日期的校验和设置

本文介绍了如何在Java中初始化日期参数并设置合理的日期范围,包括获取当前日期、设定起始与结束日期的方法,以及如何比较两个日期的大小来确保它们的正确顺序。

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1、初始化页面需要查询的时间参数

public void initPara(XXXDTO  bean)
{   //设置时间格式
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
    Calendar c = Calendar.getInstance();
    //设置当前时间
    c.setTime(new Date());
    //设置结束日期为当前日期
    bean.getEndDate(sdf.format(c.getTime()));
    //设置开始日期为当前日期前一个月
    c.add(Calendar.MONTH, -1);
    bean.getStartDate(sdf.format(c.getTime()));
 }

2、校验日期的大小

public int compareDate(String startDate,String endDate)
{
     //设置时间格式
     int result = 0;
        Calendar startCal = Calendar.getInstance();
        startCal.setTime(TimeUtils.parserDate(startDate));
        Calendar endCal = Calendar.getInstance();
        endCal.setTime(TimeUtils.parserDate(endDate));
        
        if(startCal.compareTo(endCal) <= 0)
        {
            startCal.add(Calendar.MONTH, 1);
            result = startCal.compareTo(endCal) < 0 ? 2 : 1;
        }
        else
        {
            result = -1;
        }
        return result;
}



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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