资源列表
通达信指标未来函数检测
- 通达信指标未来函数检测，指标源码提取以及编译(Future Function Detection of Access Signal Index)
EPS
- 本程序进行了一个电动助力转向系统的PID控制仿真(This program carries out a PID control simulation of electric power steering system.)
大淘客
- 淘宝优惠券网站CMS源码，直接上传到网站根目录即可搭建淘宝优惠券网站，优惠券可领取省钱(Taobao coupon website CMS source code, directly uploaded to the website root directory can build Taobao coupon website, coupons can receive money-saving.)
R language
- R语言的经典书籍，包括learning R、R语言实践英文原版，中文版(Classic books in R language, including learning R, R language practice English original, Chinese version)
AD7409_Ctl_Top
- AD7490驱动代码，verilog，采集电压是0~5v的电压采集，总共有十二个通道，每个通道轮训输出，欢迎采用该代码，谢谢，(AD7490 driver code, verilog, the acquisition voltage is 0 ~ 5V voltage acquisition, a total of twelve channels, each channel output, welcome to use the code, thank you.)
chirp_RDA
- 距离多普勒算法，采用线性调频信号作为发射信号(Range Dopper Algorithm with chirp signal)
read-Rinex
- 用于都Rinex文件的读取，适合初学者多导航电文格式的理解(Used for reading all Rinex files, suitable for beginners to understand multi-navigation message format)
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr
深居浅出AutoCAD二次开发
- 用于CAD二次开发，发布任务用着，麻烦，还小于20(It can be transplanted and used. I hope you can download and use it, correct and upgrade it.)
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing price as output. The
股票预测-最小二乘
- 采用最小二乘法进行MATLAB编写，开盘为输入，收盘为输出。1-600个数据为训练样本集，601-700为预测样本。先对数据进行标准化处理，再利用最小二乘法对模型进行预测，最后进行反标准化处理后输出。(The least square method is used to compile MATLAB. The opening is input and the closing is output. 1-600 data are training samples and 601-700 predic
股票预测
- 采用三层BP神经网络结构，输入层神经元数为5，隐含层神经元数为3，输出层神经元数为1，使用MATLAB编写。 将所给数据按14：1分为训练样本集，和测试样本集，经测试及分析，预测误差为0.1700，误差较小。 网络训练好后，输入前一天的6组数据，即：最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量，就能自动预测出后一天的收盘价。(The structure of three-layer BP neural network is adopted. The number of neurons in the i