45、产品组合应用的VBA代码实现

产品组合应用的VBA代码实现

在实际的业务场景中,我们常常需要对产品组合进行优化,以达到最大利润或其他目标。本文将详细介绍一个使用VBA代码实现的产品组合应用,该应用通过一系列的子过程完成产品和资源数据的获取、优化模型的建立、求解以及结果报告的生成。

1. 用户表单初始化及按钮事件处理

在用户表单部分,有几个关键的子过程负责初始化表单和处理用户的操作。

  • UserForm_Initialize :该子过程在用户表单初始化时执行,它将产品数组填充到列表框中,并默认选择第一个产品。
Private Sub UserForm_Initialize()
    ' Add the product descriptions to the list.
    Dim p As Integer ' product index
    For p = 1 To nProducts
        lbProducts.AddItem product(p)
    Next
    ' Select the first item (so that it will be impossible for the user
    ' to select no items).
    lbProducts.Selected(0) = True
End Sub
  • btnOK_Click :当用户点击“确定”按钮时,该子过程会捕获用户的选择,并将其存储在公共布尔型数组 i
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值