29、在 Angular 客户端中使用 WebSockets

在 Angular 客户端中使用 WebSockets

1. 封装可观察流到服务中

首先,我们可以创建一个可观察服务,该服务无需连接任何服务器就能发出硬编码的值。以下是创建一个每秒发出当前时间的服务的代码:

import {Observable} from 'rxjs';
export class ObservableService {
  createObservableService(): Observable<Date> {
    return new Observable(
      observer => {
        setInterval(() =>
          observer.next(new Date())
        , 1000);
      }
    );
  }
}

在这个服务中,我们创建了一个 Observable 对象的实例。假设订阅者会提供一个知道如何处理发出数据的 Observer 。每当可观察对象调用 observer.next(new Date()) 方法时,订阅者将收到当前的日期和时间。这个数据流不会抛出错误,也不会完成。

接下来,我们将 ObservableService 注入到 AppComponent 中,该组件调用 createObservableService() 方法并订阅其值流,创建一个知道如

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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