19、VBA 自定义集合与对象的创建和使用

VBA 自定义集合与对象的创建和使用

在 VBA 编程中,自定义集合和对象的操作是非常实用的技能。下面将详细介绍如何创建自定义集合、操作集合中的对象,以及如何创建和使用自定义对象。

自定义集合操作

首先,我们来看如何创建一个自定义集合来存储特定作者的评论。以下是具体步骤:
1. 声明自定义集合对象 :开始时,声明一个名为 colNotes 的自定义集合对象。
2. 获取作者姓名 :程序会提示输入作者姓名,然后遍历活动工作簿中的所有工作表,查找该作者的评论。只有指定作者输入的评论才会被添加到自定义集合中。
3. 添加评论到集合 :为第一条评论分配一个键,然后将其余评论添加到集合中,放置在最后添加的评论之前。
4. 显示特定评论 :如果集合中至少有一条评论,程序会显示带有特殊键参数标识的评论的文本消息框。
5. 打印评论文本 :将集合中所有评论的文本打印到即时窗口。使用文本函数( Mid Len )来获取评论的文本,不包含作者姓名。
6. 统计评论数量 :通过 Count 属性返回工作簿中的评论总数和自定义集合中的评论总数。

以下是示例代码:

Sub GetComments()
    Dim colNo
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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