组合模式

本文介绍了一种常用的设计模式——组合模式,通过该模式可以方便地处理复杂元素与简单元素的组合问题。文章提供了具体的代码示例,展示了如何定义Component接口及其实现类Part1和Composite,以实现对组件的统一管理和操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

组合模式,部分——整体组合的模式。在真正的编程实现中,有时需要将复杂元素与简单元素搭配在一起使用,但是他们的特性是共有的。这时就需要采用组合模式,即运用统一的接口实现功能,分层特化,这样就可以以相同的方式对待一个或多个相似的对象,并且思路清晰容易管理对象。


Component类:

public interface Component {

    public void setName(String name);

    public String getName();

}

 

零件一(零件二类似):

public class Part1 implements Component{

    String name="零件1";

    @Override

    public String getName() {

        // TODO Auto-generated method stub

        return name;

    }

 

    @Override

    public void setName(String name) {

        // TODO Auto-generated method stub

        this.name+=name;

    }

 

}

 

设备:

public class Composite implements Component{

    Map<String,Component> components = new TreeMap<String,Component>();

    String name="设备";

    public void add(Component c){

        components.put(c.getName(), c);

    }

    public void remove(Component c){

        components.remove(c.getName());

    }

    public void setName(String name){

        this.name=this.name+"_"+name;

    }

    @Override

    public String getName() {

        // TODO Auto-generated method stub

        return name;

    }

 

}

 

 效果如下图:


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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值