模式分类

创建型:该类模式涉及将对象实例化,将客户从创建对象的过程中解耦
行为性:涉及类和对象如何进行交互和职责分配。
结构型:把类和对象组合到更大的结构中。

适配器:封装对象,提供不同的接口。
模板模式:由子类决定如何实现一个算法的步骤。
工厂模式:由子类决定要创建的具体类是哪一个。
单例模式:确保有且只有一个对象被创建。
策略模式:封装可以互换的行为,使用委托决定具体使用哪个。
组合模式:客户用一致的方式处理集合对象和单个对象。
状态模式:封装了状态的行为,使用委托在各个状态之间切换。
迭代器:访问集合中的对象,而不暴露集合的实现。
外观模式:简化一群类的接口。
包装器:包装一个对象,并提供新的行为。
抽象工厂:允许客户创建对象的家族,而无需指定他们的具体类。
观察者: 让对象在改变状态时接到通知。

代理模式:包装对象,控制对象的访问。
命令:封装命令到对象。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值