请保持优快云的纯洁

说实在的第一次上csdn真的很震撼,感觉就是一个技术的殿堂,想我这个刚转入软件这个行业的人,就如迷途的小沙弥,看到远处的佛光一样令人兴奋和对未来充满希望,这学习的工作的过程,受到很多csdn人的帮助,在baidu查阅资料的时候,也习惯加上csdn的关键字,因为我信赖csdn,但是,我现在越来越担心csdn,我也曾经向csdn举报过,因为csdn正面临了成为美帝及反华势力蛊惑人心的一个途径,很多一些无视国家安全,贬低国内企业的贴子,比如当初国家禁Google的时候,肯定是因为Google威胁了我们国家的稳定,安全的,结果一些人就唧唧歪歪的,还有美化美帝,无知的贬低自己的民族,国家。难道没有见,美帝这么多年没了多少国家,直接或间接杀了多少平民么?我们社会是有很多问题,我感觉关键的是我们要一些勇敢的面对,去改善,而不是认贼作父,无耻的贬低自己的民族,自己的祖宗!!!
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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