Java网络编程之UDP

图一:

示例代码:

import java.io.IOException;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.InetAddress;
import java.net.SocketException;

import org.junit.Test;

public class TestUDP {
	// 发送端
	@Test
	public void send() {
		DatagramSocket ds = null;
		try {
			ds = new DatagramSocket();
			
			byte[] b = "我是要发送的信息!".getBytes();
			//创建一个数据报:每一个数据报不能大于64k,都记录着数据信息,发送端的IP、端口号,以及要发送到
			//的接收端的IP、端口号。
			DatagramPacket dp = new DatagramPacket(b, 0, b.length, InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9898);
			ds.send(dp);
		} catch (SocketException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			if(ds != null) {
				ds.close();
			}
		}
	}
	
	// 接收端
	@Test
	public void receive() {
		DatagramSocket ds = null;
		try {
			ds = new DatagramSocket(9898);
			
			byte[] b = new byte[1024];
			
			DatagramPacket dp = new DatagramPacket(b, 0, b.length);
			ds.receive(dp);
			
			//String str = new String(b, 0, b.length);
			String str = new String(dp.getData(), 0, dp.getLength());
			System.out.println(str);
		} catch (SocketException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			if(ds != null) {
				ds.close();
			}
		}
	}
}


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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