《萌芽―――恶童》

《萌芽―――恶童》
2011年12月31日
  我和袁治站在繁华的商店橱窗前目瞪口呆地望着阿迪达斯和耐克不断的更新产品。痛恨自己口袋里没有大把大把的钱可以拿出来砸过去。
  路过后我们会点点头 决心以后要存下很多钱 开着宝马都过W街,然后把这里的广告牌签上自己的大名让世人仰望。后来我们把这样的梦想写进作文本里 老师给我们的评语是:心态,很不正常。
  然后我抬起头,看到了篮筐上的油漆开始脱落,很多东西都意犹未尽的沉淀下去,在那个年少轻狂的夏天。
  关于惠普的手艺,据说他会把三文鱼做成蟹肉,会把蟹肉做成蛋黄派,所以这次光顾他的海鲜面馆,我特别想尝尝他会以什么材料做三文鱼。
  我们很好奇的围绕在他身边,问他抽烟是什么感受,惠普开始很神秘的沉默着,只四十五度对着天空笑笑,后来等烟燃到屁股他才冒出了五个字:抽烟,头很晕
  一个人停止了对梦想的追求,并不代表他失去了梦想
  似乎每个人在年少的时候都会有一个挂着鼻涕的同伴。
  长大后我明白其实吸引女孩子的方法有很多,比如打篮球弹吉他写情书送礼物,再长大些可以开着跑车送她一串钥匙
  在小学我们没接触过物理,不了解建筑的受力程度,等到袁治和惠普以及其他十几个男生一起堆在瓦背上的时候,屋顶突然坍塌了,落在了底下的教室里。
  by《萌芽;不,完美》――恶童
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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