在VC++编程环境中，通过网络获取时间通常涉及到网络编程和时间同步的概念，主要利用的是Socket API，这是一个在操作系统内核中实现的网络通信接口。在这个过程中，我们可以使用TCP或UDP协议来传输数据，但通常HTTP协议更为常见，因为它提供了一种简单的方式来请求和接收网络时间服务器的时间。 让我们了解一下Socket API。Socket是网络通信的基本单元，可以看作是两台计算机之间的通信端点。在VC++中，我们通常会包含`winsock2.h`头文件，并链接到`ws2_32.lib`库来使用Socket API。初始化Socket环境需要调用`WSAStartup`函数，然后创建Socket对象，通常是使用`socket`函数。在完成网络操作后，记得调用`WSACleanup`来清理资源。 网络时间同步，也称为NTP（Network Time Protocol），是一种用于同步网络中多个系统时钟的协议。在VC++中实现NTP客户端，你需要向NTP服务器发送一个请求报文，然后接收服务器返回的应答报文，从中解析出服务器的时间。NTP报文是基于UDP的，因为它是无连接的，适合这种一次性、低延迟的交互。 下面是一些关键步骤： 1. **创建Socket**：使用`socket`函数创建一个UDP Socket，因为NTP基于UDP。 2. **连接服务器**：使用`connect`函数与NTP服务器建立连接，需要服务器的IP地址和端口号（通常为123）。 3. **构造请求报文**：NTP请求报文包含特定的字段，如版本号、模式、 Leap Indicator等。你可以构建一个包含这些字段的字节流，然后通过`send`函数发送到服务器。 4. **接收响应**：调用`recv`函数接收服务器返回的NTP响应报文。 5. **解析时间**：响应报文中的某些字段，如Transmit Timestamp，包含了服务器发送报文时的UTC时间。你可以根据这个信息计算出本地时间与服务器时间的偏差，然后调整本地时间。 6. **关闭Socket**：别忘了调用`closesocket`关闭Socket。 在"GetInternetTime"这个项目中，上述过程应该被封装在一个函数或者类中。代码可能包括了设置套接字选项、错误处理以及时间转换等细节。为了调试和测试，你可能还需要定义一些常量，比如NTP服务器的IP地址和端口，以及预定义的NTP请求报文结构。 注意，网络时间同步可能会受到网络延迟、时区和闰秒等因素的影响，因此实际应用中可能需要对时间偏差进行平滑处理，以减少瞬间的不准确。此外，考虑到安全性，连接的服务器应该是可信的，以防止中间人攻击或其他安全风险。 通过网络获取时间在VC++中涉及了Socket编程和NTP协议的应用，理解这两个概念对于编写此类程序至关重要。通过实践和学习，你可以创建一个可靠的网络时间同步客户端，帮助你的系统保持准确的时间。

时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL 时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL

有些系统本身更新时间的功能不能用，用这个软件就可以使电脑时间与网络同步。

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD7 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc