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2019-06-18   来源:人民日报   参与互动参与互动
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小冰冰传奇攻略2019开局从测试结果中来看,以太坊价格的大体走势还是能够预测出来的,但是这其中有两个比较明显的缺陷。一个是在价格突然上涨之后无法准确预估随后的下跌,预测的价格变化总是在实际价格变化了一段时间之后才能体现出来,这一点可以在六月中旬和十月中旬的曲线中看出来;第二点是该模型对以太坊价格的预估总是高于实际价格,尤其是在达到峰值时最为明显。完成了对模型的训练过程,接下来就是通过测试集对其进行评估:LSTM模型将使用之前的数据来预测第二天比特币或以太坊的收盘价格。实验过程中,首先需要对数据集进行分组;David将其可访问数据的时间段定义为连续的10天,因此就可以将训练集中0到9的数据分为一组,1到10的数据分为一组并以此类推。为了证明数据的准确性,David在时间轴上绘制了两种加密货币的价格走势和交易量变化图:

佛山闭路监控以上表格就是经过处理的一个输入实例,整个模拟过程中需要数百个类似的数据表格。到这里,搭建长短记忆模型的准备工作就基本完成了,在开始测试之前,我们只需要将第一个时间点的值设置为0,然后预测随时间点变化而变化的价格曲线。但这种方式也存在缺点,即性能较差的模型测试结果看起来可能会让人大跌眼镜。因为它对每一个随机种子点都是非常敏感的,以下就是David截取的一段单点随机漫步模型和完整区间随机漫步模型的结果对比图:在加密货币这个没有做不到,只有想不到的神奇市场,无论是人工还是人工智能,想要准确预估价格走势或许都不是一件容易的事。但相比而言,或许人类智慧的完美模型更值得期待。而在上图所示的结果中,比特币单点随机漫步模型的测试结果欺诈性尤为明显,因为其价格变化的跨度较大,从而导致Y轴数据精度过低,所以从图像上看起来,预测曲线相对平滑,并且贴近实际价格。

传奇sf发布从以上的结果模拟图中可以发现,其训练集的误差趋近于零,这主要是因为在训练数据的过程中,可以检测误差并进行调整,我们只需要对数百个神经元进行上千次的数据迭代就可以实现(这个过程就是所谓的过拟合,本实验中它已经被包含在了build_model函数中的Dropout()命令里)。然而值得庆幸的是,这种AR模型通常也是基于时间序列任务的,所以这也说明LSTM模型的预测方向是基本可靠的。在实验的过程中,David同样构建了一个基于相同数据集的AR模型,并用其测试了5个时间节点的价格预测。简化后的数据在引入数据之前,先加载几个Python包,以简化之后的操作;然后导入数据来源网站,通过简单的数据处理得到上述数据结构;最后重复以上操作,将比特币的数据转换成以太坊的即可。

曹仁超能够代替这种模型的另一种方式是,利用完整区间随机漫步模型。在这种模型中,每一点的预测结果都将对下一个点的测试产生影响,用数学语言可以描述为:PredPrice(t)=PredPrice(t1)?,?N(,)PredPrice0=Price0。以下是DavidSheehan的实验过程。以上表格就是经过处理的一个输入实例,整个模拟过程中需要数百个类似的数据表格。到这里,搭建长短记忆模型的准备工作就基本完成了,在开始测试之前,我们只需要将第一个时间点的值设置为0,然后预测随时间点变化而变化的价格曲线。在加密货币这个没有做不到,只有想不到的神奇市场,无论是人工还是人工智能,想要准确预估价格走势或许都不是一件容易的事。但相比而言,或许人类智慧的完美模型更值得期待。

【责任编辑:韩辉】
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