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  • 高级管理人员评估信息技术(IT)投资业务价值的能力因缺乏进行可靠的绩效评估的分析工具而受到严重阻碍。 在本文中,我们提出了一个称为“业务价值链接”的概念框架,该框架用于表示IT的直接输出在公司及其运营环境...
  • 自动驾驶概述

    万次阅读 2020-02-08 20:27:27
    IV)是一个集环境感知、动态决策与规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合系统,相关技术涉及信息工程、控制科学与工程、计算机科学、机械工程、数理科学、生命科学等诸多学科,是衡量一个国家科研实力和工业水平...

    随着5G逐渐走进人们的视线,自动驾驶汽车成为一个社会热门话题。那么自动驾驶究竟是什么样的?它真的能实现吗?什么时候我们才能真正使用上呢?

    汽车是当今社会的主要交通工具之一,自动驾驶汽车是目前可以看到,并能通过技术手段可以实现的汽车现阶段终极目标。

    自动驾驶是分阶段实现的,目前处于初级阶段,就是车本身的各种驾驶辅助系统以及自动驾驶的进化和配套系统的建立,重点在于解决如何提高汽车驾驶的安全性和可操控性;其高级阶段将是完全的、无人驾驶的智能汽车,彻底将人从方向盘后解脱出来,而汽车可以像人类一样具备感知、分析、判断能力。智能汽车现阶段也分两个发展方向,一类是汽车个体自动化系统控制,靠自主式的传感器,完全不需要依靠互联网;另外一类是智能网联汽车,也就是汽车自动驾驶技术+车联网。这是新兴的发展模式,是ICT和汽车产业的跨界结合出现的创新技术方向。两个方向都能实现自动驾驶的最终目标,中国大力推崇的是智能网联模式。

     

    一、智能化汽车发展

     

    • 智能车的概念

    智能车(Intelligent Vehicle ,IV)是一个集环境感知、动态决策与规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合系统,相关技术涉及信息工程、控制科学与工程、计算机科学、机械工程、数理科学、生命科学等诸多学科,是衡量一个国家科研实力和工业水平的重要标志。

    • 智能化现状

    智能驾驶是汽车驾驶系统物化驾驶员在长期驾驶实践中,对“环境感知-决策规划-控制执行”过程的理解、学习和记忆。

     

     

    环境感知作为第一环节,是智能驾驶的典型应用场景,例如激光雷达与摄像头的车辆检测技术中,需要对数据做聚类处理;线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常用于车道线和交通标志的检测。它处于智能驾驶车辆与外界环境信息交互的重要地位,其关键在于使智能驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力,从而理解自身和周边的驾驶态势。

    决策规划是智能驾驶的主要应用场景,状态机、决策树、贝叶斯网络等技术已经有大量的应用。近年来兴起的深度学习与强化学习能通过大量的机器学习做出对复杂情况的决策,并能进行在线学习优化。由于需要较多的计算资源,是当前计算机与互联网领域内,研究自动驾驶决策规划系统的热门技术。

    控制执行:智能控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习等方法。

     

    世界各国都在积极制定自动驾驶技术路线图,推动自动驾驶汽车的发展,如美国在80年代初已经开始自动驾驶技术的军事化应用;欧洲从80年代中期开始研发自动驾驶车辆,更多强调单车自动化、智能化的发展;日本的自动驾驶研发略晚于欧美,更多关注于采用智能安全系统降低事故发生率、以及采用车间通信方式辅助驾驶。

    由于深度学习算法的引入,汽车智能化技术有了爆发性的突破,成为汽车产业化发展的重要突破口,2009年谷歌开始研发自动驾驶,引发了新一轮的自动驾驶产业热潮,更多科技企业加入市场争夺中。

     

    与欧美等发达国家相比,我国的自动驾驶研发起步相对较晚,自上个世纪90年代起,我国各高校和研究机构陆续开展自动驾驶的研发工作,推出多个测试车型;2009年以来,国家自然科学基金委员会举办“中国智能和未来挑战赛”,为国内智能车技术和交流起到很好的促进作用,在此期间一汽、北汽等传统车企也逐步布局自动驾驶。

     

    二、网联化现状

     

    网联化是指汽车依靠通信技术,将车本身和其它相关联的因素数据通过网络联系在一起,这个网络就叫车联网。车联网的概念源于物联网,即车辆物联网,是以行驶中的车辆为信息感知对象,借助新一代信息通信技术,实现车与X(即车与车-V2V、人-V2P、路-V2I、服务平台-V2N)之间的全方位网络连接,实现了 “三网融合”,将车内网、车际网和车载移动互联网进行融合。车联网利用传感技术感知车辆的状态信息,并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理,以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。

     

     

    车联网是一个很宽泛的领域,从车内发展到车外,正在从车内娱乐导航服务向汽车数据中心发展,内涵不断延伸。目前车联网有两个世界标准流派:一个是IEEE基于WIFI制定的DSRC(Dedicated Short Range Communications,专用短程通信技术),获得通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom 等的支持;另一个是由3GPP通过拓展通信LTE标准制定的C-V2X,并向5G演进,获得多家车企和通信企业的支持,如:福特、宝马、奥迪、戴姆勒、本田、现代、日产、沃尔沃、PSA Group、华为、爱立信、高通、英特尔、三星等。C-V2X的成员显然比DSRC要壮观。

     

    两种技术标准各有千秋,国际上对于车联网到底采用哪种标准,尚未达成一致。业界专家存在三种观点:一种是DSRC技术已经成熟,其经过多年的测试与验证,可行性已经得到验证,同时网络、芯片等产业链相对成熟,没有理由放弃;另外也有观点认为,LTE-V2X技术具备技术优势,其安全性和可靠性都更胜一筹,更有前景;此外还有观点表示,汽车与手机不同,是有本国属性但一般不会大量跨国行驶,因此,不同国家可以使用不同技术。中国有通信网络覆盖广和用户量庞大的优势,一直以来都是LTE-V2X的积极倡导者。

     

    汽车发展经历了机械化和电气化升级,目前又到了一个上台阶的关头。网联时代汽车产品需要创新的重点转向数字化技术,如云平台、人工智能、机器学习等。目前,最基本的车载内嵌网联设备装车率2017年还普遍低于20%,尽管众多厂家的2025年远期规划都近乎100%标配,但当下发展依然缓慢,真正起飞要至少等到2020年。

     

    三、智能网联化

    智能化和网联化相结合成为未来自动驾驶汽车产业发展的重要方向,在智能网联汽车的技术演进过程中,智能化及网联化两者的发展相互促进,不可分割,从而实现完全自动驾驶的最高目标。

    受制于技术和网络覆盖,车联网的价值还远没有被挖掘出来,大多还停留在娱乐和导航的单车、单用户服务,但车联网作为汽车互联网络,尤其是在5G移动网络普及后,可以将衣食住行都连接起来,汽车的内涵由此也在发生改变。5G通信网络的高速、低时延数据传输、高容量、低失真、低误码都为这种模式提供了技术可能。所以,智能化和网联化的结合,可以为汽车智能化系统提供更多、更详细、更准确的数据,以供机器学习,促进智能系统演义进化。

     

    网联汽车会采集、产生大量实时数据,如行驶过程中“(汽)车、(道)路、(数据)云、(路)网、(地) 图五大基本要素交互的数据。诸如汽车和驾驶人信息,汽车信息包括:汽车位置和周边环境信息,以及汽车诊断信息、保养信息、安全信息(门窗开闭,安全气囊使用)、性能信息(发动机和变速箱状态,电池电量)、行驶信息(燃油消耗量,速度,刹车加速,方向盘);驾驶人信息(包括地理位置、用户模式、驾驶历史)等。一辆汽车一天大概产生500GB左右数据,数据主要由汽车制造商安装车载内嵌SIM卡来收集,这就是学习素材的来源。自动驾驶技术其核心决策者是人工智能(AI)系统,就需要大量数据进行训练,现在开展自动驾驶技术的公司可以获得的数据仍然是少量的,有些是在使用模拟数据训练人工智能,大量实际使用数据是自动驾驶技术发展不可或缺的一部分。因此自动驾驶的智能汽车不是一蹴而就的,它的进化发展是靠不断的技术产品迭代,循序渐进实现目标,一个完善的车联网,是促进实现自动驾驶的前置条件之一。

     

    四、我国智能网联汽车政策及标准概况

     

    时间

    发布机构

    政策、标准

    主要内容

    2011年

    国务院

    《中华人民共和国居民经济和社会发展第十二个五年规划》

    国家把车联网列入重大专项

    2011年

    国务院

    《国家“十二五”科学和技术规划》

    车联网项目被列为国家重大专项(第三专项)中的重要项目,首期投入资金打百亿

    2012年

    交通部

    《2012-2020交通运输业智能智能交通发展战略》

    标志着智能交通上升到国家战略,交通部启动的新一代智能交通体系发展战略和应用车联网技术推进现代交通运输策略重大研究项目,为未来5-10年的发展进行谋划

    2013 年

    国务院

    《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》

    将车联网作为物联网的核心应用领域

    2015年

    国务院

    《中国制造2025》

    提出到2020年,掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术,初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系

