小球做平抛运动下落

void paintBall(int x,int y,int r,CDC *pDC)
{
	int R=0,G=0,B=0;
	double w,d;
	w=r;d=w/255;
	for(; w>=0; w-=d)	 
	{
	   CPen p;
	   p.CreatePen(1,1,RGB(R,G,B));
	   pDC->SelectObject(&p);
	   pDC->Ellipse(x-w,y-w,x+w,y+w);
	   R+=10;G+=10;B+=10;  
	}
 
}
void CMyView::OnDraw(CDC* pDC)
{
	CMyDoc* pDoc = GetDocument();
	ASSERT_VALID(pDoc);
	CPen c;
	c.CreatePen(1,1,RGB(255,255,255));
	for(int t=1;t<200;t=t+20)
	{
		int r=20;
	    int x,y;
		x=2*t;y=0.5*9.8*t*t/300; 
		paintBall(x,y,r,pDC);
		Sleep(300);
		pDC ->SelectObject(&c);	
		pDC->Rectangle(x-r,y-r,x+r,y+r);
	}
	// TODO: add draw code for native data here
}

在这里插入图片描述

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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