求助怎么将水平滚动条放到表格的上方呢?

WY719116422 2011-08-20 10:55:33
一般情况下,水平滚动条都默认在表格的下方,我现在要把水平滚动条放到表格的上方,我是用JS写的,窗体增加了在任意位置冻结的功能,该怎么写呀,请高手指教……
下面的这段代码就是现在写的,是在这里改吗?怎样改?
/////* Set up the colGroup */
alpha = this.sDataTable.tBodies[0].rows;
for (i=0, j=alpha.length; i<j; i++) {
clean = true;
for (k=0, m=alpha[i].cells.length; k<m; k++) {
if (alpha[i].cells[k].colSpan !== 1 || alpha[i].cells[k].rowSpan !== 1) {
i += alpha[i].cells[k].rowSpan - 1;
clean = false;
break;
}
}
if (clean === true) break; /* A row with no cells of colSpan > 1 || rowSpan > 1 has been found */
}
cleanRow = (clean === true) ? i : 0; /* Use this row index to calculate the column widths */
for (i=0, j=alpha[cleanRow].cells.length; i<j; i++) {
if (i === this.colWidths.length || this.colWidths[i] === -1) {
this.colWidths[i] = alpha[cleanRow].cells[i].offsetWidth;
}
}
for (i=0, j=this.colWidths.length; i<j; i++) {
this.sColGroup.appendChild(document.createElement("COL"));
this.sColGroup.lastChild.setAttribute("width", this.colWidths[i]);
}
this.sDataTable.insertBefore(this.sColGroup.cloneNode(true), this.sDataTable.firstChild);
this.sHeaderTable.insertBefore(this.sColGroup.cloneNode(true), this.sHeaderTable.firstChild);
if (this.fixedCols > 0) {
this.sFDataTable.insertBefore(this.sColGroup.cloneNode(true), this.sFDataTable.firstChild);
this.sFHeaderTable.insertBefore(this.sColGroup.cloneNode(true), this.sFHeaderTable.firstChild);
}
...全文
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内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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