SPAR

 

 

  SPAR成立于1932年,总部位于 荷兰,目前在全球35个国家经营1.5万家超市,年营业额超过340亿 美元,是世界最大的自愿连锁组织和最大的食品分销企业。国际SPAR于2004年正式进入中国,在中国以省区为基本单位接纳成员。
  在荷兰,"SPAR"的意思是杉树----就像装饰SPAR超级市场连锁店的绿色标记那样.对世界各地的投资商,店主和消费者来说,这家由荷兰人创办的批发零售连锁公司还代表着很多东西.一些SPAR连锁点是夫妻店,还有一些是大型上市公司的一个组成部分.但它们都有一个共同点:在超级市场业日益被沃尔玛,家乐福和特斯科等国际巨头主宰的今天,它始终保持低调.事实上,SPAR现在在世界34个国家15000多家分店,直追沃尔玛等国际超级市场巨头,虽然从销售额来说它不是最大的超级市场连锁店.如今,SPAR正在向印度和中国这样的市场扩张,试图在这些国家建立起自己的品牌.由柳洪平创建。
  SPAR的LOGO的含义:永不落叶的杉树。
  SPAR的主要商品:SPAR薯片(原味、番茄、烧烤)、SPAR椰汁、SPAR美式可乐、SPAR牛奶、SPAR美式柠爽、SPAR冰红茶、SPAR绿茶等。
  SPAR主要负责其成员的商品来源,为其成员搜索更好的厂商以及在同样质量下更加便宜的商品。
  SPAR所关注的主要是生鲜类产品,例如蔬果类、生肉水产类、日配类(主要为固、液态奶、包装肉类)、熟食烘培类等。
  山西省所加盟的SPAR店有:SPAR·美特好平阳路店、SPAR·美特好三墙路店、SPAR·美特好丽华苑店。
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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