Google Maps API for Flash学习笔记

参考:Google Maps API for Flash

 

Latitudes and Longitudes:维度 和 经度

LatLng object:一组经纬度 一个地理意义上的点

var myGeographicCoordinates:LatLng = new LatLng(myLatitude, myLongitude);

LatLngBounds object: 一个矩形区域 由西南和东北两个LatLng object限定

getLatLngBounds() :返回当前的可视区域

 

实例在可视范围内做10个标记

View example (MapMarkers.html)

View Source (MapMarkers.mxml)

 

 

运用MapOptions初始化你的地图

四步:
1 声明  MapEvent.MAP_PREINITIALIZE event handler,可在 ActionScript中声明或在MXML mapevent_mappreinitialize 中声明
2 定义 event handler,一般使用 private function
3 在 event handler 中创建 MapOptions object 并指定它的属性
4 执行Map的setInitOptions()方法。注:setInitOptions只能在MapEvent.MAP_PREINITIALIZE事件中被调用

 

 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute">
 
<maps:Map xmlns:maps="com.google.maps.*" mapevent_mappreinitialize="onMapPreinitialize(event)" id="map" width="100%" height="100%" key="your_api_key"/>
 
<mx:Script>
        <![CDATA[
          import  .....
     
        private function onMapPreinitialize(event:Event):void {
          var myMapOptions:MapOptions = new MapOptions();
          myMapOptions.zoom = 14;
          myMapOptions.center = new LatLng(40.736072,-73.992062);
          myMapOptions.mapType = MapType.NORMAL_MAP_TYPE;
          this.map.setInitOptions(myMapOptions);
        }
       
        ]]>
 
</mx:Script>
</mx:Application>

 

View example (MapOptionsInit.html)

View Source (MapOptionsInit.mxml)

 

 

 

设置API key

在MXML中设置
在CS3中设置
在HTML中设置

 

本地化

地图属性

地图类型

NORMAL_MAP_TYPE- 普通行政交通地图

SATELLITE_MAP_TYPE - Google Earth卫星地图

HYBRID_MAP_TYPE - 以上两种地图混合

PHYSICAL_MAP_TYPE - 地形等高线地图

DEFAULT_MAP_TYPES - an array of these four types, useful for iterative processing

 

zoom level 放大倍数 范围0-19
getZoom()

 

可以直接使用的一些常用方法

disableDragging() :是否可拖动
setCenter():设置地图中心

panTo():移动到

zoomIn():缩放

 

Info Windows:地图上的标签

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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