12、复杂共轭幂律指数分形元素检测及相关随机过程研究

复杂共轭幂律指数分形元素检测及相关随机过程研究

1. 复杂共轭幂律指数分形元素的发现

发现了一种新的具有复杂共轭幂律指数的分形元素,这种元素可以存在于生命系统中。此前,仅在理论上探讨过具有复杂共轭幂律指数分形元素简化版本存在的可能性,但未通过实际数据验证。

将类似爆发信号的理论成功应用于频域,以未开放的鸡蛋花芽为例,描述了三维异质分支系统的演化。所有测量数据(包括异常值)都能完全拟合所提出的拟合函数,相对误差小于 0.25%。对导电过程给出了定性解释,且该解释与测量的阻抗数据不矛盾。首次发现了两个幂律指数 ν(“分形”指数)和 μ(“渐近”指数),它们控制着拟合函数的阻抗行为,具有明确的物理意义,对构建包含复杂共轭项的新型分数积分具有重要意义,有望丰富现有的分数微积分理论并推动其理论研究的新方向。

数学推导
  • 如何得到函数方程 (4)
    插入乘数 ξ 后得到如下表达式:
    [
    \begin{align }
    S(z\xi)&= n_0\sum_{n = 0}^{N}[b(z)]^n\ln\left[f (z\xi^{N + 1})\right]+ n_0\sum_{n = -N}^{-1}[b(z)]^n\ln\left[f (z\xi^{N + 1})\right]\
    &=\sum_{n + 1 = n’}\left(n_0\sum_{n = 1}^{N + 1}[b(z)]^{n - 1}\ln\left[f (z\xi^{n})\right]+ n_0\sum_{n = 0}^{-N + 1}[b(z)]^{n - 1}\ln\
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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