XListView使用

public class MainActivity extends Activity implementsIXListViewListener {
 
   privateXListView xlistview;
    privateArrayAdapter adapter;
    privateArrayList list = new ArrayList();;
    privateHandler handler;
    private intk =0;
   @Override
    protectedvoid onCreate(Bundle savedInstanceState) {
      super.onCreate(savedInstanceState);
      setContentView(R.layout.activity_main);
      initView();
    }

    private voidinitView() {
      // 获取XListView对象
      xlistview = (XListView)super.findViewById(R.id.xlv_xlistview);
      //创建一个Handler
      handler = new Handler();
      
      // 设置可以上拉加载数据
      xlistview.setPullLoadEnable(true);
      getList();
      // 创建一个适配器
      adapter = new ArrayAdapter(this,
            android.R.layout.simple_list_item_1, list);
      // 添加适配器
      xlistview.setAdapter(adapter);
      //添加监听
      xlistview.setXListViewListener(this);
    }
    
    //向集合添加String数据
    public voidgetList(){
      for (int i = 0; i < 20; i++) {
         list.add("测试数据" + k++);
      }
    }
   @Override
    public voidonRefresh() {
      handler.postDelayed(new Runnable() {
         @Override
         public void run() {
            list.clear();
            getList();
            adapter.notifyDataSetInvalidated();
            onLoad();
         }
      }, 2000);
    }
    
   @Override
    public voidonLoadMore() {
      handler.postDelayed(new Runnable() {
         @Override
         public void run() {
            getList();
            adapter.notifyDataSetInvalidated();
            onLoad();
         }
      }, 80);
    }
    
    
    private voidonLoad() {
      //停止更新
      xlistview.stopRefresh();
      //停止加载更多
      xlistview.stopLoadMore();
      //设置刷新时间
      xlistview.setRefreshTime("刚刚");
    }
}
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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