.NetTiers 的App.config

本文介绍了解决使用CodeSmith+NetTier开发项目时遇到的UnableToLoadNetTiersServiceSection异常的方法。通过在项目的APP.CONFIG文件中正确配置<netTiersService>节,包括连接字符串和提供程序设置,可以有效避免此问题。

今天用CodeSmith+NetTier 写项目一开始一直抛出"Unable To Load NetTiersServiceSection“的异常 原来是没有在项目中添加APP.CONFIG

 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><configuration>  <configSections>    <section name="netTiersService"  type="SRPMS.Data.Bases.NetTiersServiceSection, SRPMS.Data"  allowDefinition="MachineToApplication"  restartOnExternalChanges="true" />  </configSections>  <connectionStrings>    <!--<add name="netTiersConnectionString" connectionString="Data Source=.;Initial Catalog=SRPMS;Integrated Security=True" />-->    <add name="netTiersConnectionString" connectionString="Data Source=.;Initial Catalog=SRPMS;Persist Security Info=True;User ID=sa;Password=000" />  </connectionStrings>  <netTiersService defaultProvider="SqlNetTiersProvider">    <providers>      <add        name="SqlNetTiersProvider"        type="SRPMS.Data.SqlClient.SqlNetTiersProvider, SRPMS.Data.SqlClient"        connectionStringName="netTiersConnectionString"        providerInvariantName="System.Data.SqlClient"        entityFactoryType="SRPMS.Entities.EntityFactory"        useEntityFactory="true"        enableEntityTracking="false"        enableMethodAuthorization="false"        useStoredProcedure="false"/>    </providers>  </netTiersService></configuration>

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和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,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[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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