    2015年

    国务院

    《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》

    提出通过基础设施、运输工具、运行信息等互联网化,推进基于互联网平台的便捷化交通运输服务发展

    2015年

    工信部

    《车联网发展创新行动计划(2015-2020年)》

    推动车联网技术研发和标准制定,组织发展车联网试点、基于5G技术的车联网示范

    2016年

    工信部

    《智能网联汽车发展技术路线图》

    为行业发展提供清晰思路和方向,同时为相关政策和行业标准的推出奠定基础

    2016年

    国家质检总局

    《装备制造业和质量提供规划》

    加快开展智能网联汽车标准化工作

    2016年

    发改委、交通部

    《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》

    从“智能”和“网联”连个方面提出加大研发和示范效应的要求

    2016年

    工信部、公安部、交通部

    《智能网联汽车公共道路适应性验证规范》

    对测试车辆、测试道路、测试驾驶人、路试信息记录等相关要是提出了基本要求

    2016年

    中国汽车工程学会、智能交通联盟

    启动ADAS相关标准研究与制定工作

    主要包括AEB、DSB、LKA、自动泊车等标准、并发布了C-NCAP的2018版的详细试验及评分方案

    2016年

    交通部

    《营运客车安全技术条件(JT/T19042016)》

    要求9m以上的营运客车加装车道偏离预警系统(LDWS)以及符合标准的自动紧急自动系统(AEBS)功能

    2017年

    中国智能网联产业创新联盟

    《合作式智能交通系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》

    中国汽车工程学学会的团体标准、填补了国内V2X应用层标准的空白

    2017年

    国务院

    《新一代人工智能发展规划》

    构建开放协同的人工智能科技创新体系,明确提出发展自动驾驶汽车等智能运载工具

    2018年4月

    工信部、交通部、公安部

    《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》

    明确道路测试的管理要求和职责分工规范和统一各地方基础性检测项目和测试规程

    2018年6月

    工信部

    车联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段的管理规定(征求意见稿)

    拟规划5905-5925MHz频段作为LTE-V2X技术的车联网(智能网联汽车)直连通信工作频段

    2018年6月

    工信部、国家标准委

    《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》

    明确智能网联汽车标准体系建设的指导思想、基本原则、建设目标和标准体系框架

    2018年7月

    交通部

    《自动驾驶封闭场地建设技术指南》

    国家部委出台的第一部关于自动驾驶风暴测试场地建设技术的规范性文件

    2018年12月

    工信部

    《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》

    到2020年,实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特点场景应用,车联网综合应用体系基本构建

    2019年3月

    发展改革委、生态环境部、商务部

    《推动重点消费品更新升级 畅通资源循环利用实施方案(2019-2020年)》

    推动智能汽车创新发展。加强汽车制造、信息通信、互联网等领域企业深度合作,组织实施智能汽车关键技术攻关,重点开展车载传感器、芯片、中央处理器、操作系统等研发与产业化。坚持自主式和网联式相结合的发展模式,培育具有国际竞争力的智能汽车品牌。


    五、 智能网联汽车未来发展所面临的问题 

     

    智能网联汽车的愿景非常美好, 自动驾驶未来也一定会实现, 但征途不会平坦。要实现高级别的自动驾驶, 智能网联汽车产业发展过程中仍然有很多问题需要解决:一是提升关键技术掌控能力,如传感器、控制器、执行器等智能网联汽车核心电子件、车载智能化软硬件平台、智能感知部件、先进能源动力平台、车载通信系统等方面;二是智能网联汽车制造及配套体系仍需完善,传统汽车制造领域在智能网联汽车技术积累与产品研发方面存在局限性,适应智能网联汽车制造的新型智能化汽车制造能力尚有不足;三是传统汽车设计制造与计算、通信等能力在融合与协调还需要加强,从而进一步适应快速发展的汽车网联化、智能化的需求;四是智能交通还需加强统筹规划,在智能路网、运管运控平台、应用示范等方面有待统一标准、提升能力;五是构建智能网联汽车安全保障体系,如汽车接入授权、个人信息数据、云端控制、等安全问题仍需进一步探索和提升。

     

    六、智能网联车标准及法律突破方向

     

    智能网联汽车相关技术标准尚处于建设初期,现有标准大部分是行业标准,难以满足智能网联快速、跨行业、融合发展的需求,目前国际上进行自动驾驶技术研发的国家和领头企业,都在试图抢先制定出相应的行业标准,成为这个领域的引领者。

    近年来,我国相继出台了《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》、《2019年智能网联汽车标准化工作要点》等标准定制指导性文件,分为总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务等部分,目前已取得了阶段性进展,近期在高级驾驶辅助系统方面已经有6项标准完成了标准审查,进入到报批阶段,还有9项标准目前正在立项,编制相关的标准草案。

     

     

    在法律层面,尚未针对智能网联汽车做出调整,《道路交通安全法》、《公路法》、《保险法》等都不涉及自动驾驶方面内容。智能网联汽车不仅仅关系到车辆制造者,同时还有网络提供者、云端运营者、道路建设维护者等,每一个元素都是至关重要的因子,自动驾驶的社会化,将彻底颠覆这几者间的法律关系。要厘清各自的责任与义务是必须的,这需要法律法规作为保障。还有《网络安全法》、《测绘法》等都存在不适用于智能网联汽车技术产业化的规定。例如现行的《道路交通安全法》未有涉及到关于智能网联汽车的相关条例,因此,智能网联汽车只能遵守机动车上道路行驶以及机动车试验的一般规定。

     

    结语:

    智能网联汽车不只是一种交通工具,它将成为一张巨大交通网络上的智能终端、一个完全自动行走的机器。它作为一种社会生活、生产工具,影响着人、车、物、路、自然环境等的因素,人们需要考量其安全性要远高于其运输载体的属性。所以,如何将一套冷冰冰的机器培养训练成为精密的人脑,任重而道远!

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  • 智慧园区价值探讨

    千次阅读 2020-06-03 15:52:57
    对园区价值化概念、认知维度、衡量标准等进行界定,提出园区价值化战略通过载体智慧化、产品标准化、价值中心化、运营生态化四条路经实现。 【国家产业投资】 《2020年国务院政府工作报告》中提出三大资金出口,扩大...

    【园区价值化战略与模式初探】
    对园区价值化概念、认知维度、衡量标准等进行界定,提出园区价值化战略通过载体智慧化、产品标准化、价值中心化、运营生态化四条路经实现。

    【国家产业投资】
    《2020年国务院政府工作报告》中提出三大资金出口,扩大有效投资:
    1.专项债卷。今年拟安排地方政府专项债卷3.75万亿元,比去年增加1.6万亿,提高专项债卷可用做项目资本金的比例,中央预算内投资安排6000亿。重点支持既促销费惠民生又调结构增后劲的”两新一重“建设,发展新一代信息网络,拓展5G应用,建设充电桩,推广新能源汽车,激发新消费需求、助力产业升级。健全市场化投资机制,支持民营企业平等参与。

    2.财政赤字。将赤字率从2.8%提高至3.6%以上,财政赤字规模比去年增加1万亿,积极对冲疫情造成的减收增支影响,稳定并提振市场信心。

    3.抗疫特别国债。中央财政发行10000亿元,全部转给地方主要用于公共卫生等基础设施建设和抗疫相关支出。

    【国家产业政策动态】
    《关于工业大数据发展的指导意见》 正式发布。整体思路:顺应大数据与工业深度融合发展趋势, 通过促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、 提升数据治理能力、 加强数据安全管理, 打造资源富集、 应用繁荣、 产业进步、 治理有序的工业大数据生态体系。

    工信部关于深入推进移动物联网全面发展的通知:到2020年底, NB-IoT网络实现县级以上城市主城区普遍覆盖, 重点区域深度覆盖;移动物联网连接数达到12亿;推动NB-IoT模组价格与2G模组趋同, 引导新增物联网终端向NB-IoT和Cat1迁移;打造一批NB-IoT应用标杆工程和NB-IoT百万级连接规模应用场景。鼓励各地在工业(产业) 园区、 智慧城市、 美丽乡村以及城市道路桥梁、 市政管网、 综合管廊、交通物流、 绿地景观等基础设施建设中统筹考虑智慧应用需求, 提前做好移动物联网相关设施建设或预留空间。

    【华为产业】与地方政府、学院成立鲲鹏生态,培养专业人才。

    【园区价值】
    园区价值本体:园区承载经济活动存在的基本属性,它是园区价值增值的基础和条件;
    园区价值增值:是园区价值表现的高级阶段,通过资源整合、产品打造、服务输出、形成园区产业生态,实现价值增值。

    【园区价值化衡量维度】
    一、园区价值可量化:
    1.园区实现核心优势构建的前提是园区产品价值可量化;
    2.园区通过可量化的产品、服务快速实现运营模式的复制和输出,精准导入资源,构建产业生态;
    3.通过园区产品的封装、不断地输出、反馈、调整、实现产品迭代和优化;

    二、功能产品标准化
    1.园区通过将能力、技术、资源、服务按照一定比例和标准配比输出,实现产品标准化封装;
    2.封装产品帮助园区快速导入资源,构建自己核心能力和优势;
    3.产品封装核心理念:园区即产品(PAAP:Park as a Product)

