Google天气Xml文件

本文介绍了如何通过Google提供的API查询不同地区的天气信息,包括利用邮政编码、经纬度坐标及城市名称三种方法,并提供了支持的国家及城市代码的查询链接。
(查询 Google 所支持的所有国家的代码,并以 zh-cn 简体中文显示)

1.邮政编码法:(支持美国地区)

  http://www.google.com/ig/api?hl=zh-cn&weather=94043
  (94043 为 山景城, 美国加州 的邮政编码)
2.经纬度坐标作法:

  http://www.google.com/ig/api?hl=zh-cn&weather=,,,30670000,104019996
  (30670000,104019996 为 成都, 中国大陆 的经纬度坐标)

3.城市名称法:

  http://www.google.com/ig/api?weather=Beijing

附:
支持的国家代码列表:http://www.google.com/ig/countries?output=xml&hl=zh-cn
(查询 Google 所支持的所有国家的代码,并以 zh-cn 简体中文显示)
支持的城市代码列表:http://www.google.com/ig/cities?output=xml&hl=zh-cn&country=cn

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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