23、常用仿真模块介绍与使用

常用仿真模块介绍与使用

在仿真建模过程中,有许多实用的模块可供选择,它们各自具有独特的功能和特点。下面将详细介绍一些常见模块的用途、特性及使用方法。

1. Slider Gain 模块

1.1 用途

该模块的主要目的是通过滑块来改变标量增益。

1.2 所属库

位于 Math 库中。

1.3 描述

Slider Gain 模块允许在仿真期间使用滑块来改变标量增益。它接受一个输入并产生一个输出。

1.4 数据类型支持

其数据类型支持与 Gain 模块相同。

1.5 对话框设置

  • Low :滑块范围的下限,默认值为 0。
  • High :滑块范围的上限,默认值为 2。
    编辑字段从左到右分别显示下限、当前值和上限。可以通过两种方式更改增益:操作滑块或在当前值字段中输入新值。还可以通过更改上下限来改变增益值的范围。点击 Close 按钮可关闭对话框。
    若点击滑块的左右箭头,当前值将改变滑块范围的约 1%;若点击滑块指示器两侧的矩形区域,当前值将改变滑块范围的约 10%。
    若要对模块输入应用向量增益,可考虑使用 Gain 模块;若要应用矩阵增益,则使用 Matrix Gain 模块。

1.6 特性

特性 详情
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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