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吉林模型验证软件十大排名（吉林模型店）

发布时间：2023-05-19 18:25:49 稿源：创意岭阅读： 749

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本文目录:

1、面板数据模型的定义和操作方法？
2、软件开发模型有哪几种?各有什么特点?
3、中国十大软件公司是哪些公司？？中国十大软件是哪些软件？
4、了解GM（1，n）模型的帮帮忙！将参数（经过多种软件验证多遍是正确的）代入累减还原式得出的结果太离谱了

吉林模型验证软件十大排名（吉林模型店）

一、面板数据模型的定义和操作方法？

(第3组宏现经济增长与发展，6686个字符)

中国能源、环境与经济增长基于面板数据的计量分析

王洲洋

（河北经贸大学数统学院，石家庄，050061）

摘要

本文运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行了实证研究。研究表明：能源消费、环境污染与经济增长变量均为不平稳变量，但它们之间存在着长期的协整关系。如果能源供应每增加1%，GDP就会增加0.269%；环境污染每减少1%，GDP就能增加0.043%。

关键词经济增长面板协整检验 Hausman检验

Abstract

This paper assesses the relationship among the energy consumption, environment pollution and economic growth in all the regions of China by the method of Panel Data. Research results indicate that the energy consumption, environment pollution and economic growth are not balanced variables，but they have the Co-integration relations in a long run.If the energy supply increases 1%,the economic growth will increase 0.269%;And if the environment pollution decreases 1%,the economic growth will increase 0.043%.

Key words : economical growth Panel data Co-integration Test Hausman-test

一、引言

自从进入工业化时期以来，世界上许多国家为了追求经济的快速增长和物质产品的极大丰富，对能源进行了大规模的开发和利用，而能源的逐渐枯竭及能源带来的生态环境问题，都将严重阻碍经济的发展。环境作为经济、社会发展的物质条件，作为经济发展的基础，既可以直接地促进经济的发展，也可能成为经济的发展的阻力，环境污染已成为危害人们健康、制约经济和社会发展的重要因素之一。如今能源与环境问题已成为制约一个国家经济增长的瓶颈，而这种现象在我国尤为突出。不断开发新能源，开发可再生能源，提高能源利用效率，保护环境将对我国经济发展起到重要作用。党的十七大报告再次强调要加强能源资源节约和生态环境保护，并指出，加强能源资源节约和环境环境保护，增强可持续发展能力，坚持节约资源和保护环境的基本国策，关系人民群众切身利益和中华民族生存发展。因此，对于我国能源消费、环境保护和经济发展的关系研究具有十分重要的理论价值和现实意义。

近年来我国的能源、环境问题已成为被关注的热点，许多学者从不同的角度进行了大量的分析，得出了许多有用的启示。如林伯强[1]（2003）通过协整分析考察了我国能源需求与经济增长的关系；王逢宝[2]等（2006）运用线性回归的方法对区域能源、环境与经济增长进行了研究。冯秀[3]（2006）则探讨了我国能源利用现状及能源、环境与经济增之长的关系。林师模等[4]（2006）研究了能源技术创新对我国经济，环境与能源之间的关系。目前大多的文献是用时间序列的数据，或是从总量的角度来分析全国或某个地区的能源消费、环境污染与经济增长之间的关系，但由于我国幅员辽阔，各地区间的经济、能源消费与环境方面都存在着巨大的差异，因而不能把各个地区的经济、能源消费与环境污染视为一个同质的整体，且运用时间序列数据往往很难解释它们间的内在联系。

本文使用我国省级的面板数据，运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行实证分析，从而来揭示我国能源消费、环境污染与经济增长之间的内在联系。

二、研究方法

面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。

面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。

三、实证分析

1.指标选取和数据来源

经济增长：本文使用地区生产总值，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际，单位：亿元。

能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。

环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。

本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值、电力消费量和工业废水排放量的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对、和进行自然对数变换。

记 , , .

2．面板数据的单位根检验

为了避免单一方法可能存在的缺陷，本文使用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种方法来进行面板数据的单位根检验。利用Eviews 6.0软件(下同)，检验结果见表1。

表1 ，，的面板单位根检验

变量 LLC p值 IPS p值 Fisher-ADF p值 Fisher-PP p值

4.21 1.00 5.78 1.00 16.95 1.00 7.67 1.00

6.35 1.00 10.24 1.00 5.37 1.00 9.45 1.00

-2.91 0.0018 1.26 0.89 56.97 0.058 90,56 0.0066

-14.89 0.00 -3.17 0.0008 103.88 0.0004 86.42 0.0144

-21.99 0.00 -5.80 0.00 143.77 0.00 146.44 0.00

-12.21 0.00 -4.52 0.00 135.51 0.00 184.48 0.00

从表1可以看出，，在5%水平不平稳，经一阶差分后，均在5%水平拒绝原假设，的LLC检验在5%水平不显著，但其它三种检验方法均显著，的四种检验方法均在5%水平下拒绝原假，所以我们认为，，均为一阶差分平稳变量。

