Oralce SQL语言常用函数(四)转换函数

本文介绍了两种常用的日期转换函数:TO_CHAR 和 TO_DATE。TO_CHAR 主要用于将日期转换为字符串,支持多种格式化模式;TO_DATE 则是将字符串转换为日期类型。这两种函数在处理不同数据类型的数据时非常有用,比如当需要将字符串形式的日期插入到日期类型字段时,或者在进行日期比较时。

转换函数

转换函数主要是用于操作多种数据类型,它的作用是把数据从一种数据类型转换

为另一种数据类型,常用的转换函数主要有以下两种


1.TO_CHAR

此函数主要将日期函数转换为字符串,实际上我们主要使用它对日期进行转换

有两种转换日期的模式:TO_Char(date)或者to_char(date,'format_model')

而后者在实际工作中更为重要

对比于EXTRACT更为简洁的转换模式如下:


2.TO_DATE函数

这个函数就是将字符串转换成为日期类型的值

其语法格式如下:

TO_DATE(date,'format_model')

需要注意

时间格式要和日期字符串对应,否则会出现转换错误

我们需要使用这个函数的情况主要有以下两种

插入的字段是日期类型的,而被插入数据是字符串类型的

另外一种情形就是时间比较的时候,实例如下:


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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