np.random.rand(1, train_data.shape[1]).reshape((1, train_data.shape[1], 1)) 予測された状態 = model.predict(new_interaction) print(f"システムの予測状態:

$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺


#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺バイナンスウクライナ / バイナンスアメリカ #oprussia バイナンスロシア / バイナンス中国 **BRICS** opchina // 石油危機 // 制裁 /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺これは、石油およびガス分野におけるカオス管理システムのモデリングのための基本的なアルゴリズム分析を実装する#Pythonプログラムの例です。これは、相互作用を分析し、システムの技術状態を評価するために神経ネットワークを使用します。

python

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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # 相互作用をシミュレートするためのランダムデータの生成 def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # データの準備 data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # 分析のための神経ネットワークの構築 model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # モデルのコンパイル model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # モデルのトレーニング train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # モデルの評価 loss,