10、Genesys框架:代码生成的高效解决方案

Genesys框架:代码生成的高效解决方案

1. Genesys框架概述

Genesys代码生成框架是一种参考实现,它基于特定的理念构建。其技术和概念基础源于jABC框架及其底层的XMDD方法。同时,jABC也是应用Genesys框架进行案例研究的合适领域。

Genesys框架的架构及涉及的角色如下图所示:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(Constraints):::process --> B(Genesys Framework):::process
    C(jABC Plugin):::process --> B
    D(Developer Tools):::process --> B
    E(Maven Plugin):::process --> B
    F(Generator Developer):::process --> B
    G(Generator User):::process --> B
    B --> H(Generator Models):::process
    B --> I(Services):::process
    B --> J(Generator Binaries):::process
    B --> K(Testing Framework):::process

框架的核心部分由以下组件构成:
-

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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