Run an SQR From a PeopleSoft Application Engine

本文介绍如何在PeopleCode中使用'ScheduleProcess'函数来调度SQR报告或进程。通过设置过程名称、类型和运行控制ID,可以实现在客户端或服务器上运行SQR进程。若调度失败,将显示错误消息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Here is a good sample of how to launch an SQR from within PeopleCode. You can use the peoplecode function called “ScheduleProcess”. Here is the example:

&PROCESS_NAME = "SQRNAME";
&PROCESS_TYPE = "SQR Report"; (or "SQR Process")
&RUN_CNTL_ID = "YOUR_RUN_ID";
&RUN_CONTROL = ScheduleProcess(&PROCESS_TYPE, &PROCESS_NAME, "2", &RUN_CNTL_ID, &PRCS_INST);

If &RC != 0 /*"1" = client "2" = server*/
Winmessage("Error: Error Scheduling SQR Process, RC = " | &RUN_CONTROL);
End-If;

转载于:https://www.cnblogs.com/GoDevil/archive/2008/08/12/1265689.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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