3．面板数据的协整检验

对，，的协整关系进行Pedroni协整检验和Kao协整检验。其检验结果见表2和表3。

表2 Pedroni协整检验

统计量 p值

Panel v统计量 -1.145 0.0056

Panel rho统计量 2.588 0.0277

Panel PP统计量 -1.543 0.0013

Panel ADF统计量 -3.811 0.0000

Group rho统计量 5.088 0.0000

Group PP统计量 -2.559 0.0151

Group ADF统计量 -6.985 0.0000

表3 Kao协整检验

t统计量 p值

ADF -5.873 0.0000

由表2和表3的面板协整检验结果可知： Pedroni协整检验的七个统计量与Kao协整检验的ADF统计量均在5%显著性水平下拒绝原假设，表明，，之间存在显著的协整关系。

4.模型检验

(1) 固定效应模型显著性检验

固定效应模型显著性检验是检验模型中固定效应系数是否有差异，即原假设为。其检验结果如表4所示：

表4 固定效应模型的显著性检验

固定效应显著性检验统计量自由度 p值

Cross-section F 374.484 (29,208) 0.0000

Cross-section Chi-square 953.827 29 0.0000

由表4固定效应模型的显著性检验结果可知，p值小于5%，因此拒绝固定效应系数相同的原假设，所以我们选取固定效应模型比较合适。

(2)Hausman检验

Hausman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，如果接受原假设，表明应选择随机效应模型，否则就应该选择固定效应模型。检验结果在表4和表5中列出。

表5 Hausman检验

Chi-Sq. 统计量 Chi-Sq. Statistic自由度 p值

Cross-section random 117.766 2 0.000

表6 固定效应与随机效应检验比较

变量固定效应随机效应两种效应方差之差 p值

0.269 0.279 0.000002 0.0000

-0.0434 -0.017 0.000007 0.0000

从表5中Hausman检验结果与表6中固定效应与随机效应检验比较可以看出，p值在5%水平下拒绝原假设，模型中被忽视的效应与模型中的两个解释变量相关，所以我们认为固定效应模型是更好的选择。

5．模型的估计

根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计，模型估计结果如下式所示：

(1)

(44.647) (20.341) (-3.097)

[0.0000] [0.0000] [0.0022]

小括号中是t统计量，中括号中是相应的p值。

模型调整后的为0.996，F值为2484.3，残差平方和为0.599，各个系数均通过t检验，模型拟合的相当不错。

固定效应系数见表7所示：

表7各地区的固定效应系数

地区

北京 0.207 浙江 0.792 海南 -1.044

天津 -0.268 安徽 0.283 重庆 -0.222

河北 0.582 福建 0.425 四川 0.440

山西 -0.351 江西 -0.00158 贵州 -0.808

内蒙古 -0.454 山东 1.034 云南 -0.121

辽宁 0.473 河南 0.623 陕西 -0.228

吉林 -0.138 湖北 0.429 甘肃 -0.815

黑龙江 0.251 湖南 0.424 青海 -1.962

上海 0.555 广东 1.139 宁夏 -1.908

江苏 1.058 广西 -0.0147 新疆 -0.380

式(1)表明，GDP与能源消费、环境污染之间存在着显著的长期均衡关系，从全国的平均水平来看，能源消费的弹性系数是0.269,也就是能源供应每增加1%，GDP就会增加0.269%；环境污染的弹性系数是-0.043,即环境污染每减少1%，GDP就能增加0.043%，这说明GDP与环境污染存在着反向的关系，与我们普遍认为的保护环境能促进经济健康快速发展的观点相一致。

四、主要结论

本文通过采用比较前沿的面板单位根检验、面板协整检验等分析方法，对1999年到2006年我国能源消费、环境污染与经济增长的省级面板数据进行了实证研究。研究表明：我国能源消费、环境污染与经济增长均为不平稳过程，这主要是因为我国各地区由于政策、环境等多种原因，使得各地区间存在着很大的差异，所以不同的地区表现出非一致性，但不同地区的能源消费、环境污染与经济增长之间都存在着显著的协整关系。能源和环境作为经济持续增长的要素，对我国经济发展有着重大的影响作用。能源供应与经济增长存在着正向的关系，经济增长对能源有很强的信赖性，而环境污染与经济增长存在着反向的关系，环境污染程度的加剧将会严重阻碍经济的增长。从全国平均水平来看，能源供应每增加1%，GDP将增加0.269%；环境污染每减少1%，GDP将增加0.043%。因此坚持节约能源、提高能源使用效率和保护环境将对我国经济的持续、快速、健康发展具有极其重要的意义。

