大规模拓扑分析(大模型)的矩阵节点应该如何产生呢?

文章讨论了如何通过计算机自动创建大规模拓扑结构的挑战,强调了现有手工流程图的局限性,并指出需要研发依赖于算法和模型的理论基础,该领域尚待探索。

     

      大规模拓扑分析(大模型)的矩阵节点应该如何产生呢?

      过去,我们做流程图的时候,是依靠人工在绘图器上面绘制一个个节点组成的流程图
      这种手工绘制的流程图,节点数量很少,无法形成大规模拓扑,产生不了大模型数据
      现在的问题是,我们必须研发一种依靠计算机来自动生成大规模拓扑结构的算法和模型

      但是这种模型和算法的理论基础是什么呢? 这个领域还是一个空白。。。。

       我们应该准备研究这个方面的问题了。。。

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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