上海 -1度 大雪

上海下雪了,雪还不小,下了几个小时了,还没有停的意思。让我这个纯东北老爷们都觉得很惊奇。
气候是有些问题了。
今年上海的夏天持续了156天,为史上最长,而秋天仅35天,相比常年近2个月的平均时长,时间缩减近半,而入冬呢,却是28年来最早的。
头半个月,上海几乎每天都有雾,这在历史上也是比较少见的。
这让我想起了头一段时间的哥本哈根会议。看来气候问题,和我们每一个老百姓都密切相关啊。
大家都喜欢回忆。很多人都会说这句话:“以前,天是蓝的,草是绿的。”语气中透漏着无奈。而现在,抬头看看上海的天空,能看到太阳的时间都少得可怜,怎么能看到蓝天呢。
环境恶化的越来越严重。禽流感,猪流感,以后也许还会有什么流感,也不知道是否跟环境恶化有一点点关系。地震,洪水,飓风,海啸,雪灾,这些也多少跟环境恶化有点关系吧。看目前环境恶化的速度,也许不一定什么时候就会出现一个全球性的灾难。最近热映的《神秘代码》《2012》都是讲全球灾难的,在这种灾难面前,大部分人都无能为力。
唉,人哪,活着不容易。能好好的活着,就更不容易了。什么是幸福,幸福也许只是能好好活着。

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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