业务建模（精选八篇）
业务建模 篇1
业务建模是仿真系统当中的一个非常重要的问题, 业务建模的准确性是任何通信系统性能评估的关键所在。如果要想获得对实际网络设计或分析具有指导意义的结果, 那么用于仿真的业务源必须能够正确反映实际业务的统计特性, 若加载的业务不精确, 所得出的结果也就不精确。因此在仿真中, 希望能够尽量确保业务的精确度。OPNET的业务建模方法可分为三类:完全精确方式、背景流方式、加载链路背景业务方式。
1 完全精确方式
完全精确方式的特点是它模拟每一个封包的行为, OPNET采用离散事件仿真机制, 它使每一个数据包都经历这个协议栈, 对数据包在软件的处理过程、硬件的处理过程、信道的传输过程等都能够提供非常细致、全面的刻画, 对各种业务可以获得精确的描述。其缺点是仿真将耗费更长的时间并需要更大的内存。
OPNET完全精确方式业务建模可以在3个协议层实现, 即封包分别从应用层、网络层、底层开始模拟。对于从应用层开始的完全精确建模, OPNET提供了标准的端到端业务和自定义多端业务。
标准的端到端业务也称为客户机/服务器模型下的业务, 在O P N E T中编写了一些常用的应用协议, 并且将协议模块化, 按照既定的流程设定参数就可以配置这类标准的业务。
1.1 定义应用
在应用物件模块组中的应用配置模块已经定义了8种最常用的业务, 分别是Database, Email.Ftp, Http, Print.Remote Login, Video Conferencing, Voice, 如图1所示。
在这里需要确定网络内各种应用的特点和参数, 一般所需的应用都可以在这些基本应用中找到。图2显示了E-mail业务参数设置的界面。
1.2 设定业务主询
业务主询 (又称业务规格profiles) , 描述了一类用户群所涉及的应用, 因此包含了多个应用。每一类用户所涉及的业务类可能不相同, 可以将应用组合起来定义成多种规格, 便于用户直接使用。同时业务规格也可以描述用户应用行为, 如开始时间、应用持续多久等。图3为业务主询的配置表。
1.3 配置服务器支持的应用
配置好应用和业务规格后, 就可以为服务器设定所支持的服务类型。在此需要注意的是服务器的服务类型和应用是在应用定义中所规定的。一台服务器既可以专门用于某个服务, 也可支持多个业务。当有多个服务器同时支持某种业务时, 可以设置服务器被客户选中的比例。
1.4 设定客户端业务主询
与服务器配置应用相对应, 客户端则需要设定业务规格。可供客户端选择的业务规格的种类和在业务主询配置器中的设定完全吻合, 同时客户端还可以配置多种业务规格。
自定义多端业务是当OPNET提供的8种标准的端到端业务都不符合设计者的要求时, 就需要设计者按照要求通过任务配置器 (Task) 来定义业务。使用Task设定好自定义业务后, 它将成为一种新的应用出现在Application Configuration业务设定选项中, 接下来按照惯例设定业务主询, 配置服务器支持的应用, 设定客户端的业务主询。
2 背景流的方式
背景流的方式, 从统计学角度对网络性能给予数学上的逼近, 其中又分为分析的方法和Micro-Simulation方法。
为了更好地理解背景流方式, 有几个概念需要重点进行介绍:
前景流量:前景流量是指定义在Station、LAN等节点中的流量, 是包到包的数据传输, 每个传递作为一个离散事件, 具体通过Application Configuration来定义。Application包括自定义应用 (Custom Application) 和标准应用 (Standard Application) , 其中自定义应用是根据实际应用而产生的流量环境, 标准应用则包括如Database, HTTP等8种业务, 每种业务均可由用户自定义相关的参数。
背景流量:背景流量与前景流量相对应, 是网络流量的两个组成部分。背景流量不产生离散事件, 但是会以延迟的形式来影响前景流量。背景流量用背景利用率来度量。背景利用率是指在同一条链路上其他的应用流量, 此数值用百分比表示, 代表流量占带宽的百分数。在具体应用时, 以背景利用率的形式给出。背景利用率用Traffic Mix (%) 来设定, 若Traffic Mix (%) 设定为All Background, 则全部为背景流量, 这将得不到应用层的统计, 只能看到IP层的表现;若Traffic Mix (%) 设定为30%, 则30%作为背景流量, 而70%则用于从应用层开始的精确发送。背景流方式分为应用层背景流和网络层背景流, 相应的建模方式也有两种:即应用层背景流建模和网络层背景流建模。其中采用应用层背景流建模, 除能得到背景流量外, 还可以得到应用层的表现;而采用网络层背景流建模, 除能得到背景流量外, 还可以得到网络层的表现。
分析的方法业务建模, 通过使用特殊的带信号的封包, 告诉中间路由器背景负载量有多少, 可能很长一段时间背景负载量才会做一次调整后再次通知路由器, 这种方法可以避免离散事件仿真技术所消耗的大量仿真时间, 但这种方法得不到应用层的表现, 只能模拟出IP层的延时、队列的性能。
Micro-Simulation业务建模, 针对大型网络中业务繁重, 传统的离散事件仿真技术要得到收敛的结果必须消耗大量的仿真事件且占用大量的内存, 尤其是在网络层引入调度算法后, 纯粹的离散事件仿真方法就更加缺乏可伸缩性, 而分析方法也不足以很好地表现协议的动态行为。因此, 针对涉及某些复杂算法的网络建模, OPNET引入了Micro-Simulation的业务建模方法, 它既能保证速度, 又能比分析的方法提供更多的协议细节。由于背景流封包在一段时间内每个封包的速度、大小一样, Micro-Simulation使它们的大小和速度产生抖动, 从而引起潜在的业务突发, 使精确封包排队延时的计算更加精确。
背景流建模在3个层次实现, 分别为应用层业务流、网络层业务流和底层业务流。应用层业务流采用应用需求的方式实现;网络层业务流利用一种称为追踪包 (Tracer Packet) 的信息包通知路由器所需要模拟的背景总流量的多少来替代对精确数据包传输的模拟;底层业务流一般针对ATM层, 目前并不是很关注这种方式, 很少应用。如图4所示。
3 加载链路背景业务方式
链路背景业务建模相对其他方法最简单, 精确度也最差, 只是通过改变当前链路的背景负载来模拟背景业务占用的带宽。由于不是每个数据包都被精细地处理, 背景业务会加快仿真的速度, 但它不能像背景流建模那样模拟出网络层的表现和队列的性能。
4 结论
在应用需求中, 有多种选择设定。如果采用完全精确方式的方法建模, 则仿真的时间将会很长, 在未知仿真结果就是所要的情况下, 可以采用背景流的方式或加载链路背景业务的方式。为了在精确度和仿真时间中取得一个折中, 一般采用混合建模方式, 即在仿真的不同阶段可以采用三种方法不同程度的混合, 达到一个最好的平衡点, 从而在不简化总的业务量的情况下, 既能得到精确模拟所带来的应用层表现, 又使得仿真速度能够接受。
参考文献
[1]陈敏.OPNET网络仿真[M].北京:清华大学出版社.2004.
[2]王文博, 张金文.OPENT Modeler与网络仿真[M].北京:人民邮电出版社.2003.
