价值投资交流园12.28

今天尽可能的简单一点说说我买进580010的理由:

1,钢铁行业的景气度不错,明年景气度下降的概率很小,钢铁行业逐渐有人看到他的前途。

2,钢铁股有资金在进入,股票价格的涨涨跌跌从某种角度来说也是供求关系,资金进入多了就上涨,资金出去多了就下跌。

3,马钢新区550万吨产能明年中开始投产,产能增加50%以上。

4,鞍钢、武钢的冷轧板价格居然是和马钢差不多,说明马钢的产品质量、销售能力不错。

5F22先生转过来的信息说马钢的新区明年年底可以达产,虽然我无法相信这个事实,但也说明了马钢对于冷轧板的自信心。

6,我的感觉告诉我,这是个投资投机两相宜的品种,原则上是我属于玩的品种,也就是说我可以在这个上面随心所欲的操作。

哈哈,我的买进580010,再一次向大家展示出我做短线的臭!

如果明天继续下跌,那么我就准备加码买进,反正这一段时间的感觉不行,那么就不玩短线了。

 

注:我的这个买进理由并不构成对你的推荐,你完全可以凭自己的感觉玩。如果你买进以后的赚钱输钱都和我没关系,赚钱了没必要谢我,输钱了请不要骂我。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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