努力成为这样一个人

Smile more

多站在别人的角度思考

对自己的行为负责

无论何时发现自己错了,尽快竭尽所能去弥补

能把自己的观点表达清楚,口头+书面

说一口流利的英语

多看书,知识面广

不急于下结论

和别人讨论的时候,先理解别人的观点,学会聆听

有一帮不错的朋友,能够互相帮忙

谋而后动

不要花光自己的所有

每年至少去一个没去过的城市旅行

永远不以貌取人

尊重自己,尊重别人

永远不要嘲笑别人

不轻易相信听到的每一件事

早起,不赖床

身体健康,还能打篮球

记住别人的需求

给别人比他们期许的多

不轻易许下承诺,许下的承诺就努力实现

努力赚钱,多帮助需要的人

与人为善,以德服人

不争强好胜,退一步,海阔天空

不轻易后悔,不轻易抱怨

永远不对父母发脾气

离是非远点,靠家人近点

尽全力让家庭和谐

沉稳、细心、大度

勇于决断,勇于担当

尊重爱自己的人,认真对待感情

就事论事,不扯出陈芝麻烂谷子的事

能完整地不夸张跑调地唱几首歌

能忍则忍,大事化小,小事化了

合理安排时间

知道自己该干什么

 

幸运之神的降临往往是因为你多看一眼,多想一下,多走一步

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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、科研员及从事预测建模的工程技术员,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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