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python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

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运行环境：MATLAB R2016a 以及 Saber 2016 该文件是单相Boost电路运行在CCM下的有源功率因数校正。Simulink中的仿真是双闭环原理设计；Saber中是结合UC3854硬件的设计。具体设计过程请参阅我的专栏文章。 文件参考了Mathworks提供的官方教程和那日沙等老师编著的《电力电子、电机控制系统的建模及仿真》。官方教程：https://ww2.mathworks.cn/videos/active-power-factor-correction-1546869199547.html 文件内容完全开源，请勿用于任何商业用途。

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