C#操作ACCESS时,参数传不进,在线等大神!!

zx670554906 2017-08-23 07:17:57
public DataTable FindAccess1(string startdate,string enddate,string sno)
{
OleDbParameter[] _param = new OleDbParameter[3];
_param[0] = new OleDbParameter("@startdate", startdate);
_param[1] = new OleDbParameter("@enddate", enddate);
_param[2] = new OleDbParameter("@sno", sno);

_param[0].DbType = DbType.String;
_param[1].DbType = DbType.String;
_param[2].DbType = DbType.String;
return this.accessExcuteSelectData1("SELECT TLinkData.SNO, Max(TLinkData.TestDT) AS TestDT FROM TLinkData where TestDT>#" + @startdate + "# and TestDT<#" + @enddate + "# and SNO=@sno GROUP BY TLinkData.SNO", _param);
}

sno死活传不进SQL语句,如果把sno换成固定值‘1001’就能查到数据,代码已跟踪参数能传方法进来,就是ACCESS最后执行结果集为空,数据库为ACCESS!在线等大神
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秋的红果实 2017-08-24
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return this.accessExcuteSelectData1("SELECT TLinkData.SNO, Max(TLinkData.TestDT) AS TestDT FROM TLinkData where TestDT>#@startdate# and TestDT<#@enddate# and SNO='@sno' GROUP BY TLinkData.SNO", _param); 改成这样应该可以,没测试,你自己检查下,比如是否缺少空格
易2017 2017-08-23
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代码的这样看
public DataTable FindAccess1(string startdate,string enddate,string sno)
        {
            OleDbParameter[] _param = new OleDbParameter[3];
            _param[0] = new OleDbParameter("@startdate", startdate);
            _param[1] = new OleDbParameter("@enddate", enddate);
            _param[2] = new OleDbParameter("@sno", sno);

            _param[0].DbType = DbType.String;
            _param[1].DbType = DbType.String;
            _param[2].DbType = DbType.String;
            return this.accessExcuteSelectData1("SELECT TLinkData.SNO, Max(TLinkData.TestDT) AS TestDT FROM TLinkData where TestDT>#" + @startdate + "# and TestDT<#" + @enddate + "# and SNO=@sno GROUP  BY TLinkData.SNO", _param);
        }
吉普赛的歌 2017-08-23
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看下人家写的和你的有什么区别吧 http://blog.csdn.net/aspnet2002web/article/details/7584796
zx670554906 2017-08-23
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@startdate和@enddate都能传得进去,在线求解啊!
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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