论坛

博客汇总了多个电子相关的网站和论坛,包括电子产品世界论坛、中国EDA技术网、21IC中国电子网等,还列出了个人主页、单片机学习网等,为电子领域从业者和学习者提供了丰富的资源渠道。

1.电子产品世界世界论坛

bbs.edw.com.cn               z3/7--3

2.中国EDA技术网

www.51eda.com              z3/7--3

3.21IC中国电子网

www.21ic.com                  z3/8--8

4.杨屹个人主页

www.armecos.com          z3/7--3

5.C51BBS

www.c51bbs.com             z3/8--8

5.嵌入者之家论坛  

www.embeder.com          z3/1-9            zcx3000@126.com

6.我的AVR

www.ouravr.com               z3/7--3

7.中国单片机世界

www.mcuw.com

8.磁动力工作室

www.cdle.net                    z3/1-9

9.综合电子论坛

www.avrw.com                 z3/7--3

10.61IC中国电子在线

www.61ic.com                  z3/7--3

11.电子大虾论坛

www.mcu51.com             z3/8--8

12.老古电子网        

www.laogu.com               z3/8--8

13.单片机学习网

www.mcustudy.com        z3/7--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。
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