C++。。等我的蜕变。。

    话说,一学期就这么不咸不淡的过去了,恍惚间,一转身,期末已至。。我还没准备好和烟大说次再见,就要放假了。。 原来。大学真的过得更快。可怜
    一直以为上了大学之后学习会很松,可是来了才知道和高中差不多。。或许这只是我们这个专业的特色吧,一周接近二十大节课,还真让我吃不大消。。说实话,有些失望,毕竟这不是我理想中的大学生活。。不过还好啦,现在已经适应了,再冷不丁的加课也不会像刚开学时那样埋怨了。。
    对于C++的学习,其实我很想说我不是这块料,但是,老贺说过不能轻易地放弃自己。。。或许老贺是对的。虽然我很笨拙,但我还是会继续走下去。这个假期很长,我想,应该好好利用,把不会敲的代码好好琢磨琢磨,听学长说,下学期学的会更难,而且第一年学好C++对大二能否学好Java来说很重要。我想,我没有别的路可以选择,趁早觉悟了,奋斗了,最后才不会那么地烂。这一学期相对于高中来说玩得很多。这已经够了。。 很多同学开始计划假期的出行玩乐了,我却开始计划我的编程假期了!!想想第一个没有学习压力的寒假,确实应该找点事来充实自己。。在图书馆借了几本书,有编程的也有文学的。试着找回以前学习的感觉。。明年的我必定是一个全新的我!!敬请期待奋斗奋斗
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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