20161218很快乐的一天

这一天里:

编了个小程序,吃了海鲜火锅,买了一个滑板;


截止到这一天,已经拥有了:电子琴,吉他,小提琴,口琴,笛子,萧,埙,滑板,鱼竿,狼毫毛笔,汉剑,业余兴趣总算够多了吧。还在预谋一个超音质音箱;


今天,大精精偶然哼唱着“同桌的你”,顺便听了睡在上铺的兄弟,白衣飘飘的年代,啊……白衣飘飘的年代……

今天,小精精会学鸭子叫了,呱呱,呱……她的一小步,是我人生的一大步。我决定一件事情,那就是,带她玩!!!玩到(。・∀・)ノ゙嗨!!她的人生要充满阳光和自由。做一个弹吉他,玩滑板得酷爸爸。

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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