DKD马权专题

考虑到目前马权的特殊性,我在这里开个马权专题,请和尚的粉丝欢迎DKD(道可道,非常道)先生!

 

    活活,今天的马钢真的很强悍,留下了那么大的突破性缺口,几乎是光头光脚大阳线,,盘中多空争夺激烈,成交量明显放大,最后40分钟封死在停板上,说明了多方坚决的义无返顾,代价不可谓不大,既然付出了代价,那么索要的回报也应该比较大,如果后面再出现持续性缺口,则更理想,如此,今年再创新高,极有可能高出前高20%~40%,对应的市盈率大概在24~28倍,活活,疯狂起来,还是值得期待的,虽然高出了行业平均市盈率.相应的5810最近整固,消化,抬高得也极其漂亮,今日盘中较量更加惨烈,估计此番主力筹码收集不足,导致大好形势下拉升受阻,未能满足大伙6.186的期望,这是主力需要深刻检讨的,为什么前阶段丢了那么多的筹码给了广大散户?套牢别人的同时也增加了自己日后拉升的强大阻力,好在今天收盘后依然站稳在均价线上了.后面能否出现持续性缺口,也是值得期待的.保守预计,今年见到8.500~9.500,激进一点,就往10.100跑吧.不过今年如果真的见到这些价格的话,暂时出来躲避一下,寻找下一阶段的进入点也很不错的.

是不是有点太乐观了?

——DKD

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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