叹,时光飞逝

叹,时光飞逝,物是人非


看了一组初中和高中同学的相片,说实话,内心有震撼

我真正属于慢性热度,或者属于对事物发展不敏感,但对现实又过于敏感的人

感叹,时光真切如梭!儿时的一张张面孔,都已经变得,不能说沧桑,毕竟,我们都还是成长的一代,上有老,下有小,应该正是,睿智而拼搏的年龄

叹光阴飞逝,珍惜现在,每一个今天吧


今天工作不顺,状态不佳,但能品味到人生的无常,未尝不是另外一种收获,起码告诫自己,后面要有更好的工作状态来面对将来的生活吧!

一天天的,事情多,大宝放暑假了,家里新房装修,好多事

想回家真真切切看看父母,兄弟,姊妹,是真的很应该哦

什么时候,能来一场,说走就走的旅程呢?


有点累了,在未来的路上,是否还有那样一双手,能一直牵伴,相随---

不想把不幸福记录下来,真切不想---

我也不打算,让自己不幸福,哈哈,


叹时光飞逝,让我们一起珍惜眼前的一切吧!加油!


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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