5.4数据检验

本文介绍了如何通过SQL操作处理人员信息数据,包括一致性的校验与映射,以及数据规范化过程中的常量设置、计算和验证。重点展示了如何使用转换工具配置和执行这些步骤,以提升数据的准确性和一致性。

5.4.1数据一致性处理
创建转换
在这里插入图片描述

配置表输入,写入SQL语句:SELECT * FROM personnel_information
在这里插入图片描述
配置值映射,使用GENDER字段,将Male和Female分别映射为0,1
在这里插入图片描述
配置插入/更新控件
在这里插入图片描述
运行结果
在这里插入图片描述
5.4.2数据规范化
创建转换
在这里插入图片描述

配置制自定义常量数据控件,添加元数据:ProductionDate,ProductionName,ProductionNumber,CommoditySales
在这里插入图片描述
配置计算器控件,计算CommoditySales/ProductionNumber的值并命名为Unitprice
在这里插入图片描述
配置数据检验控件,添加date_verify,name_verify,price_verify检验
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
运行结果
在这里插入图片描述

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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
 
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