20岁前后

博主17岁步入大学,起初怀揣梦想,每天泡图书馆,第一学期成绩不错还进入卓越班。但进入卓越班后,因当前成绩沾沾自喜,且从高中高压环境到大学自由环境,爱玩天性释放,逐渐麻痹自己,开始享受闲散生活,忘记学生身份。

20前

17岁步入大学。跟很多人一样,踏入校门前,都想有一份自己的成就,都有高远却又缥缈梦想。不甘于平庸,每天钻进图书馆,看似忙忙碌碌,实际上只是无头苍蝇。第一学期的结束,忙碌的半年里好在也有些结果,成绩在专业前十,也成功的进入了卓越班。
我以为的卓越班,是一群优秀的人为各自的梦想奋斗着。事实也确实是这样,有所不同的是,优秀的足够优秀,而自己却因为当前的成绩沾沾自喜,靠着半年的成绩麻痹自己,觉得自己还不错可以了。
也确实是来自高中教育体制的压迫吧。从高压环境转变到一个没有那么多条条框框的伊甸园,爱玩的天性被彻底释放。也就是第一个学期,高中学习的肌肉记忆尚在,再有尚未散去的追梦热,依旧是会继续学习。但热度终究还是热度,总有散去的一天。慢慢的,我开始麻痹自己,自己毫无察觉的情况下享受大学闲散的生活。打游戏,谈恋爱,等等等等,久之忘记了自己还是个学生。

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 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
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