需要指出的是，由于数据方面的原因，本文使用的面板数据时间跨度并不长(1999-2006)，得到的长期关系有可能受到质疑 (DimitrisK.Christopoulos and Efthvmios G.Tsionas,2004) [11]。本文使用各地区电力消费量来代替能源消费总量，工业废水排放量来反映环境污染程度，但它们都只反映了能源消费、环境污染程度的一个方面，所以指标的选取并不全面，应该将煤、石油等能源的消费以及大气污染、固体废弃物污染等全部纳入指标体系，这样指标体系才更加全面、更加合理，这有待我们今后更加深入的研究。

参考文献:

[1]林伯强：《电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究》[J]，《管理世界》2003年第11期。

[2]王逢宝、张磊、秦贞兰：《能源、环境与区域经济增长的计量分析》[J]，《天津财贸管理干部学院学报》2006年第3期。

[3]冯秀、丁勇：《可持续发展下中国的能源、环境与经济》[J]，《北方经济》2006年第2期。

[4]林师模、苏汉邦、林幸桦：《能源技术创新对经济、能源及环境》的影响[J]《东莞理工学院学报》2006年第4期。

[5]Levin.A.,C.F.Lin Unit Root Tests in Panel Data:Asymptotic and Finite Sample Properties[C].UC San Diego.Working Paper,1992.92-93.

[6]Im K.S.,M.H.Pesaran and Y.Shin.Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels[J].Journal of Econometrics 2003,115:53-74.

[7]Maddala G.S.,Wu Shaowen,1999.Acomparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test [J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1999,61:631-652.

[8]Luciano,G..On the Power of Panel Cointegration Tests:A Monte Carlo Comparison[J].Economics Letters,2003,80:105-111.

[9]Pedroni,P.Critical Value for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1999,61:653-678.

[10]Kao,C,Spurious Regression and Residual-based Tests for Cointetration in Panel Data[J].Journal of Econometrics,1999,90:1-44.

[11]Dimitris K. Christopoulos,Efthymios G.Tsionas,2004,Financial development and economic growth: evidence from panel.

二、软件开发模型有哪几种?各有什么特点?

软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。对于不同的软件系统，可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等，以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。软件工程的主要环节包括人员管理、项目管理、需求分析、系统设计、程序设计、测试、维护等，如图所示。软件开发模型是对软件过程的建模，即用一定的流程将各个环节连接起来，并可用规范的方式操作全过程，好比工厂的生产线。

最早出现的软件开发模型最早出现的软件开发模型是1970年W•Royce提出的瀑布模型。该模型给出了固定的顺序，将生存期活动从上一个阶段向下一个阶段逐级过渡，如同流水下泻，最终得到所开发的软件产品，投入使用。但计算拓广到统计分析、商业事务等领域时，大多数程序采用高级语言(如FORTRAN、COBOL等)编写。瀑布模式模型也存在着缺乏灵活性、无法通过并发活动澄清本来不够确切的需求等缺点。常见的软件开发模型还有演化模型、螺旋模型、喷泉模型、智能模型等。编辑本段典型的开发模型典型的开发模型有：

1.边做边改模型（Build-and-Fix Model）；

2.瀑布模型（Waterfall Model）；

3.快速原型模型（Rapid Prototype Model）；

4.增量模型(演化模型)（Incremental Model）；

5.螺旋模型（Spiral Model）；

6.喷泉模型(fountain model)；

7.智能模型(四代技术（4GL）)；

8.混合模型（hybrid model）；

9.RUP模型；

10.IPD模型

1.边做边改模型（Build-and-Fix Model）遗憾的是，许多产品都是使用"边做边改"模型来开发的。在这种模型中，既没有规格说明，也没有经过设计，软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改。

在这个模型中，开发人员拿到项目立即根据需求编写程序，调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后，如果程序出现错误，或者用户提出新的要求，开发人员重新修改代码，直到用户满意为止。

这是一种类似作坊的开发方式，对编写几百行的小程序来说还不错，但这种方法对任何规模的开发来说都是不能令人满意的，其主要问题在于：（1）缺少规划和设计环节，软件的结构随着不断的修改越来越糟，导致无法继续修改；（2）忽略需求环节，给软件开发带来很大的风险；（3）没有考虑测试和程序的可维护性，也没有任何文档，软件的维护十分困难。

