初来乍到,请多关照

很荣幸在优快云上发表我的第一篇博客,我以后会坚持在这里记录我的学习经历。还能和各位前辈们交流学习经验,挺不错的。
我叫孔繁臣,英文名是Romeo,是来自西安工业大学计算机院的一名大三学生。我很喜欢计算机方面的知识,尤其是软件方面,也曾经考虑过以后从事软件开发的工作。但由于自己的水平有限,所以决定将这方面的知识结合课堂里所学的再重温一遍。我会脚踏实地地走下去,从最简单的代码开始。还记得自己在大一写的第一个两个数比较大小的程序很稚嫩,里边有很多bug…我相信,只要坚持努力学习,将来一定也可以写出更完美的程序。而且,用我的代码去改变世界~
我会把一些重点的程序反复进行练习,特别是对一些易错的或难以理解的程序,我会将自己的思维想象成计算机,慢慢去理解去体会。要充分利用网络资源,去查阅编程中遇到的拦路虎。现在大三,我们校内的课也不算很多,我不再想让课余时间荒废掉,我会每周累计利用15小时左右来学习编程,平均每天两小时,会在晚睡之前来进行。
看到学长学姐能拿到腾讯,百度,美团,头条等大公司的offer,我真的很羡慕。当然了,我也有梦想,我最想进腾讯公司,万一梦想实现了呢!

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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