7、COBOL语言:历史、特性与结构详解

COBOL语言:历史、特性与结构详解

1. COBOL语言概述

COBOL(Common Business-Oriented Language)是大型机应用开发的标准语言,具备处理大规模批处理和事务处理作业等对商业用例至关重要的特性。它拥有超过350个命令,但实际应用中只需掌握核心命令即可。

1.1 发展背景

COBOL是最古老的计算机语言之一,其起源可追溯到20世纪50年代末。当时,各种计算机语言涌现,但大多复杂,开发耗时且成本高。为满足数据处理的标准化需求,美国国防部联合IBM、Burroughs Corporation等计算机公司,以及学者和客户,成立了数据系统语言会议(CODASYL)委员会。该委员会以Grace Hopper创建的FLOW - MATIC语言为模型设计COBOL,目标是让其能在不同计算机上运行,并满足商业需求,如会计和客户报告等。

1.2 版本演变

  • COBOL 60(1959年) :首个版本,存在缺陷,但计算机行业通过开发编译器等方式改进该语言,并添加了表格等新特性。
  • COBOL X3.23(1968年) :随着语言流行,兼容性问题凸显,美国标准协会(现美国国家标准协会,ANSI)制定了COBOL标准。
  • COBOL 85(20世纪80年代) :再次出现兼容性问题,因此发布此新版本。
  • COBOL 2002(20世纪90年代) :采用面向对象编程等现代方法进行改进。
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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