45、T-SQL在商业智能与编程对象中的应用

T-SQL在商业智能与编程对象中的应用

1. T-SQL在商业智能中的应用

在商业智能应用开发中,T-SQL能编写多种不同的查询,帮助开发者扩展SQL Server工具集和分析查询能力。

1.1 指数移动平均线(EMA)查询

可以使用修改后的公式编写高效的面向集合的EMA查询,示例代码如下:

DECLARE @A AS FLOAT = 0.7, @B AS FLOAT;
SET @B = 1 - @A; 
WITH cte_cnt AS
(
    SELECT id, val,
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) - 1 as exponent 
    FROM dbo.MAvg 
) 
SELECT id, val, 
    ROUND(
        SUM(CASE WHEN exponent=0 THEN 1 
                 ELSE @A 
            END * val * POWER(@B, -exponent))
        OVER (ORDER BY id) * POWER(@B, exponent)
    , 2) AS EMA 
FROM cte_cnt;
1.2 信息论与熵

信息论是应用数学、电气工程和计算机科学的一个分支,由Claude E. Shannon提出,用于量化信息。在数据集里,系统状态数量有限,Shannon将信息内容定义为以2为底的系统状态数量的对数。

  • 熵的概
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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