续观测站北向分量和东向分量的最优噪声模型在地域分布上没有明显的规律，而垂向分量最优噪声模型的分布（图3c）却表现出一定的地域性，其主要特征是以NW向红河断裂带为界，断裂带北东侧GPS测站的垂向分量以幂律+白噪声模型为主，而断裂带南西侧测站垂向分量则以闪烁噪声+白噪声模型为主。研究表明，闪烁噪声或白噪声的大小存在纬度依赖性，靠近赤道的台站闪烁噪声要大，且南半球比北半球稍大（Mao et al，1999；Williams，Willis，2006）；而COMONOC中闪烁噪声和白噪声的大小表现出更明显的海陆差异，靠近海洋的台站要明显比内陆台站具有更大的噪声，这可能源于未完全模拟的海潮残差（田云锋等，2010）；此外，区域气候能显著影响噪声大小（Langbein，2008），各地气候条件的差异可能也是起因之一；区域性物理背景场（地壳环境、大气环境、电离层二次残差项）的存在是幂律噪声的主要来源之一（廖华等，2013），GPS测站有色噪声受区域性物理背景场的影响较大。红河断裂带是印支地块和华南地块2大地块的分界断裂，相关研究结果显示，以红河断裂带为界，地壳结构呈西薄东厚的特征，红河断裂带两侧速度结构具有明显的差异，断裂带西侧速度较低，东侧速度明显偏高，红河断裂带两侧块体地壳结构岩性具有巨大的差异（王夫运等，2014）。红河断裂带两侧地壳环境的差异，反映了红河断裂带两侧区域性背景物理场的差异，而这可能是红河断裂带两侧有色噪声模型表现出地域差异性的主要原因。
以闪烁噪声+白噪声模型和幂律噪声+白噪声模型为最优噪声模型的GPS测站坐标分量占总数的84%，这2种模型是云南地区GPS连续观测站最主要的噪声模型。为了更进一步地讨论这2种主要模型中所包含的闪烁噪声和幂律噪声的量值，图4给出了以这两种模型为最优噪声模型的观测站坐标分量所包含的闪烁噪声和幂律噪声大小的分布。图4中北、东和西南向箭头分别表示N、E和U分量，箭头的长度代表噪声的量值大小，噪声的类型用颜色区分，红色箭头表示幂律噪声，绿色箭头代表闪烁噪声。由图4可知，无论测站坐标分量的最优噪声模型是闪烁噪声+白噪聲还是幂律噪声+白噪声，垂向分量的闪烁噪声和幂律噪声量值都是最大的。云南地区GPS连续观测站北向、东向和垂向站坐标分量的闪烁噪声平均值分别为514 mm、 532 mm和1338 mm，其中最大的为云南云龙（YNYL）垂向分量，其闪烁噪声量值达1732 mm；云南地区GPS连续观测站北向、东向和垂向站坐标分量的幂律噪声平均值分别为459 mm、 506 mm、1312 mm，其中最大的为云南耿马（YNGM）垂向分量，其幂律噪声量值达1898 mm。
GPS坐标时间序列中通常包含有地壳构造形变信息、地壳非构造形变信息、观测误差信息和坐标参考框架点误差4类信息。其中，地壳构造形变信息直接反映了地质构造运动的结果，GPS站水平方向地壳构造形变可以通过线性拟合的方式进行近似估计。而引起地壳非构造形变的地球物理因素主要包括潮汐因素（固体潮、极潮、大气潮、海潮）和地表质量负荷变化（积雪、土壤水和海洋非潮汐等）。虽然在GPS数据处理中可以采用相应的改正模型进行校正（王敏，2007），但模型在我国区域的精确性和可靠性有待进一步验证，且模型本身是一种近似的、难以准确描述质量负荷参量的变化。以大气负荷引起的地壳形变为例，其振幅和相位在不同年份有着较大差别，而且还有高频变化和异常变化，模型计算所依赖的物理量（如降水、气压）在观测过程中本身存在误差。所以，地表质量负荷变化引起的地壳非构造形变是GPS站垂向分量有色噪声的主要来源。另外，观测误差信息（GPS技术本身的观测误差、站点墩标热胀冷缩、天线相位中心模型误差、高阶电离层误差、点位多路径效益影响）对垂向的影响也大于水平方向。而坐标参考框架点误差垂向也比水平向要大，全球坐标参考框架是通过全球IGS核心站实现的，但全球IGS核心站成果包含误差信息，特别是IGS站在垂向分量上的周期性特征，会不可避免地导致我国GPS站垂向的周期性变化，表现出有色噪声性质。因此，垂向分量有色噪声量值明显大于水平分量。
