12、MATLAB二维绘图全解析

MATLAB二维绘图全解析

1. 坐标轴设置与网格命令

在绘图时,对坐标轴的设置是一项基础且重要的操作。以下是一些常用的坐标轴设置命令:
- axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) :用于设置x轴和y轴的范围, xmin xmax ymin ymax 均为数值。
- axis equal :使x轴和y轴具有相同的比例。
- axis square :将坐标轴区域设置为正方形。
- axis tight :将坐标轴范围设置为数据的范围。

网格命令则用于在绘图中添加或移除网格线:
- grid on :在绘图中添加网格线。
- grid off :从绘图中移除网格线。

以下是一个使用命令格式化绘图的示例脚本:

x=[10:0.1:22];
y=95000./x.^2;
xd=[10:2:22];
yd=[950  640  460  340  250  180  140];
plot(x,y,'-','LineWidth',1.0)
xlabel('DISTANCE (cm)')
ylabel('INTENSITY (lux)')
title('\fontname{Arial}Light Intensity as a Fu
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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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