    三、产业聚集生态化
    1.借助互联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术,高效、智能、科学地帮助园区快速匹配上下游产业链资源、订单需求、融资渠道、技术来源,快速搭建生态;
    2.智慧园区作为网络协同平台节点,快速实现外部要素链接、内部智慧运营、底层技术开放共享的产业生态。

    【园区价值实现路径】
    载体智慧化、产品标准化、价值中心化、运营生态化。
    一、载体智慧化
    1.微内核:园区系统+中央驾驶舱。信息化、智能化、智慧化。
    2.全场景:数字化应用场景落地,内生孵化,外向延申。
    3.分布式:园区闭环对外协同,系统融合,资源联动。
    二、产品标准化
    产品封装:将资源、能力、服务、技术按照一定能力进行匹配,形成高效率产出的能力。
    ”1321“封装模式:
    ”1“一个核心主导能力企业;
    ”3“科技能力、资本能力、人才能力3大赋能力建设;
    ”2“一个公共服务平台和一个公共技术平台;
    ”1“EOP网络协同平台。

    三、价值中心化
    园区价值将呈现中心化的趋势,园区将承担城市指挥功能中枢、产业技术开源平台、产业生态赋能核心三大功能。金融、人才、政策、技术、中介、媒体等要素在园区内部聚集、聚合、聚焦、聚变,形成内部产业生态,并通过城市智慧大脑、产业智慧大脑、订单中心、结算中心、创新中心、转化中心等功能模块向外辐射,引领区域经济发展。

    四、运营生态化
    借助互联网、大数据、人工智能、云计算等网络信息技术,以新型智慧园区为网络协同平台,通过数据集成管理、要素资源智慧匹配、线上线下协同服务等方式,实现园区夕部要素、内部园区运营、底层感知技术三维度产业技术协同,最终打造服务精细化化、管理智慧化、招商精准化、资源共享化的园区运营生态。
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  • 信息系统工作论文系列
  • 测试开发需要学习的知识结构

    万次阅读 多人点赞 2018-04-12 10:40:58
    以创新的工作模式提升产品的用户价值 职位要求: -计算机相关专业,本科及以上学历 -能熟练地应用以下一门或几门技术进行相关开发:C/C++/Java/object-c、Linux/Unix Shell、Perl/Python/PHP、JavaScript/Html/Ajax...

     努力成为一个优秀的测试开发从业者,加油!!!   

    目录

    一、白盒与黑盒测试什么区分

    1、黑盒测试

    2、白盒测试

    3、白盒测试&黑盒测试对比

    4、白盒测试&黑盒测试详细介绍

    黑盒测试

    白盒测试

    二、测试相关经验

    三、测试能力培养

    一、业务分析能力

    二、缺陷洞察能力

    三、团队协作能力

    四、专业技术能力

    五、逻辑思考能力

    六、问题解决能力

    七、沟通表达能力

    八、宏观把控能力


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    工作职责:
    -负责百度核心产品的测试工作,如信息流、搜索、百度APP、小程序、好看视频、贴吧等
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    -评估项目质量风险并制定项目测试方案,设计并执行测试用例,跟踪定位产品软件中的缺陷或问题,保证项目质量和进度
    -根据产品和项目特点,提出合理的自动化解决方案,并负责产品线特色化的测试框架和测试工具,运用技术手段提升代码交付的质量和效率
    -参与互联网产品整个工程生产、发布过程中的技术创新,包括研发敏捷研发工具、线上监控系统、性能测试和监督工具等精确评估线上系统表现,以创新的工作模式提升产品的用户价值
    职位要求:
    -计算机相关专业,本科及以上学历
    -能熟练地应用以下一门或几门技术进行相关开发:C/C++/Java/object-c、Linux/Unix Shell、Perl/Python/PHP、JavaScript/Html/Ajax、MySql/Oracle及相关数据库技术等
    -具备快速的产品及业务学习能力,敏捷全面的逻辑思维能力
    -有责任心、敢于担当,工作积极主动,具备良好的团队合作精神,能融入多功能团队并与其他部门同事进行良好的沟通及合作
    -热爱互联网,对互联网相关业务或技术充满好奇及热情;在软件测试领域,对发现、分析及解决问题的工作有浓厚兴趣

    感兴趣的同学可以将简历投递至liujunping@baidu.com

     

    ========================================================================================

    一些视频链接:我这有一些软件测试的视频,你可以点开看看。

    转行互联网测试需要哪些技能? - 假装在测试的回答 - 知乎

    作为一名软件测试人员,有哪些网站是你应该多多关注的,哪些书籍是你必须要看的? - 假装在测试的回答 - 知乎

    一、白盒与黑盒测试什么区分

    1、黑盒测试

    黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试,它是在已知产品所应具有的功能,通过测试来检测每个功能是否都能正常使用,在测试时,把程序看作一个不能打开的黑盆子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,测试者在程序接口进行测试,它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用,程序是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息,并且保持外部信息(如数据库或文件)的完整性。黑盒测试方法主要有等价类划分、边值分析、因—果图、错误推测等,主要用于软件确认测试。 “黑盒”法着眼于程序外部结构、不考虑内部逻辑结构、针对软件界面和软件功能进行测试。“黑盒”法是穷举输入测试,只有把所有可能的输入都作为测试情况使用,才能以这种方法查出程序中所有的错误。实际上测试情况有无穷多个,人们不仅要测试所有合法的输入,而且还要对那些不合法但是可能的输入进行测试。

    2、白盒测试

    白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试,它是知道产品内部工作过程,可通过测试来检测产品内部动作是否按照规格说明书的规定正常进行,按照程序内部的结构测试程序,检验程序中的每条通路是否都有能按预定要求正确工作,而不顾它的功能,白盒测试的主要方法有逻辑驱动、基路测试等,主要用于软件验证。

    “白盒”法全面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试。“白盒”法是穷举路径测试。在使用这一方案时,测试者必须检查程序的内部结构,从检查程序的逻辑着手,得出测试数据。贯穿程序的独立路径数是天文数字。但即使每条路径都测试了仍然可能有错误。第一,穷举路径测试决不能查出程序违反了设计规范,即程序本身是个错误的程序。第二,穷举路径测试不可能查出程序中因遗漏路径而出错。第三,穷举路径测试可能发现不了一些与数据相关的错误。

    软件人员使用白盒测试方法,主要想对程序模块进行如下的检查:
    – 对程序模块的所有独立的执行路径至少测试一次;
    – 对所有的逻辑判定,取 “ 真 ” 与取 “ 假 ” 的两种情况都至少测试一次;
    – 在循环的边界和运行界限内执行循环体;
    – 测试内部数据结构的有效性,等。
    具体包含的逻辑覆盖有: – 语句覆盖 – 判定覆盖 – 条件覆盖 – 判定-条件覆盖 – 条件组合覆盖 – 路径覆盖。

    3、白盒测试&黑盒测试对比

    白盒测试技术 (White Box Testing) : 深入到代码一级的测试,使用这种技术发现问题最早,效果也是最好的。该技术主要的特征是测试对象进入了代码内部,根据开发人员对代码和对程序的熟悉程度,对有需要的部分进行在软件编码阶段,开发人员根据自己对代码的理解和接触所进行的软件测试叫做白盒测试。这一阶段测试以软件开发人员为主,在 JAVA 平台使用 Xunit 系列工具进行测试, Xunit 测试工具是类一级的测试工具对每一个类和该类的方法进行测试。

    黑盒测试技术( Black Box Testing ):黑盒测试的内容主要有以下几个方面,但是主要还是功能部分。主要是覆盖全部的功能,可以结合兼容,性能测试等方面进行,根据软件需求,设计文档,模拟客户场景随系统进行实际的测试,这种测试技术是使用最多的测试技术涵盖了测试的方方面面,可以考虑以下方面:

    1正确性 (Correctness) :计算结果,命名等方面

    2可用性 (Usability) :是否可以满足软件的需求说明。

    3边界条件 (Boundary Condition) :输入部分的边界值,就是使用一般书中说的等价类划分,试试最大最小和非法数据等等。

    4性能 (Performance) : 正常使用的时间内系统完成一个任务需要的时间,多人同时使用的时候响应时间在可以接受范围内。 J2EE 技术实现的系统在性能方面更是需要照顾的,一般原则是 3 秒以下接受, 3-5 秒可以接受, 5 秒以上就影响易用性了。如果在测试过程中发现性能问题,修复起来是非常艰难的,因为这常常意味着程序的算法不好,结构不好,或者设计有问题。因此在产品开发的开始阶段,就要考虑到软件的性能问题

    5压力测试 (Stress) : 多用户情况可以考虑使用压力测试工具,建议将压力和性能测试结合起来进行。如果有负载平衡的话还要在服务器端打开监测工具 , 查看服务器 CPU 使用率,内存占用情况,如果有必要可以模拟大量数据输入,对硬盘的影响等等信息。如果有必要的话必须进行性能优化 ( 软硬件都可以 ) 。这里的压力测试针对的是某几项功能。