[3]李馨, 叶明.OPNET Modeler网络建模与仿真[M].西安:西安电子科技大学出版社.2003.
业务建模 篇2
【关键词】 业务构件；信息系统；动态建模
一、前言
动态建模思想和方法体系的理论框架由德国经济学家提出，核心思想是企业需要建立灵活的管理和组织形式，通过业务流程的不断调整和优化，来适应外部变化的环境。
本文将软件工程中的构件理论引入到企业动态建模的方法体系中来，研究的重点更加关注于企业模型向实际应用层面的概念映射，能够进一步提升模型的灵活性、稳定性和可扩展性，并建立了一套基于业务构件的企业动态建模方法体系。
二、企业动态建模(DEM)和业务构件
企业模型是一项支持企业集成与优化的共性技术，是对企业系统中与给定目标有关的特性加以抽象表达的工具方法。借助企业模型，我们可以充分认识、完整描述企业行为。传统的建模方式都是以多视图、全方位的体系结构来描述企业模型，通过各个角度之间的关联将它们整合到一起，从而获得该企业整体的概念模型。随着计算机和信息技术应用范围的不断扩大，企业的管理、经营模式也在不断变化。但依据这些建模方法和相应软件下建立起来的ERP过于复杂。在这种背景下，支持业务流程重组和信息系统灵活性的动态建模技术和方法体系逐步建立起来，它强调为企业建立通用的实施与管理框架，即参考企业模型，在强调通用时，也强调领域/行业特性建模。
构件建模理论最早来源于软件复用的思想，软件复用是为克服软件危机而提出的解决方案。构件是目前被认为软件复用最有效的途径之一，构件是可复用的、独立的、市场化的软件，这种软件能够通过某种途径（比如通过其他软件的辅助）为用户提供服务，并且在开发过程中能够灵活地配置，即可被灵活应用到各个相关系统、修改或替代。而可复用构件(Reusable Component)是指具有相对独立的功能和可复用价值的构件。构件理论的核心是建立领域内统一的分析、设计标准，从而有效地解决目前软件行业所面临的诸多问题。
三、基于业务构件的动态企业建模
1.企业模型框架设计
在企业模型宏观框架上，本文将企业模型分为横向和纵向两个方面，首先在纵向建立模型框架，主要由战略层、过程层、业务组织层、业务功能层、物理数据层组成。企业战略层的职能主要是确定企业战略、产品发展方向和业务领域，同时应用战略一致性模型建立与企业战略规划相一致的企业信息化战略框架。主要通过将战略层的企业战略分解到企业信息框架的过程、业务层和底层物理数据，各层面依据宏观战略和自身情况进一步明确目标规划，并实施目标任务的分解，直至各层面不可再分的基本单元为止，从而实现企业战略与信息框架的全面匹配。
在企业战略的基础上建立的信息系统框架模型，按照传统信息系统的子系统功能进行横向划分。此外，依据构件架构的特点，引入知识管理模块、日志管理模块和安全控制管理模块。知识管理模块对系统知识进行整理，同时通过对存储的文献、文档和管理日志进行数据挖掘，获得新的知识。整个信息系统架构图如图1所示：
过程层是在企业战略规划的指导下，对业务过程的建模描述。业务层主要分为业务组织层和业务功能层。业务组织是对企业各部门组织结构的建模描述，业务功能层则是对在企业战略规划下对业务流程进行分解得到的基本业务操作单元的建模描述。物理数据层是将业务模型映射到信息系统实际应用的连接纽带，侧重于数据库建模。企业业务构件的设计必须遵循以下的原则。
（1）业务构件识别是建立一系列分类的特征和标准，依据构件内部聚合度高，构件之间耦合度低的原则，对业务操作单元进行分类，并对被划分类进行独立设计和封装的过程。
（2）业务构件的语义智能性。能够为可快速重组信息系统的开发提供理论和技术上的支持，当业务变动时，系统维护人员，甚至是用户都可以通过简易的操作来完成相应信息系统的相应转变。
（3）强调标准和建模的规范化，复杂系统的建模及其实施是需要团队合作的，这就更加强调需要统一的、简洁的交流标准便于团队不同专业背景成员之间的相互交流。
2.基于构件理论的业务模型动态建模机制
对于已经被识别出来的业务构件模型，我们需要分别从数据视图、过程视图、组织视图、功能视图和管理控制视图建立业务构件内部和构件之间相互联系的模型体系。在新的建模指导思想下，我们对现有模型进行改进。
（1）数据视图反映业务过程中角色对数据、资源的访问和操作，反映重要数据如订单的流向，但缺乏动态建模的思想。本文引入软件工程中的反射机制和代理机制建立统一的业务数据模型（DataTransferObject），反射机制主要指类可以修改自身的属性和方法并生成实例。即首先建立一个代理类模型，该类模型主要由获取业务资源模型GetData()，资源设置模型Store()，反射机制模型EchoModel()和资源传输模型TransUtil()组成。用数学语言描述如下所示：
DTO(rs,Object)={GetData(),Store(),EchoModel(DTO,num),TransUtil(Object,SetName,Vzlue)}其中rs表示待传输的业务数据、资源集，Object表示传输目的地，为其他的业务对象。EchoModel(DTO)表示应用反射机制EchoMode，模型DTO可以依据需要传输业务数据集rs的属性数量num在自身内部生成相应的元数据集SetName及其相应值Value集合，最后通过TransUtil将值集合Value进行传输。
(2)过程视图对企业模型的业务流程进行描述，目前主要采用工作流建模技术，其主要特点是将业务过程从应用程序中提取出来，从而提升整体的柔性。在业务构件理论中，AntoniaAlbani曾指出实施基于构件的软件开发(Component-BasedSoftwareDevelopment)，需要辨识实际业务流程中具有高度可重用性的单元，即业务流程构件（BusinessProcessComponent），业务流程构件是对业务构件具体概念的封装，在建模中，它包括构件名称(Name)，编号(Id)，步骤(Step)，步骤状态(StepStatus)，步骤中的活动(Activity)，活动状态(ActivityStatus)。以业务过程构件发布询价汇总表GatherPriceInfo为例，其模型表示如下：
{Name=GatherPriceInfo，Id=GatherPriceInfo，
{StepId=1，Name=WaitForVia，Status=Waiting//步骤1为等待申请被通过，状态为等待中
{ActivityId=1，Name=SendApply，Status=Finished//步骤1包含活动SendApply，该活动已完成
Describe=”SendApplicationtothesecondadmin”//活动功能描述
MappingPath=””//活动在业务构件管理中心模型中的路径映射
Method=”SendForAdmin”}//活动对业务构件管理中心模型的命令 }}
(3)组织视图描述的是企业内部组织单元以及人员的组织关系。组织视图一般由人员、角色和操作组成，三者之间是一种动态关联的关系，在组织结构中，人员可以扮演多种角色，不同的角色可以被赋予不同权限的操作，扮演相关角色的人员则可以行使相应的操作。
（4）功能视图是对具体业务功能的建模，业务功能对应业务过程构件的Activity，是一个或若干操作单元的集成。在建模的时候，我们要设计构件接口和构件功能实体，接口用来接收命令，实体则依据命令执行相应的任务。考虑到业务构件单元的可复用性，我们引入继承的概念，首先将众多业务构件模型通用的属性或方法抽象出来，用一个抽象类模型进行封装。比如具有初级权限的供应商，它的模型描述如下所示：
PrimarySupplier={Name，Id，Company，Address，Contact，Operation={……}}
这是其它更高级供应商都具备的基本信息，属于通用部分，因此，可以将之抽象出来生成GeneralSupplier。初级供应商则可表示：
PrimarySupplier={inheritGeneralSupplier}//inherit表示继承GeneralSupplier
（5）管理控制视图是对以上4个视图的综合控制管理，所有识别出来的业务构件、业务过程构件都需要在管理控制视图中被配置，一个业务构件在管理控制视图中需要提供其名称、编号、功能、类型匹配参数、属性以及与其它业务构件的逻辑关系集。
