第三周任务二

 

#include<iostream>

using namespace std;

class Time
{
public:                       // 此处加上公共数据的限定,原先未说明,默认是私有的数据。
 void set_time(void);
 void show_time(void);

private:                      // 加上私有数据限定,表明仅能通过公共数据中成员函数调用。
 int hour;
 int minute;
 int sec;
};

Time t;

int main()
{
 t.set_time();        //访问对象中成员的一般形式:对象名.成员名

 t.show_time();       //同上改动

 return 0;
}

void Time::set_time(void)     //返回值类型在类的声明时已经确定是空类型void,此处将int该做void.
{
 cin >> hour;              //既然是成员函数就可以调用私有数据,且不必用访问对象成员的形式

 cin >> minute;           //同上改动

 cin >> sec;              //同上改动
}

void Time::show_time(void)
{
 cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;    //同上改动
}

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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