    6错误恢复 (Error Recovery) :错误处理,页面数据验证,包括突然间断电,输入脏数据等。

    7安全性测试 (Security) :这个领域正在研究中,防火墙、补丁包、杀毒软件等的就不必说了,不过可以考虑。破坏性测试时任意看了一些资料后得知 , 这里面设计到的知识 内容可以写本书了 , 不是一两句可以说清的,特别是一些商务网站,或者跟钱有关,或者和公司秘密有关的 web 更是需要这方面的测试,在外国有一种专门干这一行的人叫安全顾问,可以审核代码,提出安全建议,出现紧急事件时的处理办法等,在国内没有听说哪里有专门搞安全技术测试的内容。

    4、白盒测试&黑盒测试详细介绍

    黑盒测试

      · 等价类划分方法
      · 边界值分析
      · 错误推测
      · 因果图方法
      · 判定表驱动分析方法
      · 正交实验设计方法:取正交的测试用例组合
      · 功能图分析方法
    1)等价类划分:
      把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例,该方法是一种重要的,常用的黑盒测试 用例设计方法。等价类划分可有两种不同的情况:有效等价类和无效等价类。
      有效等价类:对于程序的规格说明来说是合理的,有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。
      无效等价类:与有效等价类的定义相反。
    2)边界值分析法:
      边界值分析方法是对等价类划分方法的补充。长期的测试 工作经验告诉我们,大量的错误是发生在输入或者输出范围的边界上,而不是发生在输入输出范围的内部,因此针对各种边界情况设计测试用例,可以查出更多的错误。
      使用边界值分析方法设计测试用例,首先应确定边界情况,通常输入和输出等价类的边界,就是应着重测试的边界情况,应当选取正好等于,刚刚大于或刚刚小于边界的值作为测试数据,而不是选取边界类中的典型值或任意值作为测试数据。
    3)错误推测法:
      基于经验和直觉推测程序中所有可能存在的各种错误,从而有针对性的设计测试用例的方法。
      列举出程序中所有可能有的错误和容易发生错误的特殊情况,根据他们选择测试用例。例如,在 单元测试时列出的许多在模块中常见的错误,以前产品测试中经常发现的错误等,这些就是经验的总结。还有,输入数据和输出数据为零的情况;输入表格为空格或者输入表格只有一行,这些都是容易发生错误的情况,可选这些情况下的例子作为测试用例。
    4)因果图方法:
      前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法,都是着重考虑输入条件,但未考虑输入条件之间的联系。考虑输入条件之间的相互组合,可能会产生一些新的情况,但要检查输入条件的组合意识一件容易的事情,因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合,相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例,这就需要利用因果图。
    因果图方法最终生成的是判定表,它适合于检查程序输入条件之间的各种组合情况。
    利用因果图生成测试用例的基本步骤:
      (1) 分析软件规格说明描述中, 那些是原因(即输入条件或输入条件的等价类),那些是结果(即输出条件), 并给每个原因和结果赋予一个标识符.
      (2) 分析软件规格说明描述中的语义.找出原因与结果之间, 原因与原因之间对应的关系. 根据这些关系,画出因果图.
      (3) 由于语法或环境限制, 有些原因与原因之间,原因与结果之间的组合情况不不可能出现. 为表明这些特殊情况, 在因果图上用一些记号表明约束或限制条件.
      (4) 把因果图转换为判定表.
      (5) 把判定表的每一列拿出来作为依据,设计测试用例.
      从因果图生成的测试用例(局部,组合关系下的)包括了所有输入数据的取TRUE与取FALSE的情况,构成的测试用例数目达到最少,且测试用例数目随输入数据数目的增加而线性地增加.
      前面因果图方法中已经用到了判定表.判定表(Decision Table)是分析和表达多逻辑条件下执行不同操作的情况下的工具.在程序设计发展的初期,判定表就已被当作编写程序的辅助工具了.由于它可以把复杂的逻辑关系和多种条件组合的情况表达得既具体又明确.
    5)判定表通常由四个部分组成.
      条件桩(Condition Stub):列出了问题得所有条件.通常认为列出得条件的次序无关紧要.
      动作桩(Action Stub):列出了问题规定可能采取的操作.这些操作的排列顺序没有约束.
      条件项(Condition Entry):列出针对它左列条件的取值.在所有可能情况下的真假值.
      动作项(Action Entry):列出在条件项的各种取值情况下应该采取的动作.
      规则:任何一个条件组合的特定取值及其相应要执行的操作.在判定表中贯穿条件项和动作项的一列就是一条规则.显然,判定表中列出多少组条件取值,也就有多少条规则,既条件项和动作项有多少列.
       判定表的建立步骤:(根据软件规格说明)
      ①确定规则的个数.假如有n个条件.每个条件有两个取值(0,1),故有 种规则.
      ②列出所有的条件桩和动作桩.
      ③填入条件项.
      ④填入动作项.等到初始判定表.
      ⑤简化.合并相似规则(相同动作)
      B. Beizer 指出了适合使用判定表设计测试用例的条件:
      ①规格说明以判定表形式给出,或很容易转换成判定表.
      ②条件的排列顺序不会也不影响执行哪些操作.
      ③规则的排列顺序不会也不影响执行哪些操作.
      ④每当某一规则的条件已经满足,并确定要执行的操作后,不必检验别的规则.
      ⑤如果某一规则得到满足要执行多个操作,这些操作的执行顺序无关紧要.

    白盒测试

    白盒测试的方法:总体上分为静态方法和动态方法两大类。

    静态分析是一种不通过执行程序而进行测试的技术。静态分析的关键功能是检查软件的表示和描述是否一致,没有冲突或者没有歧义。

    动态分析的主要特点是当软件系统在模拟的或真实的环境中执行之前、之中和之后 , 对软件系统行为的分析。动态分析包含了程序在受控的环境下使用特定的期望结果进行正式的运行。它显示了一个系统在检查状态下是正确还是不正确。在动态分析技术中,最重要的技术是路径和分支测试。下面要介绍的六种覆盖测试方法属于动态分析方法。

    本文介绍六种白盒子测试方法:(强度由低到高)语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定条件覆盖、条件组合覆盖、路径覆盖。

    1)所谓语句覆盖:就是设计若干个测试用例,运行被测程序,使得每一可执行语句至少执行一次。这里的“若干个”,意味着使用测试用例越少越好。语句覆盖率的公式可以表示如下:

    语句覆盖率=被评价到的语句数量/可执行的语句总数 x 100%

    2判定覆盖:使设计的测试用例保证程序中每个判断的每个取值分支(t or f)至少经历一次

    [优点]:判定覆盖具有比语句覆盖更强的测试能力,而且具有和语句覆盖一样的简单性,无需细分每个判定就可以得到测试用例。

    [缺点]:往往大部分的判定语句是由多个逻辑条件组合而成(如,判定语句中包含AND、OR、CASE),若仅仅判断其整个最终结果,而忽略每个条件的取值情况,必然会遗漏部分测试路径。

      例如:

      int a,b;

      if(a || b)

      执行语句1

      else

      执行语句2

    要达到这段程序的判断覆盖,我们采用测试用例:1)a = true , b = true ;2)a = flase, b = flase

    3条件覆盖:条件覆盖是指选择足够的测试用例,使得运行这些测试用例时,判定中每个条件的所有可能结果至少出现一次,但未必能覆盖全部分支

    条件覆盖要检查每个符合谓词的子表达式值为真和假两种情况,要独立衡量每个子表达式的结果,以确保每个子表达式的值为真和假两种情况都被测试到。

    4 判定条件覆盖:判定-条件覆盖就是设计足够的测试用例,使得判断中每个条件的所有可能取值至少执行一次,同时每个判断的所有可能判断结果至少执行,即要求各个判断的所有可能的条件取值组合至少执行一次。

    5) 条件组合覆盖:在白盒测试法中,选择足够的测试用例,使所有判定中各条件判断结果的所有组合至少出现一次,满足这种覆盖标准成为条件组合覆盖。

    6路径覆盖:是每条可能执行到的路径至少执行一次;

     说明:其中语句覆盖是一种最弱的覆盖,判定覆盖和条件覆盖比语句覆盖强,满足判定/条件覆盖标准的测试用例一定也满足判定覆盖、条件覆盖和语句覆盖,条件组合覆盖是除路径覆盖外最强的,路径覆盖也是一种比较强的覆盖,但未必考虑判定条件结果的组合,并不能代替条件覆盖和条件组合覆盖。

    举例:

    if A and B then Action1

    if C or D then Action2

    1)语句覆盖最弱,只需要让程序中的语句都执行一遍即可 。上例中只需设计测试用例使得A=true B=true C=true 即可。

    2)分支覆盖又称判定覆盖:使得程序中每个判断的取真分支和取假分支至少经历一次,即判断的真假均曾被满足。上例需要设计测试用例使其分别满足下列条件即可(1)A=true,B=true,C=true,D=false(2)A=true,B=false,C=false,D=false。

    3)条件覆盖:要使得每个判断中的每个条件的可能取值至少满足一次。上例中第一个判断应考虑到A=true,A=false,B=true,B=false第二个判断应考虑到C=true,C=false,D=true,D=false,所以上例中可以设计测试用例满足下列条件(1)A=true,B=true,C=true,D=true(2)A=false,B=false,C=false,D=false。

    4) 路径覆盖:要求覆盖程序中所有可能的路径。所以可以设计测试用例满足下列条件(1)A=true,B=true,C=true,D=true(2)A=false,B=false,C=false,D=false(3)A=true,B=true,C=false,D=false(4)A=false,B=false,C=true,D=true。

