5、C语言编程基础:函数、数组与变量的深入解析

C语言编程基础:函数、数组与变量的深入解析

1. 函数声明与调用

在C语言编程中,函数的声明和调用方式有新旧两种风格。旧风格的函数声明和定义如下:

/* power:  raise base to n-th power; n >= 0 */
/*         (old-style version) */
power(base, n)
int base, n;
{
    int i, p;

    p = 1;
    for (i = 1; i <= n; ++i)
        p = p * base;
    return p;
}

在旧风格里,参数在括号内命名,其类型在左花括号前声明,未声明的参数默认为 int 类型。程序开头对 power 函数的声明可能是这样:

int power();

这种方式不允许有参数列表,编译器难以检查函数调用是否正确。实际上,由于默认 power 返回 int 类型,整个声明甚至可能被省略。

新的函数原型语法让编译器更易检测参数数量或类型的错误。虽然旧的声明和定义风格在ANSI C中至少在过渡时期仍然可用,但建议在支持新形式的编译器中使用新形式。

2. 参数传递:按值传递

C语言中函数参数采用“按值传递”方式,这与Fortran等语言的“按引用传递”不同。按值传递

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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