HDOJ 1337

//题目大意就是 狱卒共喝N轮酒  从第一轮到第N轮 只要监狱数可以整除 当前轮数   就把开着的门关上 关着的门打开
#include"stdio.h"
#define n 10000


int main()
{
int h;
scanf("%d",&h); 
while(h--)
{
int x,i,j;
int a[n]={0};   //开始全部都是关着的
scanf("%d",&x);   //牢房个数 狱卒要喝几轮
if(x<5||x>100) return 0;
for(i=1;i<=x;i++)
for(j=1;j<=x;j++)
if(j%i==0) a[j]=!a[j];   
int t=0;
for(i=1;i<=x;i++)      //计数 还有几扇开着
if(a[i]) t++;
printf("%d\n",t);
}
return 0;
}


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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