spagobi bug 20120412 highchart柱状图不显示重复的值

本文介绍了一个关于HighChart柱状图不显示重复值的问题及其解决办法。通过对Spagobi源代码进行修改,并调整模板文件配置,成功解决了图表中重复值无法正常显示的问题。

BUG编号

2013041201

BUG名称

HighChart图表不显示重复值

BUG症状

HighChart柱状图不显示重复值。

假设有如下表和数据:


通过模板设计出如下图的柱状图:


这时候列year2008存在重复值400,而在柱状图中只显示了name=1的400柱,其他name的400柱未显示。

BUG原因

Spagobi源代码存在bug。

BUG解除

1.SpagoBI/web-content/js/src/ext/sbi/engines/chart/GenericChartPanel.js255行修改

//此处未明白为什么要去掉重复值

//var posValue =series.indexOf(rec[serieColumn]);

//if (posValue == -1){

series.push(rec[serieColumn]);

//}

2.修改模板文件(建议)

<X_AXISalias='name' />

<SERIES_LIST>

<series name='1800 年'alias='year1800' />

<series name='1900 年'alias='year1900' />

<series name='2008 年'alias='year2008' />

</SERIES_LIST>

改成

<X_AXISalias='name' />

<SERIES_LIST>

<series name='1800 年' alias='name,year1800'/>

<series name='1900 年' alias=' name,year1900'/>

<series name='2008 年' alias=' name,year2008'/>

</SERIES_LIST>
注:感谢网友 "热血、阳新盟"提供bug
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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