20、地理空间应用开发与Mapnik库的使用

地理空间应用开发与Mapnik库的使用

地理空间应用开发基础

在地理空间应用开发中,我们开发、测试并改进了一个简单的基于Web的应用程序,该程序可显示给定起点半径内的海岸线、城镇和湖泊。这一过程让我们探索了地理空间应用开发中的多个重要概念:
1. 创建完整的Web地理空间应用 :构建一个简单但功能完整的Web地理空间应用程序,从数据库存储和处理大量地理空间数据开始,使用“黑盒”地图渲染模块基于数据库中选择的空间数据创建地图。
2. 数据库使用 :学会设置数据库并从Shapefiles和其他数据源导入大量数据,利用数据库存储和处理地理空间数据。
3. 地图显示步骤 :显示地图有三个步骤,分别是计算经纬度边界框、计算地图图像的像素大小,以及告知地图渲染器从哪些表获取数据。
4. 坐标转换 :根据用户在地图上点击点的(x, y)坐标,将其转换为等效的纬度和经度值。
5. 距离计算
- 手动使用大圆距离公式计算每个点的距离虽然准确,但速度非常慢。
- 角距离(即经纬度坐标的差异)是一种简单的距离近似方法,但与地球表面的真实距离没有实际关联。
- 使用投影坐标可以轻松进行真实距离计算,但仅限于覆盖地球表面部分区域的数据。
- 可以采用混合方法,先计算经纬度边界框以识别潜在特征,然后对这些特征进行大圆距离计算,以排除误报,从而准确快速地按距离识别特征。
6. 数据源设置 :掌握如何设置数据源以访问和检索M

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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