8、技术信息的清晰性与完整性指南

技术信息的清晰性与完整性指南

1. 版权声明与信息重复原则

未经书籍或章节出版商的事先书面许可,禁止以任何形式、通过任何方式复制或传播任何章节或书籍的任何部分。违反美国版权法合理使用特权(见 17 USC107)或违反服务条款的再分发或其他使用行为严格禁止,违规者将受到美国联邦和马萨诸塞州法律的全面起诉。

信息重复应遵循对用户有益的原则。重复有好坏之分,适当重复能强调和强化重点,避免用户跳转至其他主题或页面;当不确定用户从何处进入信息时,重复也有必要。但不必要的重复会浪费阅读时间,还可能让人对重要内容产生误解。

示例:字体选择说明

  • 原始说明
    • 选择不同字体集,步骤如下:
      • 相关任务:更改目录、复制文件
      • 相关参考:可用字体
        1. 更改目录到字体文件夹。
        2. 查看可用字体文件列表,选择最适合的字体。
        3. 将所需字体文件复制到打印机。
  • 修订说明
    1. 更改目录到字体文件夹: cd fonts
    2. 查看可用字体文件列表并选择:
      • Arial
      • Brittanica
      • Courier
      • Engravers
      • Futura
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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