22、SAS编程场景与SQL基础解析

SAS编程场景与SQL基础解析

1. 场景概述

在SAS编程中,我们会遇到各种不同的场景,这些场景涵盖了数据处理、宏编程、SQL查询等多个方面。下面我们将详细介绍各个场景的要求和实现方法。

1.1 场景3:使用哈希对象处理数据

  • 场景描述 :使用 Certadv.Airports Certadv.Continent 数据集,编写一个SAS DATA步骤,读取 Certadv.Airports 数据集,并创建两个临时数据集 Work.Success Work.Fail 。在DATA步骤的第一次迭代中,从 Certadv.Continent 数据集加载一个名为 C 的哈希对象,使用数值变量 ID 作为键组件,字符变量 CtName 作为数据组件,为 CtName 分配长度为30,并将初始值设置为缺失值。在DATA步骤中,在哈希对象 C 中查找 Certadv.Airports 数据集的 ID 变量的值,检索 CtName 的值,创建一个名为 RC 的变量表示是否找到匹配项,将成功查找的结果存储在 Work.Success 数据集中,将未成功查找的结果存
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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