    二、测试相关经验

          测试流程方面我的组长是一位经验丰富的老测试了,到目前已经9年了,我在她的带领下,从最开始的分析需求开始,逐步地跟着项目走完整个测试流程,包括纯手工测试,包含了自动化的测试流程,包含了性能测试的测试流程,直至每一个测试报告的最终形成。使我完全理解了一个科学,正确,严谨,正规化的测试流程。

           测试方法方面我个人特别注重理论知识和实际操作相结合,在理论知识方面,我主要是购买一些书籍,从最基础的软件测试理论到各种各样的程序设计语言,再到自动化测试,包括Java语言的自动化测试,Python语言的自动化测试,到性能测试的各项性能指标的分析,数据分析都是我自己提供书籍上的知识来获得的,在淘宝上面有各种各样的书籍和视频教程,我基本上都看了个遍,到目前为止,我的各种学习资料用了1T的移动硬盘来装,书籍也有一百多本了,在实际操作方面,我主要向我的组长请教,她是因为女生,特别注重细节,当我有不懂得地方就去请教她,我会问她为什么要这么操作,然后我会对比理论和实际的区别,为什么有这种区别。就这样我就通过一个个的项目来夯实理论知识和实际操作,每一次做完项目我都会进行一个总结,自己学到了哪些新的技术和方法?遇到了哪些新的问题?以后再遇到怎么处理?

           新的知识补充方面:随着项目的不同,所运用的知识也不同,每一次学习不同的知识既是工作项目的需要,也是自己学习新知识的契机,比如说学习python语言,本来我们测试人员是不用写代码的,或者说可以用Java写,但是目前市面上都在用python语言来写自动化测试脚本,肯定是有它的道理的,那么我当时给自己的目标并不是仅仅为了满足写自动化脚本那么简单,我还想把python语言全部学会,我下定决心之后就立即着手执行,因为我本来就是开发出身,会代码,所有的语言都是相通的,都有变量,流程控制语句,和方法三大内容。JavaScript和Python都是弱类型,解释性的语言,所以在学习的时候我就在对比起来学习,很快学会了这门语言,所以我个人觉得,不管做什么,我们不仅仅要会用它,而且要知道它为什么这样用?最好是能够精通,对我们的测试工作是十分有利的。

           知识结构方面我们作为一个测试人员,不仅仅要做好本职工作,把自己的测试技术练好,而且还要一个广泛涉猎,对前台,后台,硬件知识,网络知识都应该去学习,对我们快速定位bug,提出有效针对性的修改硬件非常有好处,如果有条件的话,尽量向全栈发展。开发的发展方向是向深度和精度发展,而测试是一个向广度发展的岗位,需要不同的知识来融合,因为我们测试的是一个集成的,有多种技术融合而成的系统项目,就需要我们广泛涉猎和学习,所以从职业规划和寿命度上面来看,测试的工作也是非常的不错,所以不断的学习才是硬道理!

           团队的氛围方面我本人是军人出身,历来重视团结的重要性,所以和开发人员,测试人员,需求人员以及上级相处要从大局出发,我们的每一个人员都是一个项目不可或缺的一份子,必须团结起来,才能为最后产品的顺利交付打好基础条件,所以同事之间的相处是最需要拿捏分寸的,特别是开发人员,人和人都是相互的,只要讲道理,相信别人是会理解的,总之一句话:从整个项目的大局出发,把工作做好。

           回首测试经历,我总结了以下几点:

           1.不断学习,不能丧失对新知识学习的渴望,对旧的知识形成体系,夯实基础,测试理论知识基本上这么多年以来没有变过,主要是一些方法和工具的改变和升级,广泛涉猎相关知识,为测试工作服务;

           2.搞好内部团结,建立起亲密的同事关系,不仅是对个人社交能力还是对自己的工作上的能力都是一个提升,都是百利而无一害的!

    三、测试能力培养

    一、业务分析能力

    1.分析整体业务流程

    不了解整个公司的业务,根本就没办法进行测试

    2.分析被测业务数据

    了解整个业务里面所需的数据有哪些?哪些是需要用户提供的?哪些是自己提供的?有哪些可以是假数据?有哪些必须是真数据?添加数据的时候可以用哪个库?

    明白了整个软件的数据库架构,才能知道哪一个数据是从哪一个表里头带出来的,它的逻辑是什么,有没有连带关系。

    3.分析被测系统架构

    用什么语言开发的?用的是什么服务器?测试它的话需要用什么样的环境进行测试?整体的测试环境是什么样的?

    如果缺少了,需要进行环境搭建,架构搭建。一般去一家新公司之后,架构是搭建好的,了解它即可,熟悉之前的这些老员工们使用什么样的架构去做的。

    4.分析被测业务模块

    整个软件有哪些模块,比如说首页面、注册页面、登录页面、会员页面、商品详情页面、优惠券页面等等

    明白有多少个模块需要测试,每个模块之间的连带关系,进而怎样进行人员分工

    5.分析测试所需资源

    我需要几台计算机,需要几部手机,手机需要什么样的系统,什么样的型号。

    比如测一个网站的性能的时候,电脑的配置达不到测试并发5000人的标准,要么升级电脑的硬件配置,要么多机联合,多机联合时需要几台电脑,都需要提前筹划。

    6.分析测试完成目标

    我的性能目标是什么样的?我的功能目标是什么样的?我要上线达到的上线标准是什么样的?

    性能目标,比如我要达到并发5000人的时候,CPU占用率不能高于70%,内存占用率不能高于60%,响应时间不能超过5秒

    功能目标,比如整体的业务流程都跑通,所有的分支流程都没有问题,所有的接口都能够互相调用,整体的UI界面没有问题,兼容性没有问题等

    把这些问题都弄清楚,测试的思路会非常的清晰

    二、缺陷洞察能力

    1.一般缺陷的发现能力

    至少你要满足一般缺陷的发现能力,这个是最基本的,如果要连最简单的一般的缺陷都发现不了的话,别说优秀测试工程师了,你说你是测试我都不信

    2.隐性问题的发现能力

    在软件的测试过程当中有一些缺陷藏的比较深,有的是性能方面的问题,有的是功能方面的问题,它需要有一些设定特定的条件的情况下才会出现这样的问题。

    比如说买双鞋必须选择的是什么品牌,必须选择是红颜色,必须选择44号,而且必须选择用特定的支付方式才会出现这样的bug的时候,那么这种就属于特别隐性的bug,对于这样的问题的发现能力一定要比别人更强,要找到一些别人可能发现不了的bug

    3.发现连带问题的能力

    当发现了一个缺陷之后,能够想到通过这个缺陷可能会引发其他哪个地方出现问题,这就叫做连带的问题。而不是说发现这一个bug之后提了这一个就算完了,一定要有一个察觉,可能其他地方也存在这样的问题。

    4.发现问题隐患的能力

    有些软件里边可能有一些操作模块,或者是代码写的接口,表面上没有什么问题,但是它是有隐患的,比如说这个接口写的不稳定,当他传的数据有一些问题的时候,可能它最后返回的结果就是报错就是报404或者报乱码。

    5.尽早发现问题的能力

    如果你只能停留在界面级别的话,那你根本就没有办法达到尽早发现问题的这个能力

    你必须要等到前端人员把每个界面都做好了之后才能进入测试,而我能比你早一个月进入测试了,然后我比你结束测试时间快一个月,而你又比我晚一个月,那么咱俩的薪资一下就拉开了

    6.发现问题根源的能力

    需要知道这个缺陷它到底是由什么原因产生的,是属于什么类型的缺陷,是ui前端人员做的问题,还是后台接口人员做的问题?

    不仅要找到这个bug,还要知道这个bug产生的原因,这样的测试人员是非常棒的,而且很是受人尊敬,提bug的方式也就不一样了

    三、团队协作能力

    1.合理进行人员分工

    合理的进行人员分工是提高效率的重要保证

    2.协助组员解决问题

    比如说测试在赶进度,或者这个软件项目的质量把控是一个团队来把控的,协助组员解决问题就显得尤为关键

    3.配合完成测试任务

    一个团队里边的人员分工,他们的任务都是不一样的,这就是咱们说的配合。你的东西做完了,要轮到我了,我的性能测完了之后该轮到你了,所以整个的一个流程下来之后,大家应该是各司其职,配合得非常紧密的一个过程

    4.配合开发重现缺陷

    我给你提bug,你改我的bug,咱们的目的只有一个,就是让这个软件变得更好,所以在这样的情况下,咱们就一定要配合开发

    5.督促项目整体进度

    既然是一个团队协作的过程,就一定要互相的去督促对方,包括督促开发去改bug,因为开发人员他们有时候工作很忙,他们不知道要先改哪些问题,要后改哪些问题,但是往往有一些缺陷,它影响了测试的这个时间,影响了测试的进度,那么这个时候就需要测试员去督促开发人员,让他尽快的去解决你棘手的问题。这个东西能够提高咱们的测试效率

