构造函数

构造函数是在第一次创建对象时调用的方法。构造函数具有与类相同的名称,它通常用于初始化对象的数据。
不带参数的构造函数称为默认构造函数。构造函数中的代码都在创建新对象时候执行。
下面看一个默认构造函数的列子:
class Book
    {
        private string title;
        private string author;
        private double price;
        public Book()
        { //默认的构造函数
            title = "asp.net从入门到精通";
            author = "aliang";
        }
        public double BookPrice
        {
            get { return price ;}
            set { price=value*2;}
        }
        public string BookInfo
        {
            get { return "书的名称是:" + title + "<br>" + "书的作者是:" + author+"<br>"; }
       
        }
    }
    protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    {
         Book mybook = new Book();
        mybook.BookPrice = 19.98;
        Response.Write(mybook.BookInfo);
        Response.Write("书的价格是:"+mybook.BookPrice);

    }
---------------------------------------------------------------------------------------------
下面看一个带参数的构造函数的例子

 class Book
    {
        private string title;
        private string author;
        private double price;
        public Book(string newtitle,string newauthor)
        { //带参数的构造函数,它通常用于初始化对象的数据。
            title = newtitle;
            author =newauthor;
        }
        public double BookPrice
        {
            get { return price ;}
            set { price=value*2;}
        }
        public string BookInfo
        {
            get { return "书的名称是:" + title + "<br>" + "书的作者是:" + author+"<br>"; }
       
        }
    }
    protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    {
    
        Book mybook = new Book("ASP.NET2.0从入门到精通","aliang");//注意这里,是带参数的。因为构造函数是带参数的。
        mybook.BookPrice = 19.98;
        Response.Write(mybook.BookInfo);
        Response.Write("书的价格是:"+mybook.BookPrice);
        Response.Write("<hr>");


        Book mybook1 = new Book("SQL2005学习指南", "JHON");
        mybook1.BookPrice = 45.88;
        Response.Write(mybook1.BookInfo);
        Response.Write("书的价格是:" + mybook1.BookPrice);

  

    }

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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