迭代一总结--包煜

软工的迭代一和纷繁的各种大作业一起来了,总的来说,能分配的时间整体来说还是比较少的。我们在开工之前,都看了一下express的文档。express的文档讲的比较详细,我自己也根据这些文档做了一些实验。然后我们又分别看了一下session的用法,并选择了一下与mongodb相连的中间件并简单学习了一下命令行下mongo数据库的用法和mongojs的简单用法,并做了下小实验。然后在开工前我们又进行了交流,对自己分看的部分做一个简单的报告。在这个过程当中,我自己感觉要学习一个新的框架,就要边看文档,边做实验。了解了基本的东西之后就开始上手做东西,遇到细节问题再去查可能比较快。

在写操作数据库的相关逻辑的时候,由于前几天连续熬夜,状态不佳,在结对编程的时候,我的队友在一旁帮助我指出了挺多错误的。

总的来说,我感觉队友和自己都挺努力的,希望我们最后能做出一个能让我们自己满意的产品!
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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