游标的简单使用

create table tableA
(
tid int not null,
mid int not null
)
go
insert into tableA values(2,2)
insert into tableA values(3,3)
insert into tableA values(4,4)
insert into tableA values(5,5)
create table tableB
(
fid int not null,
tid int not null
)
go
insert into tableB values(1,2)
insert into tableB values(1,3)
insert into tableB values(1,4)
insert into tableB values(1,5)
go


select * from tableB
select * from tableA

declare @num int
set @num=1
update tableB set fid=(
select top 1 tableA.mid from tableB,tableA
where tableB.tid=tableA.tid and tableA.tid>
(exec('select top '+@num+' TID from tableA'))
)
go


declare @num int
set @num=1
exec('select top '+@num+' TID from tableA')


declare @id int --定义变量来保存ID号
declare @A int --定义变量来保存值
declare mycursor cursor for select * from tableA --为所获得的数据集指定游标
open mycursor --打开游标
fetch next from mycursor into @id,@A --开始抓第一条数据
while(@@fetch_status=0) --如果数据集里一直有数据
begin
update tableB set fid=@A where tid=@id --开始做想做的事(什么更新呀,删除呀)
fetch next from mycursor into @id,@A --跳到下一条数据
end
close mycursor --关闭游标
deallocate mycursor --删除游标

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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