lgw800内存回收问题

联通LGW800内存回收问题
博客指出联通的LGW800存在内存回收问题,且只能静态创建图片,聚焦于该设备在信息技术方面的内存处理情况。
联通的LGW800内存回收有问题,只能静态的创建图片
根据实验所测数据F:0.160; w:1.005; lgw:0.002; DA:2.000; AD:2.004; M:1.002; DB:0.017; DU:-0.778; Re:1.002; Im:-0.014; F:0.200; w:1.257; lgw:0.099; DA:2.000; AD:2.006; M:1.003; DB:0.026; DU:-1.224; Re:1.003; Im:-0.021; F:0.250; w:1.571; lgw:0.196; DA:2.000; AD:2.011; M:1.006; DB:0.048; DU:-2.610; Re:1.004; Im:-0.046; F:0.320; w:2.011; lgw:0.303; DA:2.000; AD:2.018; M:1.009; DB:0.078; DU:-2.045; Re:1.008; Im:-0.036; F:0.400; w:2.513; lgw:0.400; DA:2.000; AD:2.031; M:1.016; DB:0.134; DU:-2.880; Re:1.014; Im:-0.051; F:0.500; w:3.142; lgw:0.497; DA:2.000; AD:2.050; M:1.025; DB:0.214; DU:-6.120; Re:1.019; Im:-0.109; F:0.630; w:3.958; lgw:0.597; DA:2.000; AD:2.079; M:1.040; DB:0.336; DU:-8.838; Re:1.027; Im:-0.160; F:0.800; w:5.027; lgw:0.701; DA:2.000; AD:2.133; M:1.067; DB:0.559; DU:-8.208; Re:1.056; Im:-0.152; F:1.000; w:6.283; lgw:0.798; DA:2.000; AD:2.219; M:1.110; DB:0.903; DU:-14.040; Re:1.076; Im:-0.269; F:1.260; w:7.917; lgw:0.899; DA:2.000; AD:2.363; M:1.182; DB:1.449; DU:-15.869; Re:1.136; Im:-0.323; F:1.590; w:9.990; lgw:1.000; DA:2.000; AD:2.634; M:1.317; DB:2.392; DU:-24.638; Re:1.197; Im:-0.549; F:2.000; w:12.566; lgw:1.099; DA:2.000; AD:3.056; M:1.528; DB:3.682; DU:-43.200; Re:1.114; Im:-1.046; F:2.520; w:15.834; lgw:1.200; DA:2.000; AD:3.303; M:1.652; DB:4.358; DU:-78.466; Re:0.330; Im:-1.618; F:3.180; w:19.981; lgw:1.301; DA:2.000; AD:2.475; M:1.238; DB:1.851; DU:-116.222; Re:-0.547; Im:-1.110; F:4.000; w:25.133; lgw:1.400; DA:2.000; AD:1.437; M:0.719; DB:-2.871; DU:-140.400; Re:-0.554; Im:-0.458; F:5.000; w:31.416; lgw:1.497; DA:2.000; AD:0.834; M:0.417; DB:-7.597; DU:-156.600; Re:-0.383; Im:-0.166; F:6.340; w:39.835; lgw:1.600; DA:2.000; AD:0.473; M:0.237; DB:-12.523; DU:-161.259; Re:-0.224; Im:-0.076; F:8.000; w:50.265; lgw:1.701; DA:2.000; AD:0.253; M:0.127; DB:-17.958; DU:-166.320; Re:-0.123; Im:-0.030; F:10.000; w:62.832; lgw:1.798; DA:2.000; AD:0.226; M:0.113; DB:-18.938; DU:-165.600; Re:-0.109; Im:-0.028; ,求出A(w),L(w)
06-11
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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