    6.出现问题勇于承担

    愿意背锅的最后都成为了领导,不愿意背锅的最后依然是员工

    四、专业技术能力

    1.掌握测试基础知识

    基础知识就是根基,根基打好了,你才能够更有效地往后期发展,也就是为了以后的学习做一个铺垫。如果根基都没打好,功能测试不会,就想直接学性能,那性能是做不好的

    2.娴熟运用测试工具

    熟悉工具和熟练使用工具完全是两个概念,熟悉工具基本上等同于不会,遇到过很多简历上写会使用什么什么工具,都没有实际能力。比如loadrunner只会一个简单的录制,增强一下脚本,觉得会用了,那知识会用了1/5,其他4/5 都不会。

    3.了解工具操作原理

    它是怎么样给服务器发送请求的,是用什么样的方式去发送请的,是用什么样的方式去监控的,它的操作原理是什么样的,咱们要把这件事情搞清楚,这样的话能有助于更好的去使用这些东西。包括一些请求的协议,每个协议代表什么意思,它是用来干什么的。

    4.自主完成测试任务

    一定要能够自己完成一个独立的内容,独立的工作,这件事情领导你交给我好了,放心我能给你搞定,要的是这样的人

    5.找出问题出现原因

    找出缺陷的时候,不仅要看它的表面,还要看它的本质

    6.提供问题解决方案

    发现问题不是能力,发现问题并提出解决方案才是真的能力

    7.提供完整测试报告

    测试报告能够说明你表达的清不清楚?领导能不能看懂?还有就是能不能够把你整个测试的过程给它梳理得非常详细,人家能够通过你的报告,能够了解到整个的项目的情况,而不是只了解一个片面的情况

    8.了解相关技术领域

    触类旁通

    五、逻辑思考能力

    1.判断逻辑的正确性

    面试官也经常会给测试人去出一些逻辑题,逻辑题能够分析出来你这个人思维有没有?活跃不活跃?还有他的维度,包括他想的问题的全面性,都能够判断得出来。

    比如说去买一样商品,它的里边逻辑就会经常会出现很多问题,比如说它的会员的级别,什么样的级别去买什么样的商品,它的价格不一样,什么情况下会给优惠券,什么样的情况下不给优惠券?达到多少钱的情况下才能够使用优惠券?如果说这里边的逻辑出现了问题的话,那么整个的业务不用再测了

    2.对可行性逻辑分析

    要去测一个网站的逻辑的时候,一定要先思考这一个业务流程可能会涉及到哪些逻辑,这些逻辑哪些是可行的,有些是正向逻辑,有些是逆向逻辑,都要考虑全面,而不是说只是把正向的逻辑测试全面了,逆向逻辑不考虑。其实往往更容易出错的地方就是逆向逻辑

    3.思维导图梳理思路

    思维导图工具能够起到什么作用,能够让你更有效的进行测试,能够让你的思路更清晰

    4.站在客观角度思考

    去测试的时候,不要仅仅只是站在测试人员的角度上去对整个网站进行测试,还更多的要站在用户的角度,要替用户考虑

    六、问题解决能力

    1.技术上的问题

    把自己的个人能力提升起来,多跟别人虚心请教,多去自己想办法解决问题

    2.工作中的问题

    在任何的企业里边去工作,肯定会遇到一些工作当中的一些不愉快的事情,而不是什么事情都会让你很顺心。所以要去处理工作上的一些不顺心的事情,不要把它带到你的工作上,或者是你的生活上,尽可能的去跟别人沟通,去解决这个工作上遇到的麻烦

    3.同事间的问题

    在工作当中可能会涉及到跟开发人员的沟通,跟产品人员的沟通,跟ui人员的沟通,跟这三方的人员去沟通的时候,就要用不同的沟通方式

    4.领导层的问题

    如果你觉得你的领导不好,或者说你觉得对你的领导一些建议,不要的去跟同事之间去说他坏话或者怎么样的,领导需要的是解决问题的人,而不是制造问题的人

    七、沟通表达能力

    1.和技术人员的沟通

    跟开发人员阐述缺陷时要简洁明了、清晰易懂。当发现严重缺陷时,也不要大惊小怪,要站在开发人员的角度思考如何解决问题。而不是踩在开发头上,炫耀自己发现问题的能力。

    2.和产品人员的沟通

    当对产品提出意见时,要站在用户的角度去说明自己的想法,而不要主观认为不好而要求产品进行修改。

    3.和上级领导的沟通

    跟领导沟通时要有大局观,不能只考虑自己部门的情况。并且与领导沟通时,尽量直奔主题,不要拐弯抹角,当与领导意见不一致时,也不要直接反驳,应该先给予认可,再阐述自己的想法。

    4.在集体会议中沟通

    在集体会议中不要一味的突出自己的个人能力,不要当话痨,也不要默默无闻。适当的提出一些自己的见解,有助于让大家更加重视你的存在。切记不要在多人会议中,去指责别人和推卸问题。各个部门的同事,都要面子~

    5.与下级员工的沟通

    与下级沟通时不要摆高姿态,不要让下级产生畏惧感,应该更多的为下级解决问题。服务好部门的同事,才能更好的产生凝聚力。

    八、宏观把控能力

    1.有效控制测试时间

    测试周期的时间控制,应当采取多种方法去衡量,例如人员能力,人员数量,项目复杂程度,同类项目的测试经验等多方面去衡量。

    2.有效控制测试成本

    测试成本指的是人员成本跟时间成本,不要浪费每个人的时间跟劳动力,要让每个人充分发挥最大的价值。

    3.有效制定测试计划

    测试计划对于一个项目是核心关键,它的存在为了让测试进行中有依据可查。所以测试计划,一定要切合实际情况,要经过思考和衡量最后得出计划安排。

    4.有效控制组员情绪

    组员的情绪可以直接影响测试进度跟测试的质量,当有组员出现思想问题时,应当及时沟通,采取一些必要的措施去解决问题。而不能装看不见。

    5.有效进行风险评估

    任何项目在进行期间都存在许多潜在的风险,例如,人员离职,生病请假,业务变更,需求变更,服务器或其他组件故障等。应当提前做出相应的解决方案,以免到时候手忙脚乱。

    6.有效控制测试方向

    测试的方向是指测试的目标和测试的范围,很多项目的测试是有针对性的,例如性能测试,所以在测试中,一定要随时清楚测试的目标和目的是什么,以免把时间浪费在无关紧要的业务上。

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  • 基于LSTM的股票预测模型_python实现_超详细

    万次阅读 多人点赞 2019-07-05 22:25:13
    sigmoid取值介于0~1之间,乘即点乘则决定了传送的信息量(每个部分有多少量可以通过),当sigmoid取0时表示舍弃信息,取1时表示完全传输(即完全记住)[2]。 LSTM 拥有三个门,来保护和控制细胞状态:遗忘门(forget ...

    一、背景

    近年来,股票预测还处于一个很热门的阶段,因为股票市场的波动十分巨大,随时可能因为一些新的政策或者其他原因,进行大幅度的波动,导致自然人股民很难对股票进行投资盈利。因此本文想利用现有的模型与算法,对股票价格进行预测,从而使自然人股民可以自己对股票进行预测。
    理论上,股票价格是可以预测的,但是影响股票价格的因素有很多,而且目前为止,它们对股票的影响还不能清晰定义。这是因为股票预测是高度非线性的,这就要预测模型要能够处理非线性问题,并且,股票具有时间序列的特性,因此适合用循环神经网络,对股票进行预测。
    虽然循环神经网络(RNN),允许信息的持久化,然而,一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱,在时间序列过长的时候,因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。Hochreiter 和 Schmidhuber 提出的长短期记忆( Long Short-Term Memory,LSTM)模型在RNN结构的基础上进行了改造,从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
    综上所述,深度学习中的LSTM模型能够很好地刻画时间序列的长记忆性。

    二、主要技术介绍

    1、RNN模型

    在传统的RNN(循环神经网络)中,所有的w都是同一个w,经过同一个cell的时候,都会保留输入的记忆,再加上另外一个要预测的输入,所以预测包含了之前所有的记忆加上此次的输入。所有RNN都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的RNN中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。
    当权中大于1时,反向传播误差时,误差将会一直放大,导致梯度爆炸;当权中小于1时,误差将会一直缩小,导致梯度消失,进而导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,使得RNN太过健忘。RNN模型的结构如图:
    在这里插入图片描述

    2、LSTM模型

    长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决反向传播过程中存在梯度消失和梯度爆炸现象,通过引入门(gate)机制,解决了RNN模型不具备的长记忆性问题,LSTM模型的结构如图:

    图2
    具体来说,LSTM模型的1个神经元包含了1个细胞状态(cell)和3个门(gate)机制。细胞状态(cell)是LSTM模型的关键所在,类似于存储器,是模型的记忆空间。细胞状态随着时间而变化,记录的信息由门机制决定和更新。门机制是让信息选择式通过的方法,通过sigmoid函数和点乘操作实现。sigmoid取值介于0~1之间,乘即点乘则决定了传送的信息量(每个部分有多少量可以通过),当sigmoid取0时表示舍弃信息,取1时表示完全传输(即完全记住)[2]。
    LSTM 拥有三个门,来保护和控制细胞状态:遗忘门(forget gate)、更新门(update gate)和输出门(output gate)。
    细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行,只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。
    如图:
    在这里插入图片描述