4噪声模型对速度和年周期估值及不确定度的影响
为了讨论噪声模型对测站速度和年周期估值及其不确定度的影响，本文通过比较6种不同的有色噪声模型之间以及最优有色噪声模型和白噪声模型之间这两个方面的结果进行定量的对比分析。
以云南施甸（YNSD）为例，在6种不同的有
色噪声模型下计算得到的测站速度和速度不确定度以及年周期参数及其不确定度的结果见表2，其中模型参数b、c、d见式（1），b为线性速度，单位为mm/a，c，d为年周期项系数，sig（b）、sig（c）、sig（d）为相应参数的不确定度，单位均为mm。
由表2可知，YNSD站的北向分量和东向分量在6种不同的有色噪声模型下的线性速度差异很小，北向分量最大差异量为044 mm/a，东向分量最大差异量为005 mm/a，而垂向分量在RW+WN模型下的速度与采用其它有色噪声模型计算得到的速度差异较大，最大差异量约为108 mm/a，且速度不确定度也远大于其它模型下的结果。YNSD站北向分量和东向分量的速度不确定度在RW+WN模型下也为最大，而其它几种模型下差异较小。而对于年周期项系数c，北向、东向和垂向坐标分量在不同有色噪声模型下计算得到的差异量都较小，3个方向最大差异量值分别为014、012和012 mm。参数c的不确定度在RW+WN模型下明显大于其他模型下的结果，垂向分量表现得尤为显著。年周期项系数d及其不确定度具有与参数c类似的特征。表2说明不同有色噪声模型下的线性速度和年周期参数及其不确定度存在一定的差异。总体上来看，不同有色噪声模型对参数不确定度的影响大于对参数本身的影响，且对垂向分量的参数和参数不确定度的影响明显大于水平分量。
云南地区GPS连续观测站坐标分量在最优有色噪声模型下的线性速度b、速度不确定度Δb以及年周期振幅y、振幅不确定度Δy与白噪声模型下的相应参数结果见表3，限于篇幅，仅给出了10个测站三分量的结果。由表3可知，各测站坐标分量最优有色噪声模型和白噪声模型下的线性速度和年周期振幅差异较小，但白噪声模型下的线性速度不确定度和年周期振幅不确定度显著偏小，最优有色噪声模型下的线性速度不确定度是白噪声模型下的3～7倍，而年周期振幅不确定度是白噪声模型下的2～3倍。
將不同参数在最优有色噪声模型和白噪声模型下的差异量值进行对比分析，各参数在2种模型下的差值统计分布见图5。图5横坐标表示测站编码（表1），由图5a可见，除了云南楚雄站东向坐标分量在最优噪声模型下和白噪声模型下的线性速度差异量较大，约15 mm/a，其他测站的东向、北向分量在2种模型下的线性速度差异量值都较小，基本都在-05～05 mm/a范围内波动，而垂
向分量在2种模型下的线性速度差异量相对较大，云南东川（YNDC）、姚安（YNYA）、云龙（YNYL）站的垂向速度差异量值都超过
