sys_refcursor

本文介绍了一个使用 Oracle 数据库 PL/SQL 语言编写的存储过程示例,展示了如何通过游标遍历查询结果并进行输出。此外,还演示了如何使用 ref cursor 返回记录集,并说明了不能直接将查询结果 into 到游标中,而需通过 open for 方式打开游标。最后,给出了如何统计特定条件记录数的方法。

 

 

create or replace procedure testprodurce is
  cursor c_row is
    select * from fpkj;
  ref_c_row sys_refcursor;
  --  ref_c_row 
  kplsh varchar2(200);
  kplx  number;
begin

  for tmp in c_row loop
    dbms_output.put_line(tmp.kplsh);
  end loop;

  /*
  execute immediate 'select kplsh,kplx from fpkj where kplx=:1'
    into ref_c_row
    using 2;
    
    不能into到cursor,只能类似count(*)into到number类型中
    */

  open ref_c_row for 'select kplsh,kplx from fpkj where kplx=:1'
    using 2;

  loop
    fetch ref_c_row
      into kplsh, kplx;
    exit when ref_c_row%notfound;
    dbms_output.put_line(kplsh || '---->' || kplx);
  end loop;

  close ref_c_row;

  declare
    ct_fpkj number;
  begin
    execute immediate 'select count(*) from fpkj where kplx=:1'
      into ct_fpkj
      using 2;
    dbms_output.put_line(ct_fpkj);
  end;
end testprodurce;

 

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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