四、实例
电子政府采购是我国电子商务“十一五规划”的重点试验项目之一，对于政府的大型工程项目，一般采用公开招标的方式，针对不同项目的特点，政府采购中心需要在遵守政府采购法的前提下设计出不同的招标流程。本文采用基于业务构件的动态建模的方法对该流程进行建模，依据前文的建模方法，应用Appfuse开发平台、OsWorkflow开源工作流和Mysql数据库实现系统原型。
首先通过领域分析，研究公开招标所涉及不同项目的行业特点，从长远的发展规划提出总体的战略目标，在此目标的指导下，将总目标分解为办公管理子系统、财务管理子系统、公开招标管理子系统、知识管理子系统、日志管理子系统和安全控制管理子系统的分目标，这里以公开招标管理子系统建模为例进行介绍，对该业务过程分别进行基于业务构件的信息系统建模。
在过程建模方面，政府采购公开招标总体流程应分为：申请招标、发布标书、制作报价汇总单、制作专家评分表、抽取专家、召开开标大会、专家议标、供应商填写问题澄清表、专家打分、生成综合分数汇总表、确定中标机构。依据分流程之间的耦合关联度，将其分别划分为业务过程构件，并进行模型设计。依据每个业务过程构件模型定义的活动和活动关联，进行业务功能构件设计，参照不同行业的特点，对变动较大的业务功能如制作专家评分表、专家打分表进行构件化设计。模型关系如图2所示：
五、结论
企业动态建模的理论很多，但是如何实现企业模型向计算机支撑平台映射、实现自动装配的研究相对较少。本文以此为切入点，在原有建模理论的基础上，引入构件理论建立一种更加面向实际应用系统的动态建模体系，使得企业模型更具有柔性。
后续的研究工作应包括通过实践进一步完善该建模体系，在此基础上进行建模工具的开发与设计。同时，依据不同行业的特点，建立大量的企业参考模型库和标准可复用构件库，从而能够更好地为企业变革服务。
参考文献：
[1]范玉顺，胡耀光.企业信息化规划的基本框架与方法.新技术新工艺，2004，(9)：2-7
[2]杨芙清，构件技术引领软件开发新潮流[J].中国计算机用户，2005，6：13
基于语义的业务流程建模方法 篇3
目前, 国内外开发出很多种流程建模技术, 我们选择哪一种方法取决于应用的需要, 然而, 这些方法都存在着标准不统一、机器不可理解等问题, 以现在比较流行的业务流程可视化描述语言BPMN为例, 建模环境是Microsoft Office Visio 2007, 但是BPMN模型不能直接用于计算机交换、仿真、执行。为了使业务分析人员和IT人员对流程建模没有沟通障碍, 我们需要使用双方都能理解的规范标准来表示业务流程, 为此, 国外首先引入基于语义的业务流程建模思想。
2. 语义业务流程建模方法
语义业务流程管理 (Semantic Business Process Management, SBPM) , SBPM生命周期包含以下四个阶段:语义业务流程建模, 语义业务流程实现, 语义业务流程执行和语义业务流程分析, 语义业务流程建模是SBPM生命周期的第一个阶段, 也是实现SBPM的重要基础。SBPM的目标是在BPM中使用语义技术, 如语义Web服务技术、本体技术等被引入到业务流程管理领域。这些语义技术, 并不会影响BPM生命周期的主要阶段, 相反, 会使每个阶段更加自动化, 增强BPM原有的功能, 同时, 还会消除Business-IT差距。
业务流程本体:
业务流程领域的本体是对业务流程相关概念和概念间关系的描述, 它包括业务流程的几个基本要素:业务活动、业务目标、角色、资源、信息、规则、产品、策略等。使用业务专家与IT专家都能理解的语言规范地构建业务流程本体, 这样不仅知识更加明确, 需求表达也更加方便、清晰, 克服了业务人员与IT人员的沟通障碍, 提高了整体工作效率。
基于语义的业务流程建模, 解决了计算机不可理解等问题, 一种方法是使用本体直接描述业务流程, 例如:BPO, BPMO, BPMNO, 再使用领域本体进行语义标注;另一种方法是使用语义Web服务构建流程模型。
(1) BPO:目的是使用语义描述来提高Petri-net过程模型, 可以为过程组合、模拟和验证提供便利, 但是这种本体的使用并不广泛。
(2) BPMO: (Business Process Modeling Ontology) , 是在语义层为业务流程建模的一种方法, 集成了组织内容、工作流活动和语义Web服务的知识, 和现有本体比较, BPMO综合性更强, 是实现SBPM的首要选择。基于BPMO的业务流程建模工具是WSMO Studio的一个插件BPMO Modeler plug-in, 是WSMO Studio集成的业务流程编辑器, 不需要额外安装, 为可视化业务流程建模和业务流程添加标记提供使用说明。
建模步骤: (1) 使用这个插件构建业务流程本体, (2) 使用Protégé构建领域本体, (3) 使用领域本体标注业务流程本体。
(3) BPMNO: (business process modeling notation ontology) , 它为BPMN结构化元素提供了形式化语义, 使用OWL语言来描述。目前, 这种本体是由95个类和439个类公理, 108个对象属性和18个对象属性公理等组成的。
这种建模方法的思想是:先使用BPMN描述某个领域的业务流程, 得到业务流程图BPD, 然后构建领域本体, 使用它标注流程图, 最后使用合并公理合并, 来构建语义业务流程模型。
(4) 语义Web服务建模方法:语义Web服务技术集成了语义Web和Web服务, 例如OWL-S, SWSF, SAWSDL和WSMO, 这些都支持某些流程的应用, WSMF:WSMO/WSML/WSMX, 是语义Web服务建模的框架。其中使用WSMO建模的环境是WSMO Studio。
3. 语义标注 (Semantic Notation)
在语义建模阶段产生了带有语义标注的业务流程模型。语义标注的目的是为了明确任务的语义;语义标注的好处是有助于基于语义的自动挖掘的实现, 为开发语义WEB服务的自动搜索、寻找流程碎片, 奠定重要基础。
从本体的角度来说, 语义标注就是明确本体中的哪些成分与现实世界建立联系, 即:将哪些知识标注为本体的实例, 因此会涉及标注的粒度问题。本体标注的粒度可根据需要由粗到细分为:
(1) 标注概念, 即建立概念和个体间的联系, 如果一个个体是本体中某个概念的实例, 那么它就会继承该概念的属性。
(2) 标注属性, 即给出实例对应的属性值, 这样有利于进行推理和查询。
(3) 标注关系, 即指出实例间的关系, 本体建模时仅会指出关系的定义域和値域, 在进行关系标注时需要根据相应的规则和条件实例化这种关系。
(4) 标注实例, 如一个实例可能会出现有不同的URI, 这就需要通过语义标注来标志出不同的URI。
4. 总结与展望
本文重点陈述几种基于语义的业务流程建模思想, 但是关于语义建模在许多问题上我们可以做进一步的研究和探讨:
(1) 基于BPMO的业务流程建模使用的流程元素和BPMN元素有哪些区别和联系;
(2) 利用合并公理将BPMNO和语义标注的业务流程本体合并的细节问题, 以及合并环境;
(3) 多本体标注, 在标注时可以打开并选择多个本体;
(4) 结合本体, 如何书写推理规则, 使用推理工具 (如:Jena) 验证语义模型的正确性。
本文在基于BPMO和BPMNO的语义建模方法上进行了较深入的研究, 此外, 对业务流程模型的语义标注和本体的推理的研究也在研究中。
摘要：随着全球经济和互联网信息技术的迅猛发展, 企业之间的竞争变得越来越激烈, 为了提高企业自身的竞争能力和创新能力, 就必须要加强企业相应的业务流程管理 (BPM) 。存在于企业内部、企业间的业务流程类似贯穿于人体的神经系统, 因此, 对业务流程进行有效的管理、维护和优化, 可以显著地提高企业的核心竞争力和生存能力, 业务流程管理也因此被认为是企业成功的关键因素。
关键词：业务流程建模,语义,语义标注
参考文献
[1]Business Process Management:The Third Wave.
