近期问题

Q:string和stringBuilder的区别

A:https://www.cnblogs.com/cang12138/p/7323709.html

 

Q:操作INI文件的方法

A:https://www.cnblogs.com/xmy-007/p/6400221.html

 

Q:GetWindowsDirectory和GetPrivateProfileString的意义

A:GetWindowsDirectory:https://baike.baidu.com/item/GetWindowsDirectory/9664855

GetPrivateProfileString:https://baike.baidu.com/item/GetPrivateProfileString/9642262?fr=aladdin

 

Q:DES对称加密的问题

CrytoStream类
定义将数据流链接到加密转换的流
构造函数语法:
public CrytoStream(Stream stream, ICryptoTransform transform, CrytoStreamMode mode);
其中,stream表示对其执行加密转换的流;tranform表示要对流执行的加密转换。
 

CryptoStream.Write方法:

将一字节序列写入当前的 CryptoStream,并将通过写入的字节数提前该流的当前位置

语法:public override void Write(byte[] buffer, int offset, int count);

buffer Byte[]

字节数组。 此方法将 count 个字节从 buffer 复制到当前流。

offset Int32

buffer 中的字节偏移量,从此偏移量开始将字节复制到当前流。

count Int32

要写入当前流的字节数。

 

MemoryStream类

创建其支持存储区为内存的流。

构造函数:使用初始化为零的可扩展容量初始化MemoryStream类的新实例。

MemoryStream ms = new MemoryStream();

 

CryptoStream.FlushFinalBlock方法:

用缓冲区的当前状态更新数据基础源或储存库,随后清除缓冲区。

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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