一个Boolean类型返回值的低级问题

jyh2004 2004-04-20 12:01:02
Function TRunForm.L1000Exist : Boolean;
var
i:Integer;
L1000 : Boolean;
begin
for i:=0 to 350 do
begin
if DateFile[i] = 'l1000' then
begin
L1000Exist := True;
showmessage('L1000Exist := True;');
end
else
L1000Exist := False;
end ;
end;

procedure TRunForm.Start;
var count ,i : integer;

begin
Connect;
ListFile;
FTP('table_info'); //提取文本FTP

if L1000Exist then ------------------ 在这!
begin
L1000Dir := '/back/databack/'+WorkTime+'/l1000';
IdFTP1.ChangeDir(L1000Dir);
ListFile;
FTP('table_info_L1000');
end
else showmessage('无L1000目录!') ;

IdFTP1.Disconnect;
end;



以上L1000Exist 是我写的一个函数,但函数L1000Exist中的 showmessage('L1000Exist := True;'); 都能看到了,我到if L1000Exist then 这怎么老进不去呢??
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SydPink 2004-04-20
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if DateFile[i] = 'l1000' then
begin
L1000Exist := True;《是不是这里的问题??? 改成 Result:=True;
showmessage('L1000Exist := True;');
Exit;//得到结果就应该立刻退出了吧。难道还要继续做下去???
end
johnzhangbit 2004-04-20
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Function TRunForm.L1000Exist : Boolean;
var
i:Integer;
L1000 : Boolean;
begin
for i:=0 to 350 do
begin
if DateFile[i] = 'l1000' then
begin
L1000Exist := True;《是不是这里的问题??? 改成 Result:=True;
showmessage('L1000Exist := True;');
end
else
L1000Exist := False;《是不是这里的问题??? 改成 Result:=False;
end ;
end;
risingsoft 2004-04-20
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Function TRunForm.L1000Exist : Boolean;
var
i:Integer;
L1000 : Boolean;
begin
for i:=0 to 350 do
begin
if DateFile[i] = 'l1000' then
begin
L1000Exist := True;
showmessage('L1000Exist := True;');
break; //注意:中断循环,因为当某一个DateFile[i]为true后,之后的DateFile[i]可能为FALSE,从而会将函数返回值置false
exit; //注意:退出
end
else
L1000Exist := False;
end ;
end;
SydPink 2004-04-20
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那就给分吧?嘿嘿..别说不知道怎么给分...我哭死了。....
jyh2004 2004-04-20
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问题就在 SydPink加的Exit;//得到结果就应该立刻退出了吧。难道还要继续做下去???
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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