获取当天的订单--以半小时为单位的报表

本文介绍了一种使用T-SQL按半小时粒度统计当天订单数量的方法,并提供了具体实现代码。

获取当天的订单--以半小时为单位的报表,格式如下:

 

     时间              订单数
14:00:00 - 14 :30:00     100
14:30:00 - 15 :00:00     102
15:00:00 - 15 :30:00     138
15:30:00 - 16 :00:00     142

 

T-SQL实现代码如下:

 

 

declare @Today varchar(10)
declare @Tommorow varchar(10)
set @Today = convert(varchar(10),getdate(),120)
set @Tommorow = convert(varchar(10),dateadd(d,1,getdate()),120)

--得到今天内的订单时间信息
select posttime into #TodayOrderList from OrderList where posttime between @Today and @Tommorow

select
    convert(varchar(13),getdate(),120) + '00:00' + '--'+ convert(varchar(13),getdate(),120) + '29:59' as 时间,
    sum(1)
from #TodayOrderList where datepart(m,posttime) between 0 and 29
union
select
    convert(varchar(13),getdate(),120) + '30:00' + '--'+ convert(varchar(13),getdate(),120) + '59:59' as 时间,
    sum(1)
from #TodayOrderList where datepart(m,posttime) between 30 and 59

 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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