针对手机终端对温湿度进行远程监测成为一种趋势,本研究通过4G网络设计低成本和容易推广使用的监测系统,并实现选择性实时监测并降低监测系统流量消耗。方案采用以采集子网为核心,内部通过n RF24L01无线模块通信,采集子网与手机终端通过4G路由器与One NET服务器组网实现远程通信。方案中使用了主动询问和选择传输的方法,经过测试,设定汇总节点每30秒主动获取手机终端控制命令并进行选择性传输,在采集子网数据全部传输的情况下,4G路由器24小时消耗流量在30-80 M之间,在手机端关闭监测功能情况下,4G路由器24小时消耗的流量在3-10 M之间。网络股票预测模型-电动折弯机数控滚圆机弯管机张家港液压弯管机滚圆机实验结果证明用户通过该系统可以进行有选择性的实时监测,并有效降低了流量消耗。 随着互联网以及股票市场的不断发展,产生了蕴含丰富信息的海量股票数据。由于大数据技术不断普及,处理海量股票数据逐渐变得可能。本文通过对海量的历史数据进行研究,利用智能算法建立多层神经网络对数据进行处理。首先运用小波分析技术将股票价格波动曲线分解为低频部分和高频部分,其次分别利用Elman和BP神经网络进行训练本文由张家港弯管机网站

转载中国知网整理!www.wangaunjimuju.net,最后进行小波重构得出股票价格预测值。研究结果表明:通过改进,将预测结果与实际值进行对比,均方误差MSE=6.4495′10-6,模型预测精度较好。 助投资者在短时间内把握股价的估值水平，从而对投资者进行价值投资建议。1神经网络预测模型由于股票价格随时间的波动具有高噪声、非线性的特点，而小波分析可以进行多分辨率分析，由粗到精逐步观察信号。利用小波分析对股票价格曲线进行多尺度分解，将信号分解为低频和高频两个部分。其中：低频部分为股票的主体信息，即上市公司的经济走势；高频部分为随机影响因素，即其他偶然因素对股票价格产生的影响。将分解信号分别作为Elman和BP神经网络的输入，对股票价格进行预测。模型框架如下图所示：图1股票预测算法流程图F小波的分解与重构小波变换的实质是将信号分解在基函数不同频带上的子信号[6]。在股票预测分析中，股票价格呈波动状态，在短期内看似无序，但在长时间内却有着一定的规律和趋势性，股票价格随时间的波动即为一组信号值。多尺度分析是小波分析中一种对信号空间分解的方法，多尺度分析理论认为任何一个信号都可以分解为两部分：低频和高频。为了将信号的低频部分与高频部分分开处理，Mallat提出了信号的塔式多尺度分解与重构的著名算法，称为Mallat算法[7]。Mallat塔式分解算法递推公式的矩阵表达形式其中，jC，jD分别是小波低频系数和高频系数的列向量形式；0h，1网络股票预测模型-电动折弯机数控滚圆机弯管机张家港液压弯管机滚圆机本文由张家港弯管机网站 转载中国知网整理!www.wangaunjimuju.net