1 mm/a；如图5b所示，对速度不确定度而言，北向分量在最优噪声模型和白噪声模型下的速度不确定度差异量值最小，其次为东向分量，而垂向分量在2种模型下的速度不确定度差异量最大；如图5c所示，年周期振幅在最优噪声模型和白噪声模型下的差异量值也以垂向最大，达05 mm，而北向和东向分量的年周期振幅在2种模型下的差异值基本相当；如图5d所示，北向分量的年周期振幅不确定度在2种模型下的差异量值最小，东向分量次之，垂向分量的差异量最大。
综上所述，最优有色噪声模型和白噪声模型下的线性速度不确定度和年周期振幅不确定度的差异量要明显大于线性速度和年周期振幅本身在2种模型下的差异量，且垂向坐标分量在2种模型下各参数的差异量值相对都是最大的。
5认识与结论
本文计算得到了中国大陆构造环境监测网络工程云南地区新增建的25个GPS连续观测基准站三维站坐标时序分量的最优噪声模型，得出以下结论：
（1） 云南地区不同GPS基准站N、E、U 3方向坐标分量具有不同的噪声特性，最优噪声模型存在多样性，闪烁噪声+白噪声和幂律噪声+白噪声为云南地区最主要的噪声模型。对N方向坐标分量而言，FN+WN、PL+WN、FN+RW+WN、BP+PL+WN 噪声模型所占比重分别为68%、8%、8%、16%；对E方向坐标分量，上述4种模型所占比重分别为40%、36%、16%、8%；而对U方向坐标分量，以FN+WN和PL+WN为最优噪声模型的测站分别占52%和48%。云南地区GPS连续观测站垂向分量最优噪声模型的分布表现出一定的地域性，其主要特征是以NW向红河断裂带为界，断裂带北东侧GPS测站的垂向分量以幂律+白噪声模型为主，而断裂带南西侧测站垂向分量则以闪烁噪声+白噪声模型为主。红河断裂带两侧区域性背景物理场的差异可能是红河断裂带两侧有色噪声模型地域差异性的主要原因。
（2） 噪声模型与测站速度、速度不确定度以及测站年周期变化振幅、振幅不确定度之间的定量分析表明，不同噪声模型对测站线性速度、速度不确定度、年周期振幅、振幅不确定度会产生一定影响。本文计算得到的各测站水平分量最优噪声模型下的速度与白噪声模型下的速度差异值小于05 mm/a，大部分测站的垂向分量在2种模型下的速度差异值小于1 mm/a，但也有少数测站垂向分量的速度差异超过1 mm/a。年周期振幅的差异量值也以垂向最大，达05 mm。速度不确定度和年周期振幅不确定度受噪声模型的影响比参数本身更大，最优有色噪声模型下的速度不确定度是白噪声模型下的3～7倍，而年周期振幅不确定度是白噪声模型下的2～3倍。
（3）本文的结果表明，有色噪声模型对垂向分量的参数和参数不确定度的影响明显大于水平分量，这与有色噪声的主要来源有关，如GPS相关的技术性误差，天线相位中心模型误差、高阶电离层延迟、未模型化周期性海洋潮汐负载的影响、对流层延迟模型的选择、地表质量负荷变化，以及与地球物理模型相关的因素，如温度变化造成的热膨胀效应及热弹性应变作用。目前ITRF2005参考框架下的陆态网络GPS站速度是在白噪声的假定下估计的，而用于分析噪声特性的序列是在白噪声的假定下由观测序列的模拟残差产生的，建立模型的完善性和白噪声假定的合理性常使分析结果受到质疑，因此正确分类及量化噪声分量有利于合理应用GPS坐标时间序列数据，准确分析基准站坐标时间序列的噪声特性有助于获取测站模型参数估值及其实际的不确定度。
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软件开发周期模型 篇12
一、企业家胜任力的一般模型