    3、控制门工作原理

    遗忘门
    在这里插入图片描述
    更新门
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    输出门
    在这里插入图片描述

    四、代码实现

    UI

    demo.py
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import tkinter as tk
    from tkinter import filedialog
    import time
    import pandas as pd
    
    import stock_predict as pred
    
    
    def creat_windows():
        win = tk.Tk()  # 创建窗口
        sw = win.winfo_screenwidth()
        sh = win.winfo_screenheight()
        ww, wh = 800, 450
        x, y = (sw - ww) / 2, (sh - wh) / 2
        win.geometry("%dx%d+%d+%d" % (ww, wh, x, y - 40))  # 居中放置窗口
    
        win.title('LSTM股票预测')  # 窗口命名
    
        f_open =open('dataset_2.csv')
        canvas = tk.Label(win)
        canvas.pack()
    
        var = tk.StringVar()  # 创建变量文字
        var.set('选择数据集')
        tk.Label(win, textvariable=var, bg='#C1FFC1', font=('宋体', 21), width=20, height=2).pack()
    
        tk.Button(win, text='选择数据集', width=20, height=2, bg='#FF8C00', command=lambda: getdata(var, canvas),
                  font=('圆体', 10)).pack()
    
        canvas = tk.Label(win)
        L1 = tk.Label(win, text="选择你需要的 列(请用空格隔开,从0开始)")
        L1.pack()
        E1 = tk.Entry(win, bd=5)
        E1.pack()
        button1 = tk.Button(win, text="提交", command=lambda: getLable(E1))
        button1.pack()
        canvas.pack()
        win.mainloop()
    
    def getLable(E1):
        string = E1.get()
        print(string)
        gettraindata(string)
    
    def getdata(var, canvas):
        global file_path
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        var.set("注,最后一个为label")
        # 读取文件第一行标签
        with open(file_path, 'r', encoding='gb2312') as f:
        # with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            lines = f.readlines()  # 读取所有行
            data2 = lines[0]
        print()
    
        canvas.configure(text=data2)
        canvas.text = data2
    
    def gettraindata(string):
        f_open = open(file_path)
        df = pd.read_csv(f_open)  # 读入股票数据
        list = string.split()
        print(list)
        x = len(list)
        index=[]
        # data = df.iloc[:, [1,2,3]].values  # 取第3-10列 (2:10从2开始到9)
        for i in range(x):
            q = int(list[i])
            index.append(q)
        global data
        data = df.iloc[:, index].values
        print(data)
        main(data)
    
    def main(data):
        pred.LSTMtest(data)
        var.set("预测的结果是:" + answer)
    
    if __name__ == "__main__":
        creat_windows()
    

    stock_predict.py

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    import pandas as pd
    import math
    
    def LSTMtest(data):
    
        n1 = len(data[0]) - 1 #因为最后一位为label
        n2 = len(data)
        print(n1, n2)
    
        # 设置常量
        input_size = n1  # 输入神经元个数
        rnn_unit = 10    # LSTM单元(一层神经网络)中的中神经元的个数
        lstm_layers = 7  # LSTM单元个数
        output_size = 1  # 输出神经元个数(预测值)
        lr = 0.0006      # 学习率
    
        train_end_index = math.floor(n2*0.9)  # 向下取整
        print('train_end_index', train_end_index)
        # 前90%数据作为训练集,后10%作为测试集
        # 获取训练集
        # time_step 时间步,batch_size 每一批次训练多少个样例
        def get_train_data(batch_size=60, time_step=20, train_begin=0, train_end=train_end_index):
            batch_index = []
            data_train = data[train_begin:train_end]
            normalized_train_data = (data_train - np.mean(data_train, axis=0)) / np.std(data_train, axis=0)  # 标准化
            train_x, train_y = [], []  # 训练集
            for i in range(len(normalized_train_data) - time_step):
                if i % batch_size == 0:
                    # 开始位置
                    batch_index.append(i)
                    # 一次取time_step行数据
                # x存储输入维度(不包括label) :X(最后一个不取)
                # 标准化(归一化)
                x = normalized_train_data[i:i + time_step, :n1]
                # y存储label
                y = normalized_train_data[i:i + time_step, n1, np.newaxis]
                # np.newaxis分别是在行或列上增加维度
                train_x.append(x.tolist())
                train_y.append(y.tolist())
            # 结束位置
            batch_index.append((len(normalized_train_data) - time_step))
            print('batch_index', batch_index)
            # print('train_x', train_x)
            # print('train_y', train_y)
            return batch_index, train_x, train_y
    
        # 获取测试集
        def get_test_data(time_step=20, test_begin=train_end_index+1):
            data_test = data[test_begin:]
            mean = np.mean(data_test, axis=0)
            std = np.std(data_test, axis=0)  # 矩阵标准差
            # 标准化(归一化)
            normalized_test_data = (data_test - np.mean(data_test, axis=0)) / np.std(data_test, axis=0)
            # " // "表示整数除法。有size个sample
            test_size = (len(normalized_test_data) + time_step - 1) // time_step
            print('test_size$$$$$$$$$$$$$$', test_size)
            test_x, test_y = [], []
            for i in range(test_size - 1):
                x = normalized_test_data[i * time_step:(i + 1) * time_step, :n1]
                y = normalized_test_data[i * time_step:(i + 1) * time_step, n1]
                test_x.append(x.tolist())
                test_y.extend(y)
            test_x.append((normalized_test_data[(i + 1) * time_step:, :n1]).tolist())
            test_y.extend((normalized_test_data[(i + 1) * time_step:, n1]).tolist())
            return mean, std, test_x, test_y
    
        # ——————————————————定义神经网络变量——————————————————
        # 输入层、输出层权重、偏置、dropout参数
        # 随机产生 w,b
        weights = {
            'in': tf.Variable(tf.random_normal([input_size, rnn_unit])),
            'out': tf.Variable(tf.random_normal([rnn_unit, 1]))
        }
        biases = {
            'in': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[rnn_unit, ])),
            'out': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1, ]))
        }
        keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob')  # dropout 防止过拟合
    
        # ——————————————————定义神经网络——————————————————
        def lstmCell():
            # basicLstm单元
            # tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self, num_units, forget_bias=1.0,
            # tate_is_tuple=True, activation=None, reuse=None, name=None) 
            # num_units:int类型,LSTM单元(一层神经网络)中的中神经元的个数,和前馈神经网络中隐含层神经元个数意思相同
            # forget_bias:float类型,偏置增加了忘记门。从CudnnLSTM训练的检查点(checkpoin)恢复时,必须手动设置为0.0。
            # state_is_tuple:如果为True,则接受和返回的状态是c_state和m_state的2-tuple;如果为False,则他们沿着列轴连接。后一种即将被弃用。
            # (LSTM会保留两个state,也就是主线的state(c_state),和分线的state(m_state),会包含在元组(tuple)里边
            # state_is_tuple=True就是判定生成的是否为一个元组)
            #   初始化的 c 和 a 都是zero_state 也就是都为list[]的zero,这是参数state_is_tuple的情况下
            #   初始state,全部为0,慢慢的累加记忆
            # activation:内部状态的激活函数。默认为tanh
            # reuse:布尔类型,描述是否在现有范围中重用变量。如果不为True,并且现有范围已经具有给定变量,则会引发错误。
            # name:String类型,层的名称。具有相同名称的层将共享权重,但为了避免错误,在这种情况下需要reuse=True.
            #
    
            basicLstm = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_unit, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
            # dropout 未使用
            drop = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(basicLstm, output_keep_prob=keep_prob)
            return basicLstm
    
       
    
        def lstm(X):  # 参数:输入网络批次数目
            batch_size = tf.shape(X)[0]
            time_step = tf.shape(X)[1]
            w_in = weights['in']
            b_in = biases['in']
    
            # 忘记门(输入门)
            # 因为要进行矩阵乘法,所以reshape
            # 需要将tensor转成2维进行计算
            input = tf.reshape(X, [-1, input_size])
            input_rnn = tf.matmul(input, w_in) + b_in
            # 将tensor转成3维,计算后的结果作为忘记门的输入
            input_rnn = tf.reshape(input_rnn, [-1, time_step, rnn_unit])
            print('input_rnn', input_rnn)
            # 更新门
            # 构建多层的lstm
            cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstmCell() for i in range(lstm_layers)])
            init_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
    
            # 输出门
            w_out = weights['out']
            b_out = biases['out']
            # output_rnn是最后一层每个step的输出,final_states是每一层的最后那个step的输出
            output_rnn, final_states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, input_rnn, initial_state=init_state, dtype=tf.float32)
            output = tf.reshape(output_rnn, [-1, rnn_unit])
            # 输出值,同时作为下一层输入门的输入
            pred = tf.matmul(output, w_out) + b_out
            return pred, final_states
    
        # ————————————————训练模型————————————————————
    
        def train_lstm(batch_size=60, time_step=20, train_begin=0, train_end=train_end_index):
            # 于是就有了tf.placeholder,
            # 我们每次可以将 一个minibatch传入到x = tf.placeholder(tf.float32,[None,32])上,
            # 下一次传入的x都替换掉上一次传入的x,
            # 这样就对于所有传入的minibatch x就只会产生一个op,
            # 不会产生其他多余的op,进而减少了graph的开销。
    
