002 组件 默认 大小值 示例

组件默认大小值
本文介绍了一个使用默认大小值的组件示例。通过XML代码展示了如何在不指定具体尺寸的情况下,利用容器和控件的默认大小来布局界面。
每个组件 都有 默认的 大小值。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!-- 所有组件使用默认值 -->
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml">
<!-- 使用容器大小默认值 -->
<mx:Panel title="默认的 面板容器大小 和 按钮控件大小">
<!-- 使用 控件 大小 默认值 -->
<mx:Button id="button1" label="按钮"/>
</mx:Panel>
</mx:Application>

[img]/upload/attachment/115796/576d57d1-4ae5-3108-a86e-ba1a24bc6111.png[/img]

组件 默认的 大小值 示例
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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