为地震灾区的人民祈祷

地震灾区的同胞们祈祷,为在地震中死难的同胞哀悼!

   2008真是多事多秋呀,中国13亿人终于圆了奥运梦,但是灾害也在这一年纷至沓来,一场大雪灾,阻断数亿人回家的路,一群自以为是的西方人对中国指手画脚,恶语中伤,一群心怀不规的分裂分子借助敌人的力量,破坏祖国。。。 现在一场更大的灾难又降临到中国人的头上。

    自从得知地震以后,工作也不做了,时刻在网上关注着灾情,这次地震虽然发生在四川,但是北到内蒙,南到泰国曼谷都有比较强的震感,可见其威力。开始看新闻 说有不到十人的伤亡,心情还比较平静,虽然有伤亡,但是这么大的地震,只有几人伤亡真的不易,所以就祈祷着这个数字别再增加,但是。。。,数字一次次的增 加,107,500多,1000多,现在又看到,只北川一个县,伤亡估计就3000~5000,再加上其它的地方,真的是不敢想像。。。

     老天,为什么对这些人那么残酷,再过不到100天,他们就可以看到中国举办的奥运会,为什么把满怀期望中的人,就这么突然的带到了天国?还有那些正学校求学的学生。。。

      苍天,你就仁慈一点吧。真心的祈祷,为灾区的人民祈祷,希望伤亡不要再增加了。

      大灾面前,我们会更加团结,中国人经历五千年沧海桑田,经历了五千年的风霜雨雪,这们不会怕点些困难的,希望中国齐心应对,让灾难在我们面前失色,我们做好了准备,为灾区人民做自己所能及的事。

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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