设计模式6

Template Method模式
我们讲的前面很多模式的思路都是使用组合,而不用继承。并且也提到了一个设计原则“优先使用组合”。但是这个模式就是一个使用继承来解决问题的思路。毕竟,继承也不是一无是处。
在有些系统中,一个事务的完成需要通过一系列的步骤,就是第一步干什么,第二步干什么。这个步骤的序列是固定的(就是行业标准流程),并且在将来也不会改变,也没必要改变。但是每一步的具体实现对不同平台确有不同的实现方法。这一系列的步骤就像一个行业标准,而每一步如何完成,就给各个厂商发挥自己的特长。这时候使用Template Method模式将更有效。
具体实现过程如下:
class abstractClass
{
public:
    int  TemplateMethod()//标准化的流程
    {
        ....
        PrimitiveOperation1();
        ....
        PrimitiveOperation2();
        ....
        PrimitiveOperation3();
        ....
    }
private:
    viture int  PrimitiveOperation1();
    viture int  PrimitiveOperation2();
    viture int  PrimitiveOperation3();
}

class ConcreteClass
{
private:
    viture int  PrimitiveOperation1()
    {
        //具体实现之。。。
    }
    viture int  PrimitiveOperation2()
    {
        //具体实现之。。。
    }
    viture int  PrimitiveOperation3()
    {
        //具体实现之。。。
    }
}
这个模式的关键在于,事务的完成一定是一个标准化得流程,它的变化部分是流程中每一个小的步骤,其大的框架不会也没必要改变。这样做的好处在于,标准化得流程在基类中定义,确保了流程的完整性,即你不会遗漏任何一个小的步骤。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值