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第131章（第6页）

先前令人眼花缭乱、纠结不已的模型选择，此刻却一目了然！

庄颜庞杂知识库中，无数子系统案例与各类数学模型自动匹配、耦合，根本无需调试与模拟，直觉便指引着她，直奔最优解而去。

“多目标优化……鲁棒优化……”庄颜笔尖飞掠，“错了！我之前的方向完全错了！”

“这道题的核心根本不是子系统模型的简单堆砌，而是要在相互冲突的目标网络里，航运效率、生态保护、防洪安全、供水稳定，找出最优协同调度！”

她拍了下自己的额头，恍然大悟。

之前只顾着给每个子系统寻找合适的模型，却忽略了所有子模型都必须为核心目标服务，并接受其约束。

想通此节，她毫不犹豫地将上午苦心推演的半页目标规划彻底划掉！

围绕新的核心重新筛选、匹配、构建。

写到最初让她满意不已的机器学习预测模型部分时，果断将其从核心框架中移除。

这个模型，放在当下绝对是前沿中的前沿，预测精度很高。

“但它有一个致命缺陷，”庄颜喃喃自语，“无法回答类似降雨量增加10%，闸门开度应如何调整等动态问题。”

而这类推演，恰恰是政策制定最需要。

“机器学习，只能填补数据缺口，”庄颜冷静地判断，“核心模型，必须换掉。”

思路一旦打通，便如江河奔涌，再无滞涩。

她越写越兴奋，越算越入迷。

寂静深夜，键盘敲击。

整整一夜，她愣是将问题重述、文献评述、模型构建、算法设计，搭建得清清楚楚。

框架既定，庄颜那叫一个慷慨淋漓。

这种头脑被充分使用感觉，太爽了。

然后就发现——

卡住了。

不是思路被卡住，而是前期工作准备完毕后，就必须通过数据调试。

翻出伊万和娜塔莉亚整理好的初步数据集，庄颜只快速扫了几眼，眉头就紧紧皱了。

“粗糙，太粗糙了！”

忍不住低声抱怨。

“数据来源混杂，混入了非官方或权威性存疑的网站信息，这都没发现？”

“五年前的陈旧数据未被剔除怎么回事？”

“竟然还有几处单位不一致或数值异常的数据？！”

对于旁人而言，需要四五个小时才能找到的错误，庄颜竟然一眼就看到。

“这两人看着挺机灵，干活怎么这么不扎实？”