4、MATLAB编程基础与图形可视化全解析

MATLAB编程基础与图形可视化全解析

1. 数据文件处理

在MATLAB中,我们可以将数据按特定格式写入文件。例如,使用以下代码将数据写入 geochem_formatted.txt 文件:

control character \n denotes a new line aft er each line of three numbers.
fid = fopen('geochem_formatted.txt','w');
fprintf(fid,'%u %6.4f %6.4f\n',data);
fclose(fid);

要查看文件内容,可在命令窗口输入:

edit geochem_formatted.txt

文件内容示例如下:

101   0.3657   0.0636
102   0.2208   0.1135
103   0.5353   0.5191
104   0.5009   0.5216
105   0.5415      NaN
106   0.5010      NaN

2. 控制流语句

2.1 for循环

for循环是MATLAB中常用的控制流语句,用于指定次数的循环执行。以下是一个简单的例子,将数组 A 的元素乘以10并四舍五入为整数,结果存储在 B

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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