LA3708

枚举例子+归纳推理

数轴处理曲线+固定点(将同一个点放在数轴首尾)

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#define eps 0.000001
#define maxn 2020
double a[maxn];
double b[maxn];
using namespace std;
double abss(double n)
{
    if (n>=0) return n;else return -n;
}
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        double k1=1/(n+0.0);
        for(int i=0;i<n-1;i++)
        a[i]=k1*(i+1);
        double k2=1/(n+m+0.0);
        for(int i=0;i<n+m-1;i++)
        b[i]=k2*(i+1);
        double tans=0;
        for(int i=0;i<n-1;i++)
        {
            double min=1000;
            for(int j=0;j<n+m-1;j++)
            if (abss(b[j]-a[i])<min) min=abss(b[j]-a[i]);
            tans+=min;
        }
        tans*=10000;
        printf("%.4lf\n",tans);
    }
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/little-w/p/3342356.html

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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