面向业务问题求解的知识资源建模 篇4
关键词：业务问题求解,知识资源建模,知识服务,知识资源整合
知识资源已经成为企业最重要的战略资源,并经常用于求解企业的业务问题。而对企业业务问题的求解方案进行建模,将其保存到业务案例库并实现重用,将有效提高企业业务绩效。但其前提是对业务求解中涉及的各类知识资源的合理、规范、 完备的描述,即知识资源建模。
目前对企业知识资源的建模研究主要是针对解决不同类型问题来展开的[1,2,3,4,5,6,7]。但面向业务问题解决的知识建模方法的研究还存在不足之处: 业务过程分解层次粒度不够细化,不能描述业务任务执行时知识资源( 如软件、图文资料等) 的详细使用过程; 不能建模知识资源对应具体业务任务的使用方案。
业务过程分解程度的不同,知识资源对问题解决所能起到的效果也不同。目前,对业务过程的分解往往止于业务单元( 案例分解至单个知识资源可操作为止) 层次,但知识资源在业务问题求解过程中的详细使用过程还有待进一步的研究。本文以业务单元为切入点,在更细的粒度上建立面向业务问题求解的知识资源协作模型,分类对不同知识资源建模的方法进行初步探讨,并给出了一个简单的实例。
1面向业务问题求解的知识资源协作模型框架
企业中的知识种类繁多,承载于不同形式的知识资源中。对业务单元的详细执行过程及其知识和知识资源的协作关系进行建模,需要先理清业务单元执行过程涉及的各种知识资源。通常企业业务问题的解决是一个由组织中的执行人员使用各类软件、硬件等工具去执行业务任务,并使用和产生图文资料形成一定产出的过程。因此,本文把业务单元执行时涉及的知识资源分为业务过程( 分解至业务单元的层次) 、人员、软件、图文资料和组织5类。而企业中的项目或案例可以按照项目层、子项目层、任务层和业务单元层进行分解,分解终止时的业务活动即为业务单位[8]。
在项目分解和企业知识资源分类的基础上,从业务单元执行过程中知识需求及知识资源的协作和使用情况着手,建立了面向业务问题求解的知识资源协作模型,如图1所示。
面向业务问题求解的知识资源协作模型是业务单元知识模型 ( Business Unit Knowledge Model, BUKM) 的集合,描述了业务单元及其关联知识资源的知识模型,由以下5个知识模型组成。
业务过程知识模型描述了业务单元的执行过程,包括业务步骤的知识需求和逻辑时序关系; 组织知识模型指的是业务步骤执行时涉及的组织信息,包括执行该业务步骤的人员和适用该业务步骤的规则制度; 人员知识模型指执行该业务步骤的人员的相关知识构成及这些知识的历史使用信息; 软件资源知识模型表达使用软件执行业务步骤时的一系列软件使用过程和知识,但当业务步骤的执行需要软件时才开始起作用; 图文资料知识模型包括图文资料自身的信息及其承载的知识、知识可用于的业务单元及它们是如何用于业务单位的。这5个知识模型以业务单元知识模型中的业务步骤为纽带互相联系起来。
2面向业务问题求解的知识资源模型的构建方法
面向业务问题求解的知识资源协作模型由项目分解过程和业务单元知识模型两部分组成。前者采用通用的树型结构分解模型,后者可由图1表示,下面将针对各种类型知识资源的特点提出相应的知识模型构建方法。
2.1业务过程知识模型
不了解业务活动的知识构成及其协作关系,会降低员工学习业务活动的效率,从而影响到员工上岗工作。因此,需要从更详细层次对业务单元本身的知识构成及其协作关系进行建模。
业务单元在时序上一般是分步骤执行的,这些步骤( 称为业务步骤,是企业长期执行业务活动积累而形成的) 之间通过一定的逻辑相关联。本文采用面向业务问题求解的事件驱动模型( K-EPC) 表示业务执行过程,K-EPC模型是对EPC模型的扩展。
在K-EPC模型中,事件表示业务单元的状态, 功能表示具体的业务步骤。业务单元状态和业务步骤间的逻辑关系分为3种: 与、或、异或。对业务步骤的知识描述采用知识单元和知识情境相结合的方法: 知识单元是业务活动执行所需的知识,而知识情境则是使用该知识的背景和环境,见图2。
知识单元的描述方法采用大众分类法,由用户根据自己的理解,以自由词汇为标签描述业务活动所需的知识,然后根据标签被使用的频次,将高频标签作为知识单元的名称。知识情境则采用维度描述方法,把知识情境分为时间、地点、问题、设备、 资源、费用、标准和人员8个维度,每个维度又用若干不同的属性进行描述。
业务步骤对应的知识由一个或多个知识单元组成,每个知识单元都对应一个知识情境。不同知识描述之间的逻辑关系体现在业务步骤之间的逻辑关系中; 同一知识描述在服务于业务步骤时,每个知识单元使用的先后顺序在很多时候已难以界定,故不对它们的逻辑关系进行细化。
2.2组织知识模型
业务活动在企业之间往往很难进行移植,这主要是因为企业为业务活动分配的组织的不同而造成的, 传统的以部门为组织或以项目组为组织但缺乏完备的执行知识描述的分配方式并不能做到业务活动的有效移植,因而本文建立了组织的知识模型。
本文中企业的组织是执行业务活动的项目组, 对它的建模除包含描述其自身的信息外,还应包括组织的人员组成、人员执行过的业务活动及对组织执行业务活动有激励作用的规章制度,如图3所示。 描述组织的人员组成相当于描述一个项目由哪些人员执行,而人员有所属部门属性,组织的人员组成也间接地表达了项目执行过程中各部门的协作关系。 企业中的规章制度则被分解为一个个制度单元,某业务步骤的执行时会有一个乃至多个制度单元发挥作用,其余的规章制度则与该业务步骤无关。
2.3人员知识模型
某业务单元可能被多个人员执行过,描述这些人员的知识模型能够在一定程度上指导员工执行该业务单元,同时也有助于员工业务知识素养的提高。因此本文建立了业务单元的人员知识模型。
对人员的知识建模包括: 人员所具有的知识结构,包括显示知识和隐性知识; 人员所拥有的各类知识的历史使用信息。人员的知识结构即为人员拥有的知识单元( 采用大众分类法) 的集合。知识单元的历史使用信息描述人员的知识单元与其服务的多个案例之间的关联,它包括知识情境( 知识单元在案例中的使用环境和背景) 和案例信息( 历史案例本身的信息) ,且知识情境和案例信息的关系为一对一。人员、知识单元和历史使用信息最终形成了层次分明的树型结构知识模型,如图4所示。
历史使用信息中的知识情境比业务过程的知识情境更为复杂,它不仅包含业务过程的知识情境所拥有的维度信息( 除了人员维度) ,还增加了“取得年限”、“获取方式”、“标志成果”等人员所特有的描述知识单元的维度信息。
知识单元是直接服务于业务步骤的,因此历史案例信息,即知识单元直接服务的业务步骤的信息,包括描述业务步骤所属的案例和业务步骤自身的信息。
2.4软件资源知识模型
