ZH_qaq 博客公告

这里是 ZH_qaq 的博客公告,有什么重要的更改会在这里说明,也可以在此提供您的宝贵意见和建议。

last uplate by 2024.10.16 21:38

  • 将全部题解中有 C++ 的代码的代码块加上 cpp 之前一直没注意qaq ——2024.9.23

  • 现在主要开始写 AT 的 ABC 的题解来练思路,然后会附加一些算法的习题题解 ——2024.9.24

  • CSP-S 复赛前,尽量保证每天更 2 2 2 篇博客,如有没有来得及的,请谅解(还是有文化课的任务的qaq)——2024.9.24

  • 在国庆期间,博客浏览量达到 80000 80000 80000,点赞达到 1000 1000 1000,收藏达到 1000 1000 1000,粉丝达到 700 700 700 —— 2024.10.2

  • 之后会将 AtCoder 的题解挂上 Vjudge 的传送门 ——2024.10.16

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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