HR_GBSSP_GET_WEEK_DATES

函数模块用于获取指定日期所在周的详细信息,包括该周的开始和结束日期、输入日期在周中的位置以及该周的年度编号。
FUNCTION hr_gbssp_get_week_dates.
*"----------------------------------------------------------------------
*"*"Local interface:
*"  IMPORTING
*"     VALUE(P_PDATE) TYPE  DATUM
*"  EXPORTING
*"     REFERENCE(P_SUNDAY) TYPE  DATUM
*"     REFERENCE(P_SATURDAY) TYPE  DATUM
*"     REFERENCE(P_DAY_IN_WEEK) TYPE  I
*"     REFERENCE(P_WEEK_NO) TYPE  P08_WEEKNO
*"----------------------------------------------------------------------

函数模块作用:
获得某个日期所在周的相关信息。

输入参数:
P_PDATE:一个日期,必须填写。

输出参数:
P_SUNDAY:该周的周日,在 SSP 日期系统中,周日为第一天。
P_SATURDAY:该周的周六,在 SSP 日期系统中,周六为最后一天。
P_DAY_IN_WEEK:输入日期在当周的第几天,周日第 1 天,周一第 2 天,依此类推,周六第 7 天。
P_WEEK_NO:该周是年度的第几周。6 位数字,格式为 YYYYWW,前四位是年,后两位是周。

说明:
SSP 是 Statutory Sick Pay 的缩写,有关 SSP 的说明,请参见:http://www.dwp.gov.uk/lifeevent/benefits/statutory_sick_pay.asp
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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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