基于PSO优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要：
本文介绍了运用粒子群优化（PSO）调整深度学习模型超参数以提升时间序列预测性能的方法。在比较了优化前后的效果（Ttttttttttt12 vs Ttttttttttt34）后，阐述了使用matlab2022a软件的算法。文章详细讨论了CNN、GRU网络和注意力机制在时间序列预测中的作用，以及PSO如何优化这些模型的超参数。核心程序展示了PSO的迭代过程，通过限制和调整粒子的位置（x1）和速度（v1），寻找最佳解决方案（gbest1）。最终，结果保存在R2.mat文件中。
C++ 异常处理机制详解：轻松掌握异常处理技巧
C++ 异常处理提供结构化错误管理，增强程序健壮性。通过`throw`抛出异常，`try-catch`捕获并处理。示例展示了当年龄小于18时抛出异常。优点包括提高健壮性和代码可维护性，但可能降低性能并复杂化代码。另外，介绍了四种在C++中相加两个数的方法，包括使用运算符、函数、类、STL函数和lambda表达式。