数字的格式化

 string str;
 int nLastZero = strfmt.find_last_of('0'); //最后一个0的位置
 string unit = strfmt.substr(nLastZero+1); //单位
 int decplace = strfmt.find('.');   //小数点的位置
 int commaplace = strfmt.find(',');   //整句的位置
 

 if( decplace == -1 ) //没有小数点
 {
  ostringstream out;
  out << value;
  if( commaplace == -1 )
   str = out.str();
  else //有逗号
   str = FormatComma( out.str(), nLastZero - commaplace);
  str += unit;
  return str;
 }//endif 没有小数点的情况

 //格式字符串中有小数点的情况
 int declen = strfmt.substr(decplace, nLastZero - decplace).size() - 1;

 __int64 intPart = value / div; //整数部分
 __int64 decPart = value % div; //小数部分
 for( int i = 0; i < declen; ++i)
  decPart = decPart * 10;
 decPart = decPart / div;

 ostringstream out;
 int prec = std::numeric_limits<long double>::digits10;
 out.precision(prec);
 out << intPart << ".";

 if ( decPart == 0 )
 {
  string zeros(declen, '0');
  out << zeros;
 }
 else
  out << decPart;
 str = out.str();
 
 if( commaplace != -1 )
  str = FormatComma( out.str(), decplace - commaplace - 1);

 str += unit;
 return str;

内容概要:本文档详细介绍了基于SABO-SVR减法平均算法(SABO)优化支持向量机回归的数据多输入单输出回归预测项目。项目旨在通过引入SABO算法优化SVR模型,提高其预测精度和计算效率,解决传统SVR在处理复杂非线性关系和高维数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、效果预测图及程序设计、模型架构、代码示例、注意事项、未来改进方向等内容。项目通过优化计算效率、增强非线性建模能力、自动化优化过程等创新点,为多个领域提供了高效的回归预测解决方案。 适合人群:具备一定机器学习基础,尤其是对支持向量机回归(SVR)和优化算法感兴趣的工程师、研究人员及数据科学家。 使用场景及目标:①优化SVR模型,提高其在复杂数据集上的预测精度和计算效率;②解决多输入单输出回归问题,如金融、能源、制造业、医疗健康、环境监测等领域的大规模数据分析;③通过引入SABO算法,避免局部最优解,实现全局优化;④提供自动化优化过程,减少人工调参工作量。 其他说明:项目不仅实现了SABO-SVR模型的构建与优化,还提供了详细的代码示例和GUI设计,帮助用户更好地理解和应用该技术。此外,文档还探讨了模型的可扩展性、实时预测优化、跨平台支持等未来改进方向,确保项目在实际应用中的高效性和前瞻性。
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