C++进阶

关键字

  • reinterpret_cast

    1. reinterpret_cast运算符是用来处理无关类型之间的转换;
    2. reinterpret_cast用在任意指针(或引用)类型之间的转换;以及指针与足够大的整数类型之间的转换;从整数类型(包括枚举类型)到指针类型,无视大小。
    3. const char* p1 = < reinterpret_cast> const unsigned char* p2;
  • static_cast

    1.static_cast 运算符完成相关类型之间的转换. 而 reinterpret_cast 处理互不相关的类型之间的转换.

  • const_cast

    1.const_cast 用来移除 const

  • dynamic_cast
    1.dynamic_cast 需要 RTTI 支持, 主要用于把基类指针转换为派生类指针.这里的基类指针其实是指向一个派生类实例,只是类型为基类.

    A *ptrA = new class B;
    B *ptrB = dynamic_cast<B*>(ptrA);
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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