自主要贸易伙伴进口额

时间区间

2001-2019


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自主要贸易伙伴进口额字段
进口国家
年份及月度
出口国家
金额(百万美元)
同比%
占比%

样本数据

进口国家年份及月度出口国家金额(百万美元)同比%占比%
瑞士2019年总值277,623-0.6100.0
瑞士2019年德国57,523-0.620.7
瑞士2019年意大利22,3705.28.1
瑞士2019年法国18,982-5.96.8
瑞士2019年美国18,968-11.26.8
瑞士2019年英国16,480-37.85.9
瑞士2019年中国15,1532.75.5
瑞士2019年阿联酋15,07044.95.4
瑞士2019年奥地利8,5040.03.1
瑞士2019年爱尔兰7,589-13.92.7
瑞士2019年西班牙6,43612.92.3
瑞士2019年泰国5,622111.02.0
瑞士2019年荷兰5,5550.62.0
瑞士2019年比利时5,5206.02.0
瑞士2019年日本4,557-4.81.6
瑞士2019年香港3,823-2.71.4
韩国2019年总值503,343-6.0100.0
韩国2019年中国107,2290.721.3
韩国2019年美国61,8795.112.3
韩国2019年日本47,581-12.99.5
韩国2019年沙特阿拉伯21,841-17.14.3
韩国2019年越南21,0727.34.2
韩国2019年澳大利亚20,608-0.54.1
韩国2019年德国19,937-4.44.0
韩国2019年台湾省15,718-6.13.1
韩国2019年俄罗斯14,567-16.82.9
韩国2019年卡塔尔13,037-20.02.6
韩国2019年科威特10,771-15.82.1
韩国2019年马来西亚9,280-9.11.8
韩国2019年阿联酋8,991-3.21.8
韩国2019年印度尼西亚8,820-21.01.8
韩国2019年伊拉克7,995-16.51.6
荷兰2019年总值635,982-1.5100.0
荷兰2019年中国98,986-1.415.6
荷兰2019年德国90,587-2.314.2
荷兰2019年比利时50,299-3.87.9
荷兰2019年美国47,9315.27.5
荷兰2019年英国29,725-9.64.7
荷兰2019年俄罗斯21,244-16.13.3
荷兰2019年法国20,116-2.13.2
荷兰2019年意大利13,0384.12.1
荷兰2019年挪威11,831-9.71.9
荷兰2019年日本11,628-2.11.8
荷兰2019年波兰11,318-0.11.8
荷兰2019年爱尔兰11,09324.51.7
荷兰2019年西班牙10,871-1.01.7
荷兰2019年马来西亚9,05527.91.4
荷兰2019年瑞典8,4860.31.3
捷克2019年总值178,253-3.5100.0
捷克2019年德国50,746-5.328.5

数据更新频率

年度更新

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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