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金融软件通达信公式编写教程 有意愿往这方面发展的可以看下

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通达信公式编辑教程

供初学者操作指南。 我们大多数的用户并不是完全了解“公式编辑器”的意义。“公式编辑器”好比是一个工作母床,通过这个工作母床可以制造出所需要的各式各样的零件,同样,在指标分析的工作中,利用编辑器可以编写出相应的分析条件,这种方法是在技术分析当中最为常用的方法之一。例如,指标KD、指标MA等等,通过对这些指标的观察、分析,找出一些合适的条件作为买入卖出点。当然,我们也许需要的是一些自己的指标,一些自己的准确的指标,更多的MB、MC、MD等等,这一切我们通过“公式编辑器”可以实现。

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *

针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型 。 通过归纳合并交通流参数 、 环境状态 、 时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态 。 采用深度学习的自编码网络方法从无 标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集 。 应用 Softmax 回归对有标签的新特征 集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测 。 通过仿真对比分析,预测模型具有较省略 特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达 85% 。

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