信号与槽

信号与槽:Qt对象之间通信的接口。
自定义信号的时候:
     信号必须有signals关键字声明
      信号没有返回值,但是可以有参数
      使用时候前面要加emit ,例如: emit mySignal();
connect(&b1,&QPushButton::pressed,this,&Widget::close);
 &b1:信号发出者,指针类型
* &QPushButton::pressed:处理信号,&发送者的类名::信号名字
* this :信号接受者
* &Widget::close  槽函数,信号处理函数 ,&接受的类名::槽函数名字*/
自定义槽函数,普通函数的用法
* Qt5:任意的成员函数,普通全局函数,静态函数
* 槽函数需要和信号一致(参数,返回值)
* 由于信号没有返回值,所以,槽函数一定没有返回值
     
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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