第五次作业

项目一

#include<iostream> 
using namespace std;
int main()
{
	int A[10],B[10],C[10];
	int n,i=0,j=0;
	for(n=0;n<10;n++)
	{
		cout<<"请输入第"<<n+1<<"个整数";
		cin>>A[n];
	}
	for(n=0;n<10;n++)
	{
		if(A[n]%2==0)
		{
			C[i]=A[n];
			i=i+1;
		}
		else
		{
			B[j]=A[n];
			j=j+1;
		}
	}
  cout<<"其中偶数有:";  
    for(n=0;n<i;n++)  
        cout<<C[n]<<",";  
    cout<<endl<<"其中奇数有:";  
    for(n=0;n<j;n++)  
        cout<<B[n]<<",";  
    cout<<endl;  
    return 0; 
}
项目5

#include<iostream>  
using namespace std;  
int main()  
{  
    int a[10],i;  
    double sum1=0,sum2=0;  
    cout<<"请输入10个数:";  
    for(i=0;i<10;i++)  
    {  
        cin>>a[i];  
        if(a[i]>0)  
            sum1+=a[i];  
        else if(a[i]<0)  
            sum2+=a[i];  
    }  
    cout<<"正数和为:"<<sum1<<endl;  
    cout<<"负数和为:"<<sum2<<endl;  
    return 0;  
}

字符串

#include<cstdio>    
using namespace std;    
int main()    
{    
    char str[50];    
    int i=0,n=0,j=0,k=0,m=0;    
    cout<<"输入字符串:";    
    gets(str);    
    while(str[i]!='\0')    
    {    
        if(str[i]>='A'&&str[i]<='Z')j++;  
        if(str[i]>='a'&&str[i]<='z')k++;  
        if(str[i]>='0'&&str[i]<='9')n++;                
        else m++;    
        i++;    
    }    
    cout<<"其中数字个数: "<<n<<endl  
        <<"其中大写字母个数: "<<j<<endl  
        <<"其中小写字母个数: "<<k<<endl  
        <<"其他字符个数: "<<m<<endl;    
    return 0;  


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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