ActiveMQ的安装

进入http://activemq.apache.org/下载ActiveMQ

 

使用的版本是5.12.0

  1. 需要jdk
  2. 安装Linux系统。生产环境都是Linux系统。

第一步: 把ActiveMQ 的压缩包上传到Linux系统。

第二步:解压缩。

第三步:启动。

使用bin目录下的activemq命令启动:

[root@localhost bin]# ./activemq start

关闭:

[root@localhost bin]# ./activemq stop

查看状态:

[root@localhost bin]# ./activemq status

注意:如果ActiveMQ整合spring使用不要使用activemq-all-5.12.0.jar包。建议使用5.11.2

进入管理后台:

http://192.168.25.168:8161/admin

用户名:admin

密码:admin

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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