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ControlFile.java 拷贝莫路径下的所有文件

import java.io.*;
import java.text.*;
import java.util.*;

/**
* @author ljt
*
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* Window>Preferences>Java>Code Generation.
*/
public class ControlFile {
//已有文件的路径,需要备份到那个路径的名字
String filePath, aimFilePath;
//保存已有文件路径下的所有的文件的名字 存放String
Vector vec;
public ControlFile() {
filePath = "";
aimFilePath = "";
vec = new Vector();
}
public ControlFile(String filePath, String aimFilePath) {
this.filePath = filePath;
this.aimFilePath = aimFilePath;
vec = new Vector();
}
//得到目录下所有文件的名字
private void getFileName() {
File f = new File(filePath);
String str[] = f.list();
for (int i = 0; i < str.length; i++) {
vec.addElement(str[i]);
}
}

// 文件的拷贝:::测试成功
private boolean bakFile(String fileName) {
try {
//读文件
FileReader raf = new FileReader(filePath + fileName);
String detail = "";
BufferedReader buff = new BufferedReader(raf);
String temp = buff.readLine();
while (temp != null) {
detail += temp + "\n";
temp = buff.readLine();
}
raf.close();
System.out.println(detail);
//写文件
File file = new File(aimFilePath + fileName);
PrintWriter out = new PrintWriter(new FileWriter(file));
out.print(detail);
out.close();

} catch (FileNotFoundException e) {
System.out.println("文件没有找到");
} catch (IOException e) {
System.out.println("copyFile 出错");
}
return true;
}
public static void main(String[] args) {
ControlFile confile =
new ControlFile("D:\\readFile\\", "D:\\work\\bakFile\\");
confile.getFileName();
Vector ve = new Vector();
ve = confile.vec;
if (ve != null)
for (int i = 0; i < ve.size(); i++) {
System.out.println((String) ve.elementAt(i));
confile.bakFile((String) ve.elementAt(i));
}
}
}
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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