switch-case练习

本文介绍了一个简单的JavaScript脚本,该脚本通过用户输入的月份来确定所属季度,并使用了switch-case语句进行条件判断。文章展示了如何根据不同月份的输入返回对应的季度信息。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title></title>
</head>
<body>
<script>

    var month=prompt('请输入第一个月份');
    var r='';

    switch (month){
        case '1':
        case '2':
        case '3':
            r='1个季度';
            break;

        case '4':
        case '5':
        case '6':
            r='2个季度';
            break;

        case '7':
        case '8':
        case '9':
            r='3个季度';
            break;

        case '10':
        case '11':
        case '12':
            r='4个季度';
            break;



        default :
           r='不符合条件';
    }
    alert(r)
</script>
</body>
</html>
//if-else更适合于条件范围的判断,而switch-case只是用于条件可能性的判断
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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