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详见：https://blog.csdn.net/qq_61814350/article/details/138620985?spm=1001.2014.3001.5501 1、(1)向串行口发送 1 个字符数据，开发板接收到数据后，将数据加一从串口发回。 (2)向串行口发送 1 个字符数据，开发板接收到数据后，判定数据为 Y 或者 y 跑马灯 全亮、数据为 N 或者 n 跑马灯全灭，其他字符，跑马灯旋转。 (3)重定向 printf、scanf 函数到串口。 2、(2)向串行口发送 1 个字符数据，开发板接收到数据后，判定数据为 Y 或者 y 跑马灯 全亮、数据为 N 或者 n 跑马灯全灭，其他字符，将数据的 ASCII 码显示在数码管上。 显示内容为 XXH。 3、构建发送和接收缓冲区，编写发送和接收单字节、双字节、四字节和字符串发送函 数。将接收到的字符串从串口发回，并在数码管上显示你接收到的字符串。 4、采用中断法定义串口通讯协议，串行口波特率设置为 115200bps，数据字长 8 位，停 止位 1 位，无校验。通过串行口向蜂鸣器、电机、跑马灯和数码管发送 5 字节命令。

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本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

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