2.瀑布模型（Waterfall Model）

1970年Winston Royce提出了著名的"瀑布模型"，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。

瀑布模型中，如图所示，将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于：（1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量；（2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发的风险；（3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。

我们应该认识到，"线性"是人们最容易掌握并能熟练应用的思想方法。当人们碰到一个复杂的"非线性"问题时，总是千方百计地将其分解或转化为一系列简单的线性问题，然后逐个解决。一个软件系统的整体可能是复杂的，而单个子程序总是简单的，可以用线性的方式来实现，否则干活就太累了。线性是一种简洁，简洁就是美。当我们领会了线性的精神，就不要再呆板地套用线性模型的外表，而应该用活它。例如增量模型实质就是分段的线性模型，螺旋模型则是接连的弯曲了的线性模型，在其它模型中也能够找到线性模型的影子。

3.快速原型模型（Rapid Prototype Model）快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么；第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。

显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。快速原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。

4.增量模型（Incremental Model）又称演化模型。与建造大厦相同，软件也是一步一步建造起来的。在增量模型中，软件被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试，每一个构件是由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能的代码片段构成。

增量模型在各个阶段并不交付一个可运行的完整产品，而是交付满足客户需求的一个子集的可运行产品。整个产品被分解成若干个构件，开发人员逐个构件地交付产品，这样做的好处是软件开发可以较好地适应变化，客户可以不断地看到所开发的软件，从而降低开发风险。但是，增量模型也存在以下缺陷：（1）由于各个构件是逐渐并入已有的软件体系结构中的，所以加入构件必须不破坏已构造好的系统部分，这需要软件具备开放式的体系结构。（2）在开发过程中，需求的变化是不可避免的。增量模型的灵活性可以使其适应这种变化的能力大大优于瀑布模型和快速原型模型，但也很容易退化为边做边改模型，从而是软件过程的控制失去整体性。在使用增量模型时，第一个增量往往是实现基本需求的核心产品。核心产品交付用户使用后，经过评价形成下一个增量的开发计划，它包括对核心产品的修改和一些新功能的发布。这个过程在每个增量发布后不断重复，直到产生最终的完善产品。例如，使用增量模型开发字处理软件。可以考虑，第一个增量发布基本的文件管理、编辑和文档生成功能，第二个增量发布更加完善的编辑和文档生成功能，第三个增量实现拼写和文法检查功能，第四个增量完成高级的页面布局功能。

5.螺旋模型（Spiral Model）

1988年，Barry Boehm正式发表了软件系统开发的"螺旋模型"，它将瀑布模型和快速原型模型结合起来，强调了其他模型所忽视的风险分析，特别适合于大型复杂的系统。

如图所示，螺旋模型沿着螺线进行若干次迭代，图中的四个象限代表了以下活动：（1）制定计划：确定软件目标，选定实施方案，弄清项目开发的限制条件；（2）风险分析：分析评估所选方案，考虑如何识别和消除风险；（3）实施工程：实施软件开发和验证；（4）客户评估：评价开发工作，提出修正建议，制定下一步计划。螺旋模型由风险驱动，强调可选方案和约束条件从而支持软件的重用，有助于将软件质量作为特殊目标融入产品开发之中。但是，螺旋模型也有一定的限制条件，具体如下：（1）螺旋模型强调风险分析，但要求许多客户接受和相信这种分析，并做出相关反应是不容易的，因此，这种模型往往适应于内部的大规模软件开发。（2）如果执行风险分析将大大影响项目的利润，那么进行风险分析毫无意义，因此，螺旋模型只适合于大规模软件项目。（3）软件开发人员应该擅长寻找可能的风险，准确地分析风险，否则将会带来更大的风险。一个阶段首先是确定该阶段的目标，完成这些目标的选择方案及其约束条件，然后从风险角度分析方案的开发策略，努力排除各种潜在的风险，有时需要通过建造原型来完成。如果某些风险不能排除，该方案立即终止，否则启动下一个开发步骤。最后，评价该阶段的结果，并设计下一个阶段。

6.喷泉模型（fountain model）(也称面向对象的生存期模型, OO模型)

喷泉模型与传统的结构化生存期比较，具有更多的增量和迭代性质，生存期的各个阶段可以相互重叠和多次反复，而且在项目的整个生存期中还可以嵌入子生存期。就像水喷上去又可以落下来，可以落在中间，也可以落在最底部。

7.智能模型(四代技术（4GL）)

