作业调度Srping+Quartz 的 HttpInvoker的FactoryBean

import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import org.apache.commons.httpclient.params.HttpClientParams;
import org.springframework.remoting.httpinvoker.CommonsHttpInvokerRequestExecutor;
import org.springframework.remoting.httpinvoker.HttpInvokerProxyFactoryBean;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 作业调度HttpInvoker的FactoryBean
 * @author lihaoquan
 *
 */
@Component("JobHttpInvokeFactoryBean")
public class JobHttpInvokeFactoryBean {

	/**
	 * 获取FactoryBean代理
	 * @param serviceInterface
	 * @param serviceUrl
	 * @param timeout
	 * @return
	 * @throws Exception
	 */
	public Object getProxy(Class<?> serviceInterface, String serviceUrl,int timeout)
			throws Exception {
		CommonsHttpInvokerRequestExecutor executor = new CommonsHttpInvokerRequestExecutor();
		HttpClient client = executor.getHttpClient();
		HttpClientParams params = client.getParams();
		params.setConnectionManagerTimeout(timeout);
		params.setSoTimeout(timeout);

		HttpInvokerProxyFactoryBean factoryBean = new HttpInvokerProxyFactoryBean();
		factoryBean.setServiceInterface(serviceInterface);
		factoryBean.setServiceUrl(serviceUrl);
		factoryBean.setHttpInvokerRequestExecutor(executor);
		factoryBean.afterPropertiesSet();

		return factoryBean.getObject();
	}
}

 

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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