暑期项目实训——01

项目名称:基于金融大数据的特征提取与趋势预测系统

2021.06.28  

今天是项目实训的第一天所以我们只是对这个项目进行了大致的了解和小组分工,并没有对这个项目进行深入展开。

上午:导师对这个项目进行了简单的描述,说明了我们做这个项目的主要目的。然后由马翔博士为我们具体讲解了该系统的主要功能以及我们可以从哪些方面去实现这个项目。最后我们自行进行分组。

下午:我们小组确定了该项目展开的方向,马翔博士为我们详细的讲述了暑期项目实训的要求以及任务。然后我们小组进行了分工,划分了每个人的任务并安排了进度。我的任务是利用算法实现对股票的趋势预测。

2021.06.29

今天我主要的工作是对tushare进行了简单的了解,能够从tushare上下载我们所需的数据。我还初步接触了能够实现趋势预测的算法。

TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。

tushare的安装:

安装tushare

1.下载ANACONDA(网址:https://www.anaconda.com/download/

2.安装完成后打开命令行可以使用python –version来查看python的版本信息,可以使用anaconda来配置python环境

3.用pip命令下载tushare

tushare的使用:

1.导入tushare,初始化接口

token需要去注册一个tushare账号,然后在个人主页就能获得token

import tushare as ts
pro = ts.pro_api('你的token')

3.获取数据(可以从tushare官网找到想要数据的具体描述)

#我获取的是瑞丰银行20210101到20210601的股票信息
03-10 971
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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