OJ积累--矩形求和

/*
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*All rights reserved
*文件名称:project.cpp
*作者:孙春红
*完成日期:2015年6月24日
*版本号:v1.0
*
*问题描述:
有两个矩阵a和b,均为2行3列。求两个矩阵之和。
重载运算符“+”,使之能用于矩阵相加(如c=a+b)。
重载流插入运算符“<<”和流提取运算符“>>”,
使之能用于该矩阵的输入和输出。
*输入描述:两个2行3列矩阵
*程序输出:矩阵之和 
*/

#include <iostream>
using namespace std;
class Matrix
{
public:
    Matrix();
    friend Matrix operator+(Matrix &,Matrix &);
    friend ostream& operator<<(ostream&,Matrix&);
    friend istream& operator>>(istream&,Matrix&);
private:
    int mat[2][3];
};
Matrix::Matrix(){}
Matrix operator+(Matrix &m1,Matrix&m2)
{
    Matrix m;
    for (int i=0;i<2;i++)
        for (int j=0;j<3;j++)
    {
        m.mat[i][j]=m1.mat[i][j]+m2.mat[i][j];
    }
    return m;
}
istream& operator>>(istream&in,Matrix&m)
{
    for (int i=0;i<2;i++)
        for (int j=0;j<3;j++)
        {
            cin>>m.mat[i][j];
        }
        return in;
}
ostream&operator<<(ostream&out,Matrix&m)
{
    for (int i=0;i<2;i++)
    {
        for (int j=0;j<2;j++)
        {
            cout<<m.mat[i][j]<<" ";
        }
        cout<<m.mat[i][2]<<endl;//注意输出方式!!
    }
    return out;
}
int main()
{
    Matrix a,b,c;
    cin>>a;
    cin>>b;
    c=a+b;
    cout<<c<<endl;
    return 0;
}

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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