JavaDay03-陈明泽

本文深入讲解了for循环的使用场景及语法,包括continue与break的差别。同时,详细介绍了数组的概念,定义语法,如何获取数组长度及元素。通过实例演示,帮助读者掌握循环与数组的基本操作。

今日内容总结:

1.for循环结构概述

for特点:

     适用于做循环次数明确的操作

     比如:输出1万次“好好学习,天天向上”

               求100以内偶数和

               语法:

                     for(int i=0;i<循环次数;i++){

                           循环体;

                      }

       执行流程:int i=0;只会执行一次,当for第一次执行的时候会操作int i=0;

                 i<循环次数; 执行多次

                 i++:执行多次

continue和break的作用:

      continue作用:结束本次循环使循环进入下一次

      break作用:结束循环,使循环不再继续

 

2.数组概述

数组的概念:

用来保存一组具有相同数据类型的数据的一种存储结构。

注意:数组也是一种数据类型,数组类型,属于引用数据类型

数组的定义语法:

1.数据类型[] 数组名=new 数据类型[数组中存储数据个数];-----推荐使用该语法

   例:int[] nums = new int[6];

2.数据类型 数组名[]=new 数据类型[数组中存储数据个数];

   例:int nums[] = new int[6];

获取数组的长度:

数组名.length

获取数组元素:

1.数据类型[] 数组名={值1,值2,…值n};

   例:  int[] nums = {1,2,3,4,5,6};

2.数据类型[] 数组名=new  数据类型[]{值1,值2,…值n};

    例:  int[] nums = new int[]{1,2,3,4,5,6};

注意:不能在定义长度的同时赋值

    错误示例:int[] nums = new int[6]{1,2,3,4,5,6};  这样写直接报错!

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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