学生党/创业党必备|帮你零基础搭建系统的低代码平台

这5个免费低代码平台,让打工人完全能够自己做OA、搭CRM、搞项目管理,再也不用求IT小哥了!今天全部无保留分享给你们

斑斑低代码

绝对是业界良心,免费的同时用户数、功能、流量统统不限。还支持私有化部署,数据放自己服务器,安全感拉满,对成本控制有需求,或是数据敏感的企业可以闭眼冲!

 

3

伙伴云

界面美商在线!做出来的系统堪比大厂出品,拖拽式搭建超流畅,模板库更新超快,电商/教育/零售场景都能找到。

3

宜搭

阿里亲生的,可以和钉钉无缝对接,消息审批自动同步。同时模板中心超丰富,改改就能用,手机端适配也很赞,外出办公超方便!

3

简道云

数据分析控看这里!表单设计灵活度天花板,实时报表自动生成,流程引擎超智能,复杂审批一键搞定。

6

氚云

流程优化神器,钉钉生态里的流程王者。可视化流程设计超直观,自动化程度高,企业级权限管理,安全又省心。

3

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值