强势股更强冷门股更冷

周二上午大盘继续保持窄幅牛皮震荡整理的格局,银行股、券商股的一度盘中拉高加深了市场资金的警惕性,毕竟二八现象不是市场大众所愿意看到的。

 

不过,大资金明显感受到了这份气息,随着权重股的回落,其他强庄股开始重拾升势,令综合指数和成分指数的剪刀叉明显缩小。

 

市场的放量还在继续,可见,大资金的调仓换阵工作没有结束,预计这样的盘面还会继续维持,大盘在新一周的时间里,运行格局仍然会按照周末分析观点《未来一周是否有大跌风险? 》中的预计运行。

 

股市是个马太效应十分突出的地方,即:强势股更强,冷门股更冷。

2010年中小投资者要确保赚钱,必须跟随主力资金做多的个股做多,如果投资者试图去做冷门股,那要牺牲很多时间和精力,也熬不出盼头。

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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