Java图形化配置

import java.awt.*;

import java.awt.Event;



class Gui{

       //1)创建组件引用

      Frame fr;

      Label lb1,lb2,lb3;

      TextField tx1,tx2,tx3;

      Button b1,b2,b3,b4,b5;

      Panel p1,p2;

      Gui(){

          init();

     }

   //2)创建组件

  void init(){

        fr = new Frame("Calculator");

        fr.setBounds(200,200,300,200);

        p1 = new Panel(new GridLayout(3,2,2,3));

        p1.setBackground(Color.yellow);

        lb1 = new Label("Value 1");

        lb2 = new Label("Value 2");

        lb3 = new Label("Result");

        tx1 = new TextField(15);

        tx2 = new TextField(15);

        tx3 = new TextField(15);

        tx3.setEditable(false);

        fr.add(p1);

        p1.add(lb1);p1.add(tx1);

        p1.add(lb2);p1.add(tx2);

        p1.add(lb3);p1.add(tx3);

        p2 = new Panel();

        b1 = new Button("+");

        b2 = new Button("-");

        b3 = new Button("*");

        b4 = new Button("/");

        b5 = new Button("C");

        fr.add(p2,BorderLayout.SOUTH);

        p2.setBackground(new Color(128,0,128));

        p2.add(b1);p2.add(b2);

        p2.add(b3);p2.add(b4);

        p2.add(b5);

        myEvent();

        fr.setVisible(true);

     }

     void myEvent(){

             

     }

}

public class SimCalculator {

      public static void main(String[] args) {

            new Gui();

          

     }

}
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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