外观模式(Facade)

外观模式解析
      外观模式是为了解决类与类之家的依赖关系的,像spring一样,可以将类和类之间的关系配置到配置文件中,而外观模式就是将他们的关系放在一个Facade类中,降低了类与类之间的耦合度。

先看下示例:
public class CPU {  
    public void startup(){  
        System.out.println("cpu startup!");  
    }  
    public void shutdown(){  
        System.out.println("cpu shutdown!");  
    }  
}
public class Memory {  
    public void startup(){  
        System.out.println("memory startup!");  
    }  
    public void shutdown(){  
        System.out.println("memory shutdown!");  
    }  
} 
public class Disk {  
    public void startup(){  
        System.out.println("disk startup!");  
    }   
    public void shutdown(){  
        System.out.println("disk shutdown!");  
    }  
}
//外观类
public class Computer {  
    private CPU cpu;  
    private Memory memory;  
    private Disk disk;  
      
    public Computer(){  
        cpu = new CPU();  
        memory = new Memory();  
        disk = new Disk();  
    }  
      
    public void startup(){  
        System.out.println("start the computer!");  
        cpu.startup();  
        memory.startup();  
        disk.startup();  
        System.out.println("start computer finished!");  
    }  
      
    public void shutdown(){  
        System.out.println("begin to close the computer!");  
        cpu.shutdown();  
        memory.shutdown();  
        disk.shutdown();  
        System.out.println("computer closed!");  
    }  
}  
User类如下:
public class User {  
    public static void main(String[] args) {  
        Computer computer = new Computer();  
        computer.startup();  
        computer.shutdown();  
    }  
} 
      如果没有Computer类,那么,CPU、Memory、Disk他们之间将会相互持有实例,产生关系,这样会造成严重的依赖,修改一个类,可能会带来其他类的修改,有了Computer类,他们之间的关系被放在了Computer类里,这样就起到了解耦的作用,这就是外观模式。

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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