Mysql查询24小时以内的数据，怎么表示24小时以内啊

a1321026251 2017-03-20 04:24:51

Mysql查询24小时以内的数据，怎么表示24小时以内啊

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风默别 2021-03-11

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https://blog.csdn.net/weixin_48725477/article/details/114641110 这个帮助你实现

ACMAIN_CHM 2017-03-21

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当您的问题得到解答后请及时结贴. http://topic.csdn.net/u/20090501/15/7548d251-aec2-4975-a9bf-ca09a5551ba5.html http://topic.csdn.net/u/20100428/09/BC9E0908-F250-42A6-8765-B50A82FE186A.html http://topic.csdn.net/u/20100626/09/f35a4763-4b59-49c3-8061-d48fdbc29561.html 8、如何给分和结贴？ http://bbs.csdn.net/help#post_dispose

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rucypli 2017-03-21

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where time between now() and (NOW() - interval 24 hour)

二月十六 2017-03-20

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where time >=(NOW() - interval 24 hour)

【资源说明】基于深度学习的光伏发电功率预测系统源码(含前端+后端)+项目说明.zip 本项目主体围绕着“基于深度学习算法的短期光伏发电功率预测模型”而构建。旨在设计出一款面向电力公司和光伏发电业主的系统，其具有辅助决策、风险预测的能力，强大的数据提取、统计与分析能力和清晰的数据相关性、影响性的可视化展示功能。项目背景随着光伏发电网规模的扩大和应用的普及，对于光伏发电的并网需求持续增大，但是光伏发电所具有的波动性和间歇性的特性势必会对并网系统的稳定性产生一定的影响。诸如太阳辐射强度、空气湿度、气压、环境温度等因素是导致光伏发电的波动性和间歇性产生的首要因素，若对于光伏发电缺少相应的技术手段预测功率和调整模式，势必在并网时会不利于电力系统的调整，并且为电网调度人员产生困扰。在此背景之下，设计出合理且有效的光伏发电功率预测模型一方面可以提升并网后电力系统运行的安全性和稳定性；另一方面也有利于光伏电站业主或调度人员的协调调度，进一步提升电能资源利用率。项目目的通过设计出合理的“基于深度学习算法的短期光伏发电功率预测模型”以及对该模型的进一步优化，在大规模分布式光伏发电的电力管理层面，为管理人员提供短期内环境因素的具体数据以及光伏发电功率的预测结果，帮助管理人员进行协调调度，从而提升电能利用率；在个人中小规模分布式光伏电站业主层面，提供短期内光伏发电功率的预测结果并给出调整策略建议，保障中小型分布式光伏电站并网后电网运行的稳定性和供电可靠性，同时对于一种更加互利且合理的个人光伏发电并网后差额电量的补偿和外送机制进行展望。 ## 技术选型（Technics）项目架构该项目采用B/S架构，后端调用算法模型，展示在前端。算法技术主要语言：Python - Keras - Sci-kit Learn 后端技术主要语言：Java - Spring Boot - MySQL 前端技术 - Vue ## 研究成果（Results） - 光伏发电功率预测模型（包括数据集异常值、缺失值等预处理过程） - 模型基于 `keras` 库中的梯度提升模型（Gradient Boosting Regressor, GBR）实现预测功能，基于 `sklearn` 库的 `joblib` 方法将模型固化。模型可用于提供未来每24小时内的96个光伏发电功率数据预测值。模型的技术指标可实现：光伏发电功率预测模型预测结果与实际功率对比，预测准确率不低于80% - 模型评分反应模型在误差内的准确率，该模型的评分达到94.7% - 一个用于分布式光伏发电功率预测及数据分析的web系统搭建完成 - 数据展示：实时数据动态折线图展示，将重要天气数据及发电功率在大屏中清晰展现。另有实时预测接口，可对自定义天气数据进行单点预测。 - 数据分析功能：对电力公司的数据进行处理并进行全方面的分析，对于电力输送状况的各方面详细信息进行记录、统计与关联性分析。 - 数据预测：在处理温度、日照、风速、湿度等数据后，基于深度学习算法及天气数据，对于未来光伏发电进行实时预测，电力公司方可查看详细的误差分析报告。提供未来每24小时内的96个数据预测值与预测误差，且提供短时（15分钟以内）的实时总功率预测。 - 辅助决策：根据历史数据以及预测的数据进行风险预测、电力调度的最优方案辅助决策、市场交易的辅助决策等，保障安全与效率最大化。如对于光伏发电在正午的峰值和在夜间的谷值进行相应的电力调度处理，根据预测值和真实值产生的不匹配现象进行异常分析（如发电板破损、污浊），并反馈给用户。【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！

在 MySQL 中，可以使用 WHERE 子句来指定查询条件。如果要查询 24 小时内的数据，可以使用以下语句： SELECT * FROM table WHERE date_column >= NOW() - INTERVAL 1 DAY; 其中，table 是数据表的名称，date_column 是日期列的名称。这条语句会查询 date_column 在过去 24 小时内的所有数据。 ...

mysql查询当前时间24小时内的数据如下： where time >=(NOW() - interval 24 hour)

SELECT * FROM yc_knowledge_content WHERE create_date >= ( NOW( ) - INTERVAL 24 HOUR ) ORDER BY create_date DESC LIMIT 1

1，对一天24小时内每小时的数据量求和：SELECTIFNULL(SUM(CASE HOUR(时间字段) WHEN 0 THEN 1 ELSE 0 END),0)as '0',IFNULL(SUM(CASE HOUR(时间字段) WHEN 1 THEN 1 ELSE 0 END),0)as '1',IFNULL(SUM(CASE HOUR(时间字段) WHEN 2 THEN 1 ELSE 0 EN...

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