软件资源在企业业务问题求解过程中被广泛使用,但在企业中常常会出现员工掌握了软件的功能却不知道如何使用软件来完成某业务活动的问题。为了解决此问题,提出了软件资源知识模型, 来指导员工使用软件去执行业务活动,如图5所示。
员工学习软件的过程就是掌握软件的功能的过程,为了联系员工掌握的一个个功能,软件知识资源模型首先将软件以功能为节点进行分解; 而功能可用于多个业务步骤,可进一步关联软件和业务步骤; 然后,用软件方案描述业务步骤执行时软件的使用过程,包括一系列逻辑相关的软件步骤及其所涉及的知识,本文采用K-EPC模型对其进行描述。
此时K-EPC模型中功能表示具体的软件步骤,可用若干属性对其进行描述; 知识单元指的是软件界面包含的基础知识和执行该软件步骤所需的知识; 软件方案中不考虑知识单元的知识情境。
2.5图文资料知识模型
员工通过图文资料学习到的知识主要是通过学科分类法组织起来的,与业务活动需求的知识在结构上有着根本性的不同,这就导致了员工和业务活动之间产生了知识的鸿沟,使得员工很难把自己知识结构中的知识在适当的时候恰当地运用到业务活动中去。 为了消除这种知识的鸿沟,要把图文资料本身的结构性知识与业务活动联系起来,本文就是以此为出发点建立图文资料的知识模型的。
对图文资料的建模包括图文资料信息、图文资料承载的知识及其结构、知识可用于的业务单元及这些业务单元如何使用图文资料的知识,如图6所示。其中,图文资料以图文资料path组织其所拥有的知识,每个图文资料都有其自身的目录结构( 如书本、光盘的目录) ,图文资料path即目录的叶节点。对于图文资料的知识是怎样用来执行业务单元,本文采用图文资料时序图来描述。图文资料时序图类似甘特图,但其横坐标不是时间维度,而是一个个业务步骤为单位的步骤维度,而纵坐标则是知识单元及其所属的图文资料path。
3示例
以齿轮设计业务单元为例,它对应一个业务单元知识模型( 见图7) ,在业务单元知识模型中,业务过程知识模型描述齿轮设计的详细步骤并展现了业务步骤对应的知识和知识情境,每个业务步骤、 知识单元和知识情境分别采用一系列维度属性加以区分( 维度描述方法采用上一章的方法) 。
业务过程知识模型中的每个业务步骤又分别对应一个组织、人员、软件资源和图文资料知识资源模型。以绘制齿轮零件图业务步骤为例,它涉及图文资料《工程图学基础》里的一些知识,使用的软件为Proe,由张三和李四2个人执行过,执行的组织是减速器设计小组。按照文中提出的知识资源建模方法,绘制齿轮零件图对应的知识资源模型。其中,标签相同的图元表示同一个业务活动、知识或实体,蕴含不同知识资源模型之间的联系,如人员知识模型中的张三也是减速器设计小组的成员。
以绘制齿轮零件图业务步骤为例,需要用到 《工程图学基础》里的绘制直齿轮知识,并且模型中也描述了该知识单元在业务单元中的使用时序关系; 会使用到Proe软件中的工程图绘制和标准件库功能且该业务步骤对应一个软件方案以描述软件的使用过程; 由张三和李四2个人员执行过,张三还拥有齿轮设计的知识,齿轮绘制知识单元处于知识情境5时可以用于该业务步骤; 执行的组织是减速器设计小组,小组的成员包括张三和李四,张三还执行齿轮参数计算业务步骤,且在执行时到勤和加班制度2个制度单元发生作用。
4结语
业务流与知识流集成建模的研究 篇5
关键词：知识流,业务流,集成建模
随着知识经济的日益繁荣, 知识作为新资源已成为企业生产力要素中最重要的部分。当知识在企业业务活动和员工之间流动时, 就形成了知识流。知识流伴随业务流而产生, 同时又是业务流程不可分割的组成部分。把业务流和知识流有机集成在一起, 将有利于企业业务流程的管理和企业知识的管理。
1、国内外的研究现状
Davenports等学者首先探讨了一种业务流与知识流的集成模式, 开拓二者集成的先河。在此基础上, 国内外学者也取得了一些研究成果。然而这些研究都比较偏重于理论研究, 缺少对企业应用的分析, 降低了实际应用价值。因此有关知识流与业务流集成仍有较大研究空间。
2、业务流与知识流集成
在业务流程中, 角色被分配具体的资源, 同时也承担着具体的活动任务, 它可以是一个员工或者多个员工的组合, 角色将业务流程和知识流程紧密地联系在一起。可以说, 角色架起了业务流与知识流之间交互的桥梁。如图2.1所示。
3、知识流建模
业务流程在实施过程中通常都会伴随着知识活动, 如知识需求、知识共享和知识应用等过程。伴随着业务流程的进行, 知识在业务流程上也会呈现一种动态的“流”的形式出现, 即知识流。
3.1 知识的要素
定义1知识源 (Knowledge Source, KS) :分为显性知识源和隐性知识源。显性知识源表示为KSE, KSE={KSEi, i=1, …, |KSE|}。隐性知识源表示为KST, KST={KSTi, i=1, …, |KST|}。
定义2知识载体 (Knowledge Carrier, KC) :是承载知识的附体, 包括员工本身、纸质媒介和电子文档等。一般用属性集合描述, 员工和其他知识载体有所区分, 其形式化定义为:
定义3知识实体 (Knowledge Entity, KE) :是知识自身承载的内容和信息。用摘要和关键词来描述, 形式化定义为:
定义4知识应用上下文 (Knowledge Application Context, KAC) :是知识产生和应用的具体环境和场景, 包括知识应用的前置条件、后置条件等。形式化表示为:
其中prefix condition表示知识节点的前置条件, 即知识需求;executor表示知识应用的执行者;process表示知识节点所处的业务过程;domain表示知识应用所涉及的领域;suffix condition为完成后输出的知识产品。
定义5知识使能状态 (Knowledge Enable State, KES) :是指知识在上下文前置条件满足时能否被使用, 有就绪和未就绪两种状态。形式化表示为:
3.2 知识场景
在业务流程中, 业务流程可以分解为若干个业务节点, 知识场景是指从单个业务节点的角度观察知识应用状态的变化, 它提供了某个业务节点的一组知识应用具体表现形式。据此, 知识场景可以用一个五元组来表示:KDS={KS, KC, KE, KAC, KES}, 其中:KS表示知识源, KC表示知识载体, KE表示知识实体, KAC表示知识应用上下文, KES表示知识使能状态。
3.3 知识流及其建模
知识流是知识场景伴随业务流程在各活动节点间不断变化的过程。在业务流程中, 参与人员为完成某个任务会产生知识需求, 这是业务流程中有知识流存在的根本原因。
