const与引用

C++常量引用详解
本文详细解析了C++中const变量与非const变量作为引用的情况,并通过实例演示了const变量如何作为引用传递,以及非const变量作为引用时的限制条件。

const变量可以是const变量和其他任何类型的引用,但是非const只能引用与自己类型相同的变量,如下

#include<iostream>

using namespace std;

int main(){

  const int a=100;

 const int &b=a;  //正确

cout<<a<<endl;

cout<<b<<endl;

return 0;

}

#include<iostream>

using namespace std;

int main(){

int a=100;

const int &b=a;  //正确

cout<<a<<endl;

cout<<b<<endl;

 return 0;

}

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
 const int &a=10; //正确
 cout<<a<<endl;
 return 0;
}

#include<iostream>

using namespace std;

int main(){

const int a=100;

 int &b=a;  //错误

cout<<a<<endl;

cout<<b<<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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