16、C++ 预定义函数与十六进制数详解

C++ 预定义函数与十六进制数详解

1. C++ 预定义函数概述

C++ 库中提供了许多预定义函数,这些函数能帮助开发者更高效地完成各种任务。每个预定义函数都有其特定的功能、原型和声明所在的头文件。

2. 部分常用预定义函数介绍

以下是一些常见预定义函数的详细信息:
| 函数名 | 原型 | 功能描述 | 头文件 |
| — | — | — | — |
| abort() | void abort(); | 终止程序 | <stdlib.h> |
| abs() | int abs(int n); | 返回 n 的绝对值 | <stdlib.h> |
| acos() | double acos(double x); | 返回 x 的反余弦值 | <math.h> |
| asin() | double asin(double x); | 返回 x 的反正弦值 | <math.h> |
| atan() | double atan(double x); | 返回 x 的反正切值 | <math.h> | <

【GA-ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机的单维时间序列预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究基于遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的单维时间序列预测方法,提出了一种结合智能优化算法快速学习模型的预测框架。通过遗传算法优化ELM的关键参(如输入权重和偏置),克服传统ELM随机赋值带来的不稳定性和精度局限,提升模型泛化能力预测准确性。文中以Matlab代码实现整个算法流程,涵盖据预处理、模型训练、参优化及结果可视化等环节,适用于风电、负荷、交通流等单变量时间序列的短期预测场景。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉基本机器学习模型(如神经网络)的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事时间序列预测、智能算法优化等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①解决传统ELM模型因随机初始化导致的性能波动问题;②实现高精度单变量时间序列预测,应用于能源、交通、金融等领域;③为智能优化算法浅层神经网络结合提供可复现的技术方案; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注遗传算法的编码方式、适应度函数设计以及ELM参优化过程,通过调整种群规模、交叉变异概率等参深入理解算法性能影响机制,并尝试将其迁移至其他预测任务中验证有效性。
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