9、Access 2010宏的使用与实践

Access 2010宏的使用与实践

1. 宏调试与基本操作

在VBA的DoCmd对象中,SingleStep方法可用于调试宏,但在运行VBA代码时该方法无效。单步调试对话框包含以下信息:
- 宏的名称
- 条件(如果有)
- 操作名称和参数值
- 错误编号

不过,SingleStep宏操作只能启用调试,不能禁用。若要在同一宏中关闭调试,可以使用RunMenuCommand操作并搭配SingleStepCommand参数来实现。

2. 宏对象与嵌入式宏

宏对象在某些场景下可替代数据库中的部分VBA代码。Access 2007为宏添加了新特性,如错误处理、嵌入式宏和TempVars,使宏更具吸引力和可行性。

2.1 错误处理

在早期版本的Access中,宏无法进行错误处理。而Access 2010通过OnError、SingleStep和ClearMacroError宏操作以及MacroError对象实现了错误处理。OnError语句定义了宏操作的错误处理行为,包含以下两个操作参数:
| 参数 | 描述 |
| — | — |
| Go to | 确定操作如何传播错误。可选值有Next(移动到宏的下一行,类似于On Error Resume Next)、Macro Name(跳转到指定名称的宏)、Fail(中止宏并抛出宏错误) |
| Macro Name | 当前宏组中处理错误的宏的名称 |

MacroError对象类似于VBA中的Error对象,但仅在宏中可用。例如,OnError操作可将宏错误重定向到名为Cat

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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