智能模型拥有一组工具（如数据查询、报表生成、数据处理、屏幕定义、代码生成、高层图形功能及电子表格等），每个工具都能使开发人员在高层次上定义软件的某些特性，并把开发人员定义的这些软件自动地生成为源代码。这种方法需要四代语言（4GL）的支持。4GL不同于三代语言，其主要特征是用户界面极端友好，即使没有受过训练的非专业程序员，也能用它编写程序；它是一种声明式、交互式和非过程性编程语言。4GL还具有高效的程序代码、智能缺省假设、完备的数据库和应用程序生成器。目前市场上流行的4GL（如Foxpro等）都不同程度地具有上述特征。但4GL目前主要限于事务信息系统的中、小型应用程序的开发。

8.混合模型（hybrid model）过程开发模型又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model）,把几种不同模型组合成一种混合模型，它允许一个项目能沿着最有效的路径发展，这就是过程开发模型（或混合模型）。实际上，一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。各种模型的比较每个软件开发组织应该选择适合于该组织的软件开发模型，并且应该随着当前正在开发的特定产品特性而变化，以减小所选模型的缺点，充分利用其优点，下表列出了几种常见模型的优缺点。各种模型的优点和缺点：模型优点缺点瀑布模型文档驱动系统可能不满足客户的需求快速原型模型关注满足客户需求可能导致系统设计差、效率低，难于维护增量模型开发早期反馈及时，易于维护需要开放式体系结构，可能会设计差、效率低螺旋模型风险驱动风险分析人员需要有经验且经过充分训练

9.RUP模型（迭代模型）

RUP（Rational Unified Process）模型是Rational公司提出的一套开发过程模型，它是一个面向对象软件工程的通用业务流程。它描述了一系列相关的软件工程流程，它们具有相同的结构，即相同的流程构架。RUP 为在开发组织中分配任务和职责提供了一种规范方法，其目标是确保在可预计的时间安排和预算内开发出满足最终用户需求的高品质的软件。RUP具有两个轴，一个轴是时间轴，这是动态的。另一个轴是工作流轴，这是静态的。在时间轴上，RUP划分了四个阶段：初始阶段、细化阶段、构造阶段和发布阶段。每个阶段都使用了迭代的概念。在工作流轴上，RUP设计了六个核心工作流程和三个核心支撑工作流程，核心工作流轴包括：业务建模工作流、需求工作流、分析设计工作流、实现工作流、测试工作流和发布工作流。核心支撑工作流包括：环境工作流、项目管理工作流和配置与变更管理工作流。RUP 汇集现代软件开发中多方面的最佳经验，并为适应各种项目及组织的需要提供了灵活的形式。作为一个商业模型，它具有非常详细的过程指导和模板。但是同样由于该模型比较复杂，因此在模型的掌握上需要花费比较大的成本。尤其对项目管理者提出了比较高的要求。它具有如下特点：（1）增量迭代，每次迭代都遵循瀑布模型能够在前期控制好和解决风险；（2）模型的复杂化，需要项目管理者具有较强的管理能力。

10.IPD模型

IPD（Integrated Product Development）流程是由IBM提出来的一套集成产品开发流程，非常适合于复杂的大型开发项目，尤其涉及到软硬件结合的项目。

IPD从整个产品角度出发，流程综合考虑了从系统工程、研发（硬件、软件、结构工业设计、测试、资料开发等）、制造、财务到市场、采购、技术支援等所有流程。是一个端到端的流程。在IPD流程中总共划分了六个阶段（概念阶段、计划阶段、开发阶段、验证阶段、发布阶段和生命周期阶段），四个个决策评审点（概念阶段决策评审点、计划阶段决策评审点、可获得性决策评审点和生命周期终止决策评审点）以及六个技术评审点。

IPD流程是一个阶段性模型，具有瀑布模型的影子。该模型通过使用全面而又复杂的流程来把一个庞大而又复杂的系统进行分解并降低风险。一定程度上，该模型是通过流程成本来提高整个产品的质量并获得市场的占有。由于该流程没有定义如何进行流程回退的机制，因此对于需求经常变动的项目该流程就显得不大适合了。并且对于一些小的项目，也不是非常适合使用该流程。

三、中国十大软件公司是哪些公司？？中国十大软件是哪些软件？

软件开发公司排行榜

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

1：华盛恒辉科技有限公司

上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2：五木恒润科技有限公司

上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、

OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

5、Manage

高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的

Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage

可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

四、了解GM（1，n）模型的帮帮忙！将参数（经过多种软件验证多遍是正确的）代入累减还原式得出的结果太离谱了

function GM1_1(X0)

%format long ;

[m,n]=size(X0);

X1=cumsum(X0); %累加