根据Mc Clelland和Spencer提出具有普遍观测效度的胜任特征类群, 在已有研究的基础之上从成就类群、影响力类群、管理类群、认知思考/问题解决类群、个人效能类群本研究中归纳的要素, 进行了企业家胜任力问卷的调查, 通过因子分析, 最终得到企业家胜任力一般模型, 这个模型包括5个维度28个要素, 个性特征:自信、果断、坚韧执著、诚信、社会责任感;认知特征:灵活应变、综合分析能力、判断推理能力、敏锐的洞察力、信息搜集、技术专长;成就特征:捕捉和创造市场机会、勇于承担风险、危机意识、关注质量、主动性;管理特征:创新能力、学习能力、培养和发展人才、团队建设能力、文化整合能力、战略规划能力、尊重员工、关注员工福利;影响特征:公关社交能力、合作精神、影响力。
二、企业生命周期阶段的界定
本文借鉴陈佳贵和李业的生命周期界定因素, 在企业规模的基础上运用销售额的增长率来判断企业所处的生命周期阶段。本文假定企业都是正常发育型, 即企业诞生时只是一个小企业, 经过多年的成长, 不仅素质提高了, 实力增强了, 而且从一个小企业成长为一个大中型企业, 甚至成长为一个超级大企业。本文认为用来界定企业生命周期各阶段的因素主要有两个方面:企业规模和销售额增长率。企业规模主要参照2003年国务院国有资产监督管理委员会办公厅颁布的《关于在财务统计工作中执行新的企业规模划分标准》。规模参照指标主要包括行业、企业员工人数、销售额、资产总额;销售额增长率主要由企业2008年、2007年的销售额计算, 计算公式为:
销售额增长率= (2008年销售额-2007年销售额) /2007年销售额 (公式2-1)
根据企业生命周期阶段的定性描述:通常情况下, 企业在初创期规模比较小, 销售额增长率较低;在成长期规模逐渐增大, 销售额增长率较高;在成熟期, 企业规模变大, 销售额增长率保持平稳, 或是增长缓慢;在衰退期, 企业规模很大, 销售额增长率为负。本研究将企业的销售额增长率和企业规模进行再组合。在使用中, 企业将规模和销售额增长率归入不同象限, 企业所处的企业生命周期就一目了然了。在小规模企业下, 销售额增长率小于10%, 企业处于初创期;销售额增长率大于等于10%, 企业处于成长期。在大中型企业下, 销售额增长率大于0, 企业处于成熟期;销售额增长率小于等于0, 企业处于衰退期。
本次问卷调查包括企业所处行业、员工人数、近两年的销售额、资产总额等情况, 以此来判断企业所处的生命周期。
三、基于企业生命周期的企业家胜任力模型构建
(一) 企业家胜任力在企业生命周期的重要性
以上本文构建了企业家胜任力一般模型, 得出了一个企业家应该具备的基本胜任力要素。由于企业在生命周期不同阶段的特征和问题不一样, 各个阶段对企业家胜任力的要求也各有侧重。
企业家能力在企业生命周期的不同阶段的重要性有所差异, 企业家能力的重要性在衰退期最高, 在创业期和成熟期次之, 在成长期较低。说明同一要素在企业生命周期不同阶段的重要性是不一样的, 企业家胜任力要素并不是每项都是极其重要或突出的。只是在企业生命周期的不同阶段, 对一些要素的要求比较高。
(二) 企业家胜任力要素在企业生命周期不同阶段的比较
经过因子分析找到了企业家胜任力的构成维度和包含的要素, 分为5个维度和28个要素。企业家胜任力在企业生命周期的不同阶段的重要性是不同的, 说明了在企业生命周期的不同阶段对企业家胜任力要素的要求是不同的, 某些要素可能在某些阶段要求要高于其他阶段, 即某些要素在某个阶段更为重要。
