第一章 认识自己 领导自己

第一章  认识自己 领导自己

引言:

在英国威斯敏斯特教堂的地下室里有一块墓碑,上面写着这样一段话:

When I was young and free and my imagination had no limits.I dreamed of changing the world.

As I grew older and wiser,I discovered the world would not change,so I shortened my sights somewhat and decided to change only my country.But it,too,seemed immovable.

As I grew into my twilight years,in one last desperate attempt,I settled for changing only my family,those closest to me,but alas,they would have none of it.

And now,as I lie on my deathbed,I suddenly realize:If I had only changed myself first,then by example I would have changed my family.

From their inspiration and encouragement,I would then have been able to better my country,and who knows,I may have even changed the world.

在我年轻的时候,还充满想象力,曾梦想改变这个世界。

可当我成熟以后,我发现我不能改变这个世界。于是,我将目光缩短一些,那就只改变我的国家吧。可是,这终究也未实现。

当我到了暮年的时候,作为最后的尝试,我的愿望仅仅是改变我的家庭,可是这也不可能。

现在当我躺在床上,行将就木的时候,我突然意识到,如果当初我仅仅是从改变自己开始,我将能改变我的家庭。

在家人的帮助和鼓励下,也许我就能为我的国家做一点事情。然后谁知道呢,说不定我能改变这个世界。

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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