            X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, time_step, input_size])
            Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, time_step, output_size])
            batch_index, train_x, train_y = get_train_data(batch_size, time_step, train_begin, train_end)
            # 用tf.variable_scope来定义重复利用,LSTM会经常用到
            with tf.variable_scope("sec_lstm"):
                pred, state_ = lstm(X) # pred输出值,state_是每一层的最后那个step的输出
            print('pred,state_', pred, state_)
    
            # 损失函数
            # [-1]——列表从后往前数第一列,即pred为预测值,Y为真实值(Label)
            #tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.reshape(pred, [-1]) - tf.reshape(Y, [-1])))
            # 误差loss反向传播——均方误差损失
            # 本质上是带有动量项的RMSprop,它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。
            # Adam的优点主要在于经过偏置校正后,每一次迭代学习率都有个确定范围,使得参数比较平稳.
            train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)
            saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep=15)
    
            with tf.Session() as sess:
                # 初始化
                sess.run(tf.global_variables_initializer())
                theloss = []
                # 迭代次数
                for i in range(200):
                    for step in range(len(batch_index) - 1):
                        # sess.run(b, feed_dict = replace_dict)
                        state_, loss_ = sess.run([train_op, loss],
                                            feed_dict={X: train_x[batch_index[step]:batch_index[step + 1]],
                                                       Y: train_y[batch_index[step]:batch_index[step + 1]],
                                                       keep_prob: 0.5})
                                            #  使用feed_dict完成矩阵乘法 处理多输入
                                            #  feed_dict的作用是给使用placeholder创建出来的tensor赋值
    
    
                                            #  [batch_index[step]: batch_index[step + 1]]这个区间的X与Y
                                            #  keep_prob的意思是:留下的神经元的概率,如果keep_prob为0的话, 就是让所有的神经元都失活。
                    print("Number of iterations:", i, " loss:", loss_)
                    theloss.append(loss_)
                print("model_save: ", saver.save(sess, 'model_save2\\modle.ckpt'))
                print("The train has finished")
            return theloss
    
        theloss = train_lstm()
    
        # ————————————————预测模型————————————————————
        def prediction(time_step=20):
    
            X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, time_step, input_size])
            mean, std, test_x, test_y = get_test_data(time_step)
            # 用tf.variable_scope来定义重复利用,LSTM会经常用到
            with tf.variable_scope("sec_lstm", reuse=tf.AUTO_REUSE):
                pred, state_ = lstm(X)
            saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())
            with tf.Session() as sess:
                # 参数恢复(读取已存在模型)
                module_file = tf.train.latest_checkpoint('model_save2')
                saver.restore(sess, module_file)
                test_predict = []
                for step in range(len(test_x) - 1):
                    predict = sess.run(pred, feed_dict={X: [test_x[step]], keep_prob: 1})
                    predict = predict.reshape((-1))
                    test_predict.extend(predict)  # 把predict的内容添加到列表
    
                # 相对误差=(测量值-计算值)/计算值×100%
                test_y = np.array(test_y) * std[n1] + mean[n1]
                test_predict = np.array(test_predict) * std[n1] + mean[n1]
                acc = np.average(np.abs(test_predict - test_y[:len(test_predict)]) / test_y[:len(test_predict)])
                print("预测的相对误差:", acc)
    
                print(theloss)
                plt.figure()
                plt.plot(list(range(len(theloss))), theloss, color='b', )
                plt.xlabel('times', fontsize=14)
                plt.ylabel('loss valuet', fontsize=14)
                plt.title('loss-----blue', fontsize=10)
                plt.show()
                # 以折线图表示预测结果
                plt.figure()
                plt.plot(list(range(len(test_predict))), test_predict, color='b', )
                plt.plot(list(range(len(test_y))), test_y, color='r')
                plt.xlabel('time value/day', fontsize=14)
                plt.ylabel('close value/point', fontsize=14)
                plt.title('predict-----blue,real-----red', fontsize=10)
                plt.show()
    
    
    
        prediction()
    

    五、案例分析

    1、数据说明
    本实验分析了两种股票种类,为某单支股票(6109个连续时间点)数据data2上证综合指数前复权日线(6230个连续时间点,1991年到2016年)数据作为data2,分别保存在两个文件中,将两个数据集的最后一列设定为label。前90%数据作为训练集,后10%作为测试集。
    Data1:
    在这里插入图片描述
    Data2:
    在这里插入图片描述
    本次实验所采用的为LSTM模型:
    输入神经元个数 input_size = 选取列数
    输出神经元个数 output_size = 1 (预测值个数)
    学习率 lr = 0.0006
    随机初始化初始化网络权重

    2、数据预处理
    零-均值规范化(z-score标准化):
    标准化值,是讲集合中单个数与集合的均值相减的结果除以集合的标准差得到的标准化的结果,该方法类似与正态分布标准化转换,转换函数公式为:
    在这里插入图片描述
    公式中x为需要被标准化的原始值,μ为均值,σ为标准差,σ不等于0。
    Z分数标准化处理后的值代表原始值和集合均值之间的举例,以标准差为单位计算。该值存在正负值,低于均值均为辅助,反之则为证书,其范围为[-∞,+∞],数据均值为0,方差为1。
    3、损失函数
    损失函数(Loss function)是用来估量网络模型的预测值X与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))来表示。损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。
    本实验采取十分常用的均方误差损失
    平方损失也可以理解为是最小二乘法,一般在回归问题中比较常见,最小二乘法的基本原理是:最优拟合直线是使各点到回归直线的距离和最小的直线,即平方和最。同时在实际应用中,均方误差也经常被用为衡量模型的标准:
    在这里插入图片描述

    4、误差标准
    相对偏差是指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。
    在这里插入图片描述
    5、可视化UI
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    六、参数设置

    1、输入维度及迭代次数
    在这里插入图片描述
    由表一可见,输入维度越多,网络训练效果越好;迭代次数在100次时,网络已经比较稳定。
    2、忘记偏置
    在这里插入图片描述
    由表二可见,在data1(单支股票)forget_bias适当减小,即忘记部分信息,网络训练效果有些许提高,但在data2(大盘)中,网络训练效果却有所下滑。个人认为,可能是因为对于单支股票来说,近2天的数据相关程度比较小,而在大盘中,因为近2天的数据相关程度比较大,毕竟有多方面因素影响股价。
    3、LSTM单元数
    在这里插入图片描述

    由表三可见,两个数据集中,LSTM单元数增加的情况下时,网络训练效果反而下降,可以看出,其实股票行情在7天内的的相关联程度比在14天内的情况高,但是有可能是因为forget_bias过大。因此,在进行一组实验,调整forget_bias值进行比较。
    在这里插入图片描述
    由表四可以看出,在相同LSTM单元数的情况下,forget_bias较小时,预测效果较好,我们可以看出,在LSTM单元数较大的情况下,forget_bias应选取比较小的,以免记忆太多无效信息。
    在这里插入图片描述
    由表五可以看出,在data1和data2两个数据集中,LSTM单元数较小的情况下,forget_bias比较大时,预测效果较好,记忆更多相关信息。因此LSTM单元数较小的情况下,forget_bias应选取比较大的,记忆更多相关信息。

    4、可视化结果
    选取数据集data1,迭代次数为200次

    (1)、忘记偏置=1.0 , LSTM单元数 = 2
    在这里插入图片描述

    (2)、忘记偏置=0.7 , LSTM单元数 = 2(表现最好)
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    (3)、忘记偏置=1.0 , LSTM单元数 = 7
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    (4)、忘记偏置=1.0 , LSTM单元数 = 14
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    (5)、忘记偏置=0.7, LSTM单元数 = 7
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    (6)、忘记偏置=0.4 , LSTM单元数 = 7
    在这里插入图片描述
    (7)、忘记偏置=0.4 , LSTM单元数 = 14
    在这里插入图片描述

    七、结论

    针对以上实验,可以得知,在LSTM模型下的对股票收盘价预测值较为准确和稳定。对LSTM模型进行参数调整,发现迭代次数在100次后,网络模型趋于稳定,说明其是一个较轻量级的网络;在LSTM单元数较大的情况下,forget_bias应选取比较小的,以免记忆太多无效信息;LSTM单元数较小的情况下,forget_bias应选取比较大的,记忆更多相关信息。当然,这和本身的数据集有关。就股票数据集来说,本实验中表现的最优秀的是,忘记偏置为0.7,LSTM神经单元数取2时,网络预测效果最好,说明,在2天内股票序列是比较有价值的,与最后预测值有一定程度的联系。

    完整程序下载

    注意,代码下载后仍需自行调试~
    积分值为5(如果有变为csdn自行修改)——完整代码其实和上面贴出的差别不大,酌情下载~

    https://download.csdn.net/download/zxm_jimin/12126063

    参考文献
    [1] 陈卫华. 基于深度学习的上证综指波动率预测效果比较研究[D].统计与信息论坛,2018.
    [2] Hochreiter & Schmidhuber. Long short-term memory[ J]. Neural Computation, 1997, 9( 8).

    参考博客
    https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79725445
    https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/56969181

    感谢各位大佬看到最后~
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    注:原理部分,参考了一些文章,博客,如有侵权请联系,我附上原出处。

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