实现多个标点符号的GIS效果

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本文详细介绍了如何利用Python的Folium和GeoPandas库创建带有多个标点符号的GIS地图。通过加载地理空间数据,自定义样式,可以在地图上展示地理位置。这种方法适用于地理数据可视化、位置分析等场景。

在本文中,我将介绍如何使用Python编程语言和相关的库来实现多个标点符号的GIS(地理信息系统)效果。GIS是一种用于捕捉、存储、分析、管理和展示地理空间数据的技术。通过添加多个标点符号,我们可以在地图上显示不同的地理位置或地点,并且可以自定义它们的样式。

首先,我们需要安装并导入所需的Python库。我们将使用Folium库来创建交互式地图,并使用GeoPandas库来处理地理空间数据。

!pip install folium geopandas
import folium
import geopandas as gpd

接下来,我们需要准备地理空间数据。我们可以使用Shapefile格式的地理数据文件,其中包含地理要素的几何形状和属性信息。这里,我将使用一个示例Shapefile文件,你可以根据自己的需求替换为其他地理数据文件。

# 读取Shapefile文件
shapefile_path = 'path_to_shapefile.shp'
gdf =
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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