定义6知识场景节点:在业务过程中, 知识场景节点是伴随着业务节点出现的。它可以用知识场景的五元组来表示。
定义7知识流单元:把两个场景节点用一个有向弧 (即知识需求) 连接起来, 就形成了知识流单元。
定义8知识流:将多个知识流单元通过知识需求联系并连接起来, 就形成了知识流。知识流用一个三元组表示为KDF=
4、结语
业务建模 篇6
1.1增值业务营销存在的主要挑战
在增值业务营销管理中存在6大挑战, 导致营销资源浪费和客户满意度下降。主要是:
1.2增值业务精确营销现状概述
因此, 如何实现量质并重发展, 是增值业务营销工作必须关注的主要问题。而深度运营工作是量质并重的主要抓手, 因此在客户消费不同周期应考虑相应的营销策略:
在客户获取阶段, 可采用交叉营销的多种手段发展增值业务客户, 取得市场占有率;
客户提升阶段, 应深入挖掘和刺激用户需求, 引导客户不断深入使用业务, 带来业务量和收入的提升;
在客户衰退阶段, 应加强客户消费行为分析, 及时预警;不断优化产品, 丰富服务, 使客户了解业务为用户带来的价值, 延长客户在网时间, 提升客户生命周期价值。
同时, 外部环境的变化与企业内部发展的需求, 促进了精确营销在通信行业的应用, 以客户为中心进行精确营销将成为市场运营的重点。
而目前通信行业一般的精确营销执行方式, 解决了什么业务 (what) 适合什么客户 (who) 的问题。
二、本研究期望实现的目标
希望在“深度运营文化为中心”的思想下, 通过主抓五项工作, 实现三大跨越, 最终实现增值业务营销能力的全面提升。
1、一个中心:
以深度运营为中心, 促进增值业务量质并重发展
跨越一:从规模发展到量质并重发展跨越
跨越二:从大众营销到精确营销跨越
跨越三:从手动营销管理到系统自动化营销管理跨越
2、工作一:
客户增值业务使用偏好洞察。通过市场调研, 了解客户增值业务偏好、渠道偏好和营销推广偏好, 进而从客户需求确定营销指导思路。
工作二:增值业务营销推广评测。对各分公司目前的增值业务推广过程进行评测, 了解困难, 诊断问题.
工作三:构建增值业务精确营销闭环管理体系并实现系统支撑。
工作四:重点增值业务精确营销方案设计和实施。通过重点增值业务精确营销建模, 并设计营销方案, 辅导分公司营销实施, 提升营销能力和营销质量
工作五:“大家动手做精确营销”。通过培训和内部营销, 树立深度运营精确营销文化, 营造精确营销管理氛围, 并建立相应的考核制度。
三、现状调研与分析的主要工作思路和方法
3.1客户偏好研究方法初步设计
进行用户深度访谈, 开展用户在增值业务使用深度上的探索, 作为开放式问卷设计的基础。问卷设计:以深访大纲和开放式预调研问卷为基础。配额标准:按照配额计算移动新增用户来源以及离网的去向。监控:由合作各方联合实施全程现场监控。校验标准:样本在以下3个指标上的分布符合前6个月平均值。调整:在相关部门的大力协助下, 克服了时间紧、样本量大的困难, 多次校验样本与总体分布的一致性, 保证样本的随机性。
3.2建立从目标设定到跟踪评估的闭环流程
3.2.1设定营销目标
明确提出营销方案设计的目标;
明确目标实现的有效期间;
明确提出设定该目标的原因。
3.2.2目标客户分析
明确界定为实现营销目标而锁定的目标用户群;
明确界定目标用户群的需求特点和消费行为驱动因素;
分析该目标用户群的规模和发展潜力。
3.2.3营销方案设计
针对每一个特定目标下的目标用户群进行营销组合设计, 包括产品组合、资费设计、促销策略、推广渠道等。
3.2.4实施推广
制定可实施的行动计划方案;
明确营销方案行动计划有效实施的前提条件。
3.2.5跟踪评估
评估宣传和营销效果;
跟踪用户发展情况;
评估用户质量的发展变化;
评估产品发展情况。
同时, 在一些重要环节都需要基于运营数据的深度分析和目标客户的挖掘, 方能实现精准营销。
四、以营销方案为导向的目标用户分析法 (分类法)
4.1业务经验判断
根据业务经验来设定筛选条件, 用户满足XX条件就作为目标用户。如IF MMS>0且没有订制手机报→推荐;IF全球通且ARPU>300且没有订制手机报→推荐。如果经验判断准确, 那么筛选的出来用户是评分模型筛选用户的子集。该方法优点方便快捷、结果易理解。缺点是精准度不够高, 对满足同一条件的用户无区别, 一个用户会满足多个条件, 执行起来不方便。
4.2评分模型
根据一些人为设定或者模型计算得出来的规则, 对用户进行评分, 然后再根据评分进行筛选。如IF Score>500且没有订制手机报→推荐。
经验判断直接根据用户表现出来的“显性”属性进行筛选;而评分模型实际上是对“显性”属性进行组合生成一个新的“隐性”属性 (评分) 再进行筛选。优点是精准度高、筛选方便, 缺点是结果不易理解模型结果稳定性的问题、筛选不灵活。
五、营销策略的设计——基于数据挖掘的用户细分, 对用户分群分别研究, 是实现精准化营销的出发点
5.1精准化推荐
基于用户下载铃音的歌手推荐其未下载的该歌手的铃音, 基于用户下载铃音的歌手推荐其未下载的该歌手或相关联歌手的铃音, 如下载周杰伦-菊花台的客户推荐其下载千里之外、黄金甲、迷迭香、夜曲、发如雪等, 或推荐下载誓言-求佛、庞龙-你是我的玫瑰花、两只蝴蝶等。
基于用户下载歌曲推荐其未下载的相关联歌曲, 如下载月亮之上推荐下载吉祥三宝、你到底爱谁、披着羊皮的狼、看海等。
5.2捆绑销售
把关联规则中SUPPORT高的两首歌进行捆绑销售, 比如求佛 (2元) 和秋天不回来 (2元) 捆绑价格3元;把关联规则中LIFT高的两首歌进行捆绑销售, 如告白 (2元) 和看海 (2元) 捆绑价格3元。
六、跟踪评估——营销活动的跟踪评估是闭环管理中最后也是最关键的环节
6.1活动KPI监控
以定量的方法, 以报表输出和图表 (折线趋势图) 实时展示与业务相关的活动信息;报表按每日, 或以时间段选择 (每日信息累计) 输出展示。
6.2活动用户分析
实现以点对点营销渠道中获取的数据为基础对活动用户响应度的分析;对活动用户特征的分析;以及对参与活动的拍照用户进行分析等三大关于活动用户分析功能。
6.3活动效果总结报告
对活动整体情况的评估总结, 并根据定量分析结果自行设置权重, 相对客观的评估活动效果。
6.4活动效果评估
从响应分析、收入分析、成本分析以及投资回报分析等四个方面对营销活动的效果进行分析。
七、规划研究预期结果
业务建模 篇7
