es6箭头函数

1.基础语法

(param1, param2, …, paramN) => { statements }  
(param1, param2, …, paramN) => expression  
         // equivalent to:  => { return expression; }  
  
// 如果只有一个参数,圆括号是可选的:  
(singleParam) => { statements }  
singleParam => { statements }  
  
// 无参数的函数需要使用圆括号:  
() => { statements }  
//例子1.
var f = () => 5;
// 等同于
var f = function () { return 5 };
//2.
  var abc=(a,b)=>{
        console.log(a,b);
    }

2.高级语法

// 返回对象字面量时应当用圆括号将其包起来:  
params => ({foo: bar})  
  
// 支持 Rest parameters 和 default parameters:  
(param1, param2, ...rest) => { statements }  
(param1 = defaultValue1, param2, …, paramN = defaultValueN) => { statements }  
  
// Destructuring within the parameter list is also supported  
var f = ([a, b] = [1, 2], {x: c} = {x: a + b}) => a + b + c;  
f();  // 6 

 

转载于:https://my.oschina.net/u/725790/blog/1560664

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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