28、数据可视化:地图、形状文件、统计图的综合运用

数据可视化:地图、形状文件、统计图的综合运用

一、文本与地图的整合

1.1 背景介绍

在社交媒体流行的当下,将文本与地图结合的可视化方式逐渐受到关注。我们可以借助相关 API 提取实时信息,并通过地图等媒介展示。这里将介绍如何在 R 语言中实现文本在地图上的绘制。

1.2 准备工作

在 R 中生成地图,需要安装并加载 maps 包,具体代码如下:

install.packages("maps")
library(maps)

1.3 操作步骤

  1. 导入数据 :使用 read.csv() 函数导入数据,文件包含 2013 年各州最受欢迎的女性婴儿名字以及各州的平均经纬度。
names = read.csv("names.csv")
  1. 显示地图 :使用 map() 函数显示美国地图,参数 state 指示生成带有边界的美国各州地图。
map("state") 
  1. 绘制文本 :使用 tex
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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