在信息技术革命推动下, 目前电信业已成为全世界增长速度最快、市场潜力最大的一个产业, 是我国国民经济的重要支柱产业之一, 同时也是信息经济发展的主要驱动者[1,2,3,4]。以中国电信为例, 其业务内容大致可以分为:固定电话通话业务、移动电话通话业务、移动短信业务、互联网业务等。过去几年内, 虽然移动短信业务和互联网业务已呈现爆炸式的增长, 几乎半年即翻一番, 但传统的移动电话通话业务仍保持较高的增长率且在世界范围内然占有主要地位[5,6,7]。本文根据2006-2010年期间中国电信业务收入量数据, 从中选取移动电话通话业务作为基础数据, 在已有研究成果基础上, 采用灰色预测模型对移动电话通话业务收入量进行建模, 并对十二五期间的中国移动电话通话业务收入量进行预测。研究结果表明, 十二五时期中国国移动电话通话业务量呈现高速增长态势。
1 灰色GM (1, 1) 模型
设X (0) 为系统特征非负序列:
其中x (0) (k) 叟0, k=1, 2, …, n;X (1) 为X (0) 的一阶累加生成序列 (1-AGO) :X (1) = (x (1) (1) , x (1) (2) , …, x (1) (n) )
Z (1) 为X (1) 的紧邻均值生成序列:
GM (1, 1) 模型的基本形式为:x (0) (k) +az (1) (k) =b
其中
GM (1, 1) 模型的时间响应函数为:
2 移动电话通话业务GM (1, 1) 模型的构建及应用
根据2006-2010年的数据对中国电信移动电话通话服务业务收入建立GM (1, 1) 模型。
(1) GM (1, l) 建模序列为
(2) z (1) 的l-AGO序列为
(3) x (1) 的均值序列为
(4) GM (l, 1) 的参数分别a=-0.2037, b=17673.0299
故GM (l, 1) 模型的时间响应函数为
预测模型的拟合效果见图1所示。
从图1可以看出, 预测值与实际值之间的误差小, 拟合效果佳。故可用此模型预测2011、2012、2013、2014、2015年的移动电话通话时长。
从预测结果可以看出, 十二五时期, 我国移动电话业务量依然保持高速增长态势。
3 结语
文章首先分析了十一五时期中国电信产业的发展状况, 采用灰色建模技术, 利用十一五时期中国电信业业务基础数据, 构建了中国移动电话业务量GM (1, 1) 预测模型, 研究表明, 十二五时期, 我国移动电话业务量将保持高速增长态势。研究结果能为我国通信部门科学地制定移动通信业务发展策略提供智力支持和理论依据。
摘要：根据灰色GM (1, l) 模型的建模机理, 利用2006-2010年我国电信业务的统计数据, 构建了中国电信移动电话通话业务GM (1, l) 预测模型, 对十二五期间中国国移动电话通话业务量进行预测。实例分析表明, 建立的GM (1, 1) 模型具有较高拟合精度, 十二五时期中国国移动电话通话业务量呈现高速增长态势。
关键词：移动通话服务,GM (l, l) 模型,预测分析
参考文献
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[6]胡坚波“.中国移动通信发展现状和趋势”[J].世界电信, 2006 (01) .
业务建模 篇8
关键词：FARIMA,GARCH,多重分形,建模
对网络业务流的建模和预测在网络研究的很多领域起着重要的作用,比如:网络自适应控制,拥塞控制,接入控制以及无线和网络管理等方面。
大量的对网络业务流的研究表明,长相关和自相似特性不但在局域网数据流存在还在不同的网络应用中存在,如:FTP,WWW等。为了描述网络的长相关特性和自相似特性,FBM(Fractional Brownian Motion)、FARIMA,ON/OFF模型等被提出来对网络自相似建模。然而,更进一步的研究发现,在真实环境中的网络流呈现出相当明显的时域上的高可变性和空间域上的高可变性,该特性体现为在不同尺度上存在着不同分形行为,称之为:多重分形特性(multi-fractal)[1,2,3,4,5,6,7]。 这样,前述的建模方法显得不适用了,为了描述网络的多重分形特性,Riedi等提出了基于离散小波(discrete wavelet transform,DWT)的多重分形模型(DWT-based wavelet-coefficients model,DWWM)用来对网络业务流进行多重分形建模[8,9,10,11], Feldmann,Gilbert等人[12]则提出了利用守恒瀑布模型来建模网络业务流的方法。
多重分形特性在实际观测中常常体现为网络流量在许多不同的观测尺度上的流量突发特性,而对于突发特性的一种较好的描述方法就是描述该突发发生时的方差。通用自回归条件异方差模型[13](Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic,GARCH)作为一种广泛应用于金融和经济领域中用来分析波动特性的时间序列模型能够对金融和经济数据的方差变化情况较好地描述,但是该模型在网络领域的研究还很少,因此如何将GARCH模型和其他时间序列模型结合起来更好地对网络业务流进行多重分形建模和预测是一个有待深入研究的问题。文献[14] 提出了采用ARIMA/GARCH模型对网络业务流进行建模和预测的方法,但是显然ARIMA模型对于有自相似特性的网络业务流描述较差。
FARIMA作为一种特殊的时间序列模型能够很好地描述具有自相似特性和短相关特性的网络业务流[15],而GARCH模型通过条件方差的估计能够有效的分析网络业务流的波动特性。因此,现研究如何利用FARIMA/GARCH组合模型来有效建模网络业务流的方法。
1 FARIMA/GARCH 模型
时间序列分析是一种比较成熟的预测理论和方法[16],尤其是在20世纪70年代以后,时间序列分析理论的日益成熟,为时间序列预测和分析的广泛应用打下了坚实的基础。常用时间序列预测模型有自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归-滑动平均模型(ARMA)、累积式自回归-滑动平均模型(ARIMA)。近年来,一种可以描述长相关特性的分数累积式自回归-滑动平均模型(FARIMA)被用来对时间序列进行分析和预测,由于FARIMA模型具有分数差分处理步骤,因此能较好地处理具有长相关特性和短相关特性的时间序列。
FARIMA(r,d,m)模型(其中,d是差分的阶数,p是自回归阶数,q是滑动平均阶数,p,q是非负整数,d是非整数)可以用如下公式描述
式(1)中,{εt:t=…,-1,0,1,…}是一个均值为零,方差为δ2的白噪声序列N(0,δ2),并且
