maven配置

https://www.cnblogs.com/whgk/p/7112560.html
https://blog.youkuaiyun.com/wangkiing_csdn/article/details/51913585
参考文档
配置过程过出现的坑
在这里插入图片描述
解决方案:
使用win+R,进入cmd,输入命令
在这里插入图片描述
在命令运行完成后根据提示进行操作,配置完成
在这里插入图片描述

在执行mv install等命令时仍然出现了报错
在这里插入图片描述
解决方案:
将命令行中的create换成了generate,在高版本中不支持create命令了

在这里插入图片描述
出现这种报错看了一下是连接超时的报错,应该是网络原因造成的,重新输入命令行编辑就可以了

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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