求救:在查询分析器中执行一存储过程,要是提示”未能找到OLE DB提供程序‘Microsoft.Jet.4.0'的注册项。

duola1 2003-07-14 11:14:02
在查询分析器中执行以下存储过程:
create procedure EnrollData_Import
as
begin
begin tran
set XACT_ABORT on
set ANSI_NULL_DFLT_ON on
set ANSI_WARNINGS on
delete from T_KSHKCJ
if @@Error<>0 goto Error
insert T_KSHKCJ
select *
from OpenDataSource('Microsoft.Jet.4.0','Data Source="e:\data";User ID=;Password=;Extended properties=dBase 5.0')...T_KSHKCJ
if @@Error<>0 goto Error
commit tran
return 0
Error:
rollback tran
return 1
end
语法检查以通过了,但执行时出错:
服务器:消息 7403,级别16,状态1,过程EnrollData_Import,行10未能找到OLE DB提供程序‘Microsoft.Jet.4.0'的注册项。
请问专家:有什么方法可以解决上面的问题吗?具体要怎么做?前一段时间执行这一存储过程时都正常,不知是不是最近某些系统设置被破坏了?若是的话,要如何修复?盼复,感激不尽!
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nboys 2003-07-15
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select *
from OpenDataSource('Microsoft.Jet.4.0','Data Source="e:\data";User ID=;Password=;Extended properties=dBase 5.0')...T_KSHKCJ


改为:

select *
from OpenDataSource('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Data Source="e:\data";User ID=;Password=;Extended properties=dBase 5.0')...T_KSHKCJ
zosky 2003-07-15
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【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法,采用多变量输入实现单步预测,并通过Matlab代码进行仿真验证。该模型结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征、双向长短期记忆网络(BiLSTM)捕捉时间序列前后依赖关系,以及注意力机制(Attention)强化关键时间步的权重,从而提升预测精度。研究聚焦于风速、气温、湿度等多种气象因素与历史功率数据的融合处理,有效应对风电功率波动性强、非线性高的挑战。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场功率预测系统,提高电网调度的可靠性和经济性;②为可再生能源并网管理、电力市场交易提供数据支持;③作为深度学习在时序预测领域的典型案例,用于算法学习与模型优化实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解模型结构与实现细节,重点关注数据预处理、模型搭建、训练流程及结果评价指标分析,可进一步尝试调整网络参数或引入其他特征变量以优化预测性能。

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