la 5009 - Error Curves(三分)


la 5009 - Error Curves


单峰函数用三分


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#define MAXN 10005
const double eps=1e-9;
int a[MAXN],b[MAXN],c[MAXN];
int n;
double max(double a,double b) {return a>b?a:b;}
double f(double x)
{
	double ans=a[0]*x*x+b[0]*x+c[0];
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		ans=max(ans,a[i]*x*x+b[i]*x+c[i]);
	}
	return ans;
}
int main()
{
	int cas;
	scanf("%d",&cas);
	while(cas--)
	{
		scanf("%d",&n);
		for(int i=0;i<n;i++)
			scanf("%d%d%d",&a[i],&b[i],&c[i]);
		double l=0,r=1000;
		while(l+eps<r)
		{
			double m1=(l+r)/2;
			double m2=(m1+r)/2;
			if(f(m1)+eps<f(m2)) r=m2;
			else l=m1;
		}
		printf("%.4lf\n",f(l));
	}
	return 0;
}


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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