36、能源感知参数传递:提升嵌入式系统能效的新方法

能源感知参数传递:提升嵌入式系统能效的新方法

1. 引言

随着集成电路能量消耗问题日益严重,解决这一问题需要从多个方面入手。编程语言支持对低功耗设计至关重要,因为它定义了应用程序与底层执行环境之间的接口,并决定了编译器可以执行的优化类型和运行时系统可以利用的潜在架构钩子。然而,传统的参数传递机制可能导致冗余计算,从而浪费能量。本文将探讨一种新的参数传递策略——按需参数传递(Pass-by-need),旨在通过编译器的帮助消除不必要的计算,从而节约能量。

2. 参数传递机制的回顾

子程序是编程语言中实现控制和数据抽象的主要结构。参数传递机制决定了参数如何从调用者传递给被调用者。C语言中常用的两种参数传递机制是按值调用(Call by Value, CBV)和按引用调用(Call by Reference, CBR)。

2.1 按值调用(CBV)

在CBV中,实际参数的值在子程序调用前被计算并复制到形式参数中。这虽然简化了实现,但可能导致冗余计算。例如,如果子程序中从未使用某个形式参数,那么计算其实际参数的值就是多余的。

2.2 按引用调用(CBR)

在CBR中,实际参数和形式参数共享相同的位置。子程序调用时传递的是实际参数的指针,这加快了子程序调用的速度,但在子程序执行期间每次访问形式参数都会变慢,因为它需要间接访问。

机制 描述
CBV 实际参数的值在调用前计算并复
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值