其中,B是后向移动算子,即BXt=Xt-1,Δ=(1-B)为差分算子,Δd表示差分算子。FARIMA模型可以看作ARIMA过程的特殊形式,与ARIMA不同的是,FARIMA的差分系数d为分数。分数差分计算无法通过直接差分来得到,通常需要以二项展开表示为:
式(4)中,
Γ代表伽马函数。从FARIMA的定义容易看出,当d=0时,它是普通的ARMA(p,q)过程,是短相关的。当d∈(0,0.5)时,FARIMA过程为长相关过程。另外,如果p=q=0,即FARIMA(0,d,0),它是FARIMA最简单的形式,一般称为分数差分噪声,与FGN等价,差分系数d表示长相关的强度。
FARIMA的差分处理可以较好地描述长相关过程,而利用自回归和滑动平均模型又可以描述短相关过程。所以,FARIMA模型适合处理同时具有长相关和短相关特性的时间序列。
GARCH(自回归条件异方差)模型是经济学家Engle[14]提出来的,其目的是用来描述金融领域中残差序列的条件方差,主要特点是方差随时间的变化而变化,这样就可以研究金融中风险变化的统计规律,GARCH模型为
式(5)中εt-1,εt-2,…表示到t-1时刻为止的全部残差信息,a0>0,ai≥0,βi≥0,且
从GARCH的表达式可以看出,通过将过去时间的条件方差引入,ht的取值和该时间点以前的观测信息εt-1,εt-2,…都有关系,因此对于ht的预测也比较准确。
由于FARIMA模型[15]可以较好地描述网络业务流(Trace)的长相关特性和短相关特性,GARCH模型[13]可以较好地描述网络业务流的波动(方差)变化情况,因此如果将这两个模型结合起来就可以有效地描述网络业务流的自相似和多重分形特性,现提出的 FARIMA(r,d,m)/GARCH(p,q)组合模型表达式如下。
对于该模型,可以看到残差εt是通过取某个分布(这里是正态分布)的随机值来得到的。
从上式可以看到要利用改进的FARIMA/GARCH模型进行建模和预测需要获得5个参数。因为这些参数分别来自两个模型,所以可以先FARIMA模型后GARCH模型分别进行参数估计。
FARIMA的模型参数拟合估计在统计学领域仍是一个难解的问题,虽然FARIMA来自ARMA,但是参数d的出现使得FARIMA的拟合要比ARMA困难得多,但是由于ARMA模型的拟合方法比较成熟,所以可以先把FARIMA问题转化成为ARMA问题,进行相关参数的辨识[16]。FARIMA公式可改写为以下形式:
式(8)中,Wt=Φ-1(B)Θ(B)εt,因此对于一个给定的时间序列,只需要估计参数d就可以获得Wt。差分系数d可以根据d同Hurst参数的关系得到,如果估计得到序列Xt的Hurst参数H,则即d=H-0.5。计算Hurst参数有很多种方法,像方差-时间图法(variance-time plots),R/S分析方法和基于周期图(periodogram-based plots)的方法等。目前一些基于小波的方法可以得到更精确的Hurst参数H。得到Wt后就可以利用ARMA参数估计方法来得到Φ(B)和Θ(B)了。
从差分公式可见,对于序列Xt的分数差分计算过程需要用到观测点之前的数据Xt-1,Xt-2,…而且其表达形式为无穷求和,因此在实际应用中必须采取近似形式才能计算。具体策略为当求和项数大于M时,用均值0来替代具体数据,由于对于长相关序列用均值0代替观测点之前的具体值会造成大的误差,所以这里M的选择应足够大以使得这种替代合理。
建立FARIMA模型后,可以利用序列Xt来获得残差(innovations)εt,然后采用GARCH模型就可以描述εt的方差变动情况,具体GARCH参数估计过程可以参见文献[13]。需要注意的是估计得到的GARCH参数都必须大于零,而且所有GARCH系数之和必须小于1。
2 建模仿真
仿真中,使用了BellCore实验室获得的以太网业务流轨迹pAug.TL,该数据可以通过Internet从公共域上下载得到。数据描述了一个小时内网络业务流中所有到达包的时间戳和该包的大小。
为了获得一个时间序列,将数据整理为间隔时间为0.01 s内到达的包数的时间序列,该序列均有比较明显的自相似特性和多重分形特性。
从图1的方差-时间图可以看出拟合得到的直线的斜率是负数,从图中可以得到H值为0.816 3。所有序列呈现非常明显的自相似特性。
图2是分析序列多重分形特性的分区函数～尺度系数图,由图中可以看到,每一条曲线都近似一条直线,说明该序列有很好的多分析比例特性,分形特性在很大范围内存在。
在网络业务流建模中,首先对前10 000个数据进行建模,建模过程中对比了betaMWM模型,FARIMA模型,ARMA/GARCH模型,以及本文提出的FARIMA/GARCH模型,同时为了表明本文提出组合建模思想的合理性,还相应地对ARMA/GARCH模型进了仿真。
多重分形建模仿真中,以上各个模型首先利用实际网络业务流得到各自的模型参数,然后用这些参数来生成模拟的网络业务流,最后由模拟的网络业务流来计算得到各模型的多重分形谱。通过和实际业务流的多重分形谱比较,就可以分析各模型多重分形建模的好坏。
在建模中,采用FARIMA(1,d,1)/GARCH(1,1)组合模型对该实际业务流进行建模,由前述参数估计步骤得到的模型参数如表1所示。
图3就是得到的4个模型的多重分形谱和实际网络流多重分形谱的对比图。从图中可以看到,按照与实际业务流的多重分形Legendre谱相似度排列:FARIMA/GARCH组合模型>FARIMA>ARIMA/GARCH组合模型>Beta-MWM模型,这表明本文提出的FARIMA/GARCH组合模型能够较好的描述网络业务流的多重分形特性。从FARIMA/GARCH组合模型优于FARIMA模型可以看出将GARCH模型引入网络业务流的建模的确有效的提高了对多重分形特性描述的精度,这验证了组合建模思想在描述网络业务多重分形特性时的可行性和有效性。ARIMA/GARCH组合模型虽然采用了组合建模的方式,但对网络多重分形特性的描述要差于FARIMA模型,主要原因在于选用的ARIMA模型无法有效的描述网络业务流自相似特性。在4个模型中,对网络业务流的多重分形特性描述较差的是Beta-MWM模型,这显示该模型还有进一步改进的潜力。
3 结论
对网络业务流的深入研究发现网络业务流中不仅存在长相关和短相关特性,而且存在着多重分形特性,该特性具体表现为网络业务流的突发性(burst)。利用GARCH模型能够有效描述时间序列的方差变动的特点和FARIMA模型能够有效描述长相关和短相关特性的特点,采FARIMA/GARCH组合模型是很有前景的用来描述网络业务流的模型。网络业务流的建模仿真结果表明,本文提出的FARIMA/GARCH组合模型较好描述了网络业务流的多重分形特性。