迈向自己的目标--黎明前的苦难

大学遗憾与未来展望
作者回顾大学时光,表达了对未充分利用资源了解外部世界的遗憾,并对未来一年充满期待,希望能够积累经验和胆识,实现个人成长。
       离开大学快一年了,这段时期算是进入黎明前苦难的酬劳吧。希望接下来的一年走出黎明苦难。

        经验,胆略,意识及资金,这些要有量变到质变需要经过多少时间只能看自己的努力。现在回首大学,既对自己悲哀,又对当今教育体制悲哀。悲哀自己在大学里没有尽全力,没有尽力更多地去了解外面的世界,外面的规则。悲哀现在大学那种形而上学的教学方式。回首看看,现在的小学犹如高中,现在的初中犹如高中,现在的大学也逐渐迈向高中。那高中是啥?高中就是学校只知道教学生好好学习课本知识,把一切活动都管的死死,不准这,不准那,除了学习,四面八方都在慢慢的封死,悲哀,不拘一格降人才的年代逐渐没了,出来的将是有一个机器创造的,几乎一样。

         可能一切都是社会这种大环境的影响吧,一根指挥棒,就让80年代的人都感到悲哀,什么都愁。

        就让暴风雨来得猛烈些吧,好好享受这种苦难,在苦难中求上进,这也算一种财富吧。也算是悲哀中的热观吧。

        一年后的今天也许我已经实现了自己的第一步。

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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