刚刚的感触

作者分享了自己从个人博客记录日常到深入Unix系统与脚本编程的转变过程,提及即将结束的实习经历及未来使用Python进行毕业设计的计划,并表达了计划申请独立域名以更方便管理博客的意愿。
今天刚刚收到朋友的短信,说是一个实验室的电脑上面,Ubuntu系统上面打开默认的浏览器,显示的是我的博客页面,真是很意外呀,本来就是给自己一个记录的地方,如果能帮助其他人当然会让我也很欣慰。
一段时间了,不太想在JE上面更新博客了,现在觉得有些变化了,先比之下,现在做的东西,更加偏重于Unix,脚本了,想转到CU上面,不过一直懒得动,嘿嘿..
还有不到两个月的时间,实习就要结束了,一直在准备毕业设计,呵呵,计划用Python写了,虽然本人十分喜欢Perl,不过都是具体实现的区别,本质上是一样的,呵呵...现在的想法有大师的风范了(玩笑)。
计划申请域名,开始用自己的域名,建立自己的博客,那样管理会更加方便一点,希望大家多多支持呀....
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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