为了找到企业各生命周期阶段的企业家关键胜任力要素, 将处于生命周期各阶段下的某一要素得分均值进行比较, 找到这个生命周期阶段得分较高的因素, 选择均值相差大于等于0.5的要素为关键胜任力要素, 以此确定企业生命周期不同阶段的企业家胜任力。在调查问卷获得数据的基础上, 将调查总体分成了初创期、成长期、成熟期、衰退期。衰退期由于其特殊性, 本文只将其他三个阶段进行了比较。为了便于比较, 本研究分维度进行了比较。
(三) 企业生命周期不同阶段的企业家胜任力模型
在问卷调查数据的基础上, 对处于初创期、成长期、成熟期的企业家胜任力要素分维度进行了比较分析, 得出初创期、成长期和成熟期三个阶段的关键企业家胜任力要素。由于衰退期企业有其自身的特殊性, 在调查中没有获取到衰退再生后的企业数据, 故不能从衰退期企业本身获取到企业家胜任力信息, 但是, 为了企业生命周期各阶段企业家胜任力模型的完整性起见, 对衰退期的模型进行了理论分析。
1. 初创期企业家胜任力模型。
初创期企业家胜任力模型中特征维度包括:个性特征、认知特征、成就特征和影响特征。其中个性特征中要素为:诚信;认知特征中的要素为:综合分析能力、判断推理能力和敏锐的洞察力;成就特征中的要素为:主动性、捕捉和创造市场机会、勇于承担风险、关注质量和成就欲;影响特征中的要素为:攻关社交能力和合作精神。
2. 成长期企业家胜任力模型。
成长期企业家胜任力模型中特征维度为管理特征, 其要素包括:培养和发展人才、团队建设和战略规划能力。
3. 成熟期企业家胜任力模型。
成熟期企业家胜任力模型中特征维度包括:个性特征、认知特征、成就特征和影响特征。其中个性特征中要素为:坚韧执著;认知特征中要素为:灵活应变、综合分析能力、判断推理能力、敏锐的洞察力和信息搜索;成就特征中要素为:捕捉和创造市场机会、危机意识、关注质量、创新能力、文化整合能力和战略规划能力;影响特征中要素为:攻关交际能力和影响力。
4. 衰退期企业家胜任力模型的理论分析。
由于衰退期企业有其自身的特殊性, 本研究从衰退期企业的特征角度推断衰退期企业家的胜任力, 在衰退期企业要想再生, 对企业家的胜任力要求是四个阶段里最高的, 当企业从成熟阶段滑落到衰落或转型阶段时, 企业变得越来越大, 反应也会越来越迟缓, 企业组织僵化, 丧失创新能力, 稍有不慎, 企业便会进入衰退。此时企业更需要通过高层管理团队在企业中营造一种创新的氛围和发展的活力, 以组织扁平化、灵活的小公司思维、适当的拆分和多元化运作, 努力恢复创业阶段的创新意识和激情作风, 激发企业持续发展的活力。因此, 这一阶段企业家必须具备较强的革新魄力和创新能力, 对企业进行全面革新, 推动再次创业, 才能推动企业再生和持续发展。
衰退期企业家胜任力模型中特征维度包括:个性特征、认知特征、成就特征、管理特征和影响特征。其中个性特征中要素为:坚韧执著和果断;认知特征中要素为:灵活应变、综合分析能力、判断推理能力、敏锐的洞察力和信息搜索;成就特征中要素为:勇于承担风险、捕捉和创造市场机会和成就欲;管理特征中要素为:创新能力、学习能力、团队建设能力、文化整合能力和战略规划能力;影响特征中要素为:合作精神和影响力。
为验证所建模型的科学性和有效性, 我们将各阶段的企业家胜任力模型与企业生命周期各阶段的危机进行吻合性分析。
经过分析, 证明本文所构建的生命周期各阶段的企业家胜任力模型与企业生命周期各阶段的所要应对的危机基本符合, 本研究为企业家有针对性地完善和提高个人素质以适应企业发展的要求和克服各阶段可能出现的危机进而延长企业寿命提供了依据和指导。
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