解题报告_18.6.1_POJ_1905_0

本文介绍了一种计算温度变化导致杆件变形的方法。通过输入杆件原始长度、温度变化值及材料热膨胀系数,利用数值逼近算法计算出杆件中心因热胀冷缩而产生的位移距离。

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/lyy289065406/article/details/6648562

#include<iostream>  
#include<math.h>  
#include<iomanip>  
using namespace std;  
  
const double esp=1e-5;   //最低精度限制  
  
int main(void)  
{  
    double L,n,c,s;   //L:杆长 ,n:温度改变度 , c:热力系数  ,s:延展后的杆长(弧长)  
    double h;    //延展后的杆中心 到 延展前杆中心的距离  
    double r;   //s所在圆的半径  
  
    while(cin>>L>>n>>c)  
    {  
        if(L<0 && n<0 && c<0)  
            break;  
  
        double low=0.0;    //下界  
        double high=0.5*L; //  0 <= h < 1/2L   (1/2L并不是h的最小上界,这里做一个范围扩展是为了方便处理数据)  
  
        double mid;  
        s=(1+n*c)*L;  
        while(high-low>esp)  //由于都是double,不能用low<high,否则会陷入死循环   
        {                    //必须限制low与high的精度差  
            mid=(low+high)/2;  
            r=(4*mid*mid+L*L)/(8*mid);  
  
            if( 2*r*asin(L/(2*r)) < s )     //h偏小  
                low=mid;  
            else       //h偏大  
                high=mid;  
        }  
        h=mid;  
  
        cout<<fixed<<setprecision(3)<<h<<endl;  
    }  
    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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