起点、17K点推

最新推荐文章于 2025-02-11 16:34:08 发布
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最新动态：程序更新 2007-08-02
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我再桌面有一个文件 路径为 r"d:\我的文档\桌面\更新后的报告数据.xlsx" ， 他里面有3个sheet，分别为综合明细十米、综合明细百米、综合明细千米。他们之间的表头都是一致的，都为路线编码 起点 终点 车道编码 上下行 公路等级 路面类型 PQI PQI等级 DR(%) PCI PCI等级 IRI RQI RQI等级；综合百米的数据实例为：路线编码 起点 终点 车道编码 上下行 公路等级 路面类型 PQI PQI等级 DR(%) PCI PCI等级 IRI RQI RQI等级 C001 K000+000 K000+010 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 2.238621013 100 优 4.25 88.25 良 C001 K000+010 K000+020 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 2.235152922 100 优 10.11 26.3 差 C001 K000+020 K000+030 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 3.29669096 100 优 2.9 93.81 优 C001 K000+030 K000+040 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 1.4268867 100 优 10.54 22.2 差 C001 K000+040 K000+050 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 0.346370804 100 优 3.53 91.61 优 C001 K000+050 K000+060 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 2.090316258 100 优 3.55 91.53 优 C001 K000+060 K000+070 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 1.414500872 100 优 7.83 53.87 差 C001 K000+070 K000+080 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 3.405118551 100 优 3.4 92.12 优 C001 K000+080 K000+090 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 1.571711439 100 优 3.81 90.43 优 C001 K000+090 K000+100 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 1.072335263 100 优 2.61 94.63 优 C001 K000+100 K000+110 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 16.58631198 100 优 2.8 94.11 优 C001 K000+110 K000+120 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 7.7673214 100 优 2.4 95.16 优 C001 K000+120 K000+130 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 9.296593795 100 优 3.66 91.08 优 C001 K000+130 K000+140 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 1.515952685 100 优 3.03 93.41 优 C001 K000+140 K000+150 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 6.106126291 100 优 2.94 93.69 优 C001 K000+150 K000+160 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 9.52284956 100 优 4.13 88.89 良 C001 K000+160 K000+170 A 上行 四级公路 水泥路面 100 优 2.943293073 100 优 2.84 93.99 优 ；这些数据只是其中很少的一部分，接下来我详细说一下逻辑：首先我们注意到有一个路线编码C001 ，路线编码一致的代码是一个组，然后有一个起点和终点字段，比如说C001的第一行数据的起点和终点为K000+000、K000+010，K00代表0千米 ，+010代表10米，每一组都有这样的起点和终点，代表他们的差值代表历程数，再举个例子K001+970 K001+975 起点就是1千970米，终点就是1千975米。他们的里程数就为5米。然后他们的dr值为计算好的数据。然后说一下每个sheet之间的关系：他们之前是通过10米计算到100米然后再计算到1000米的，计算方式为 首先确定道路编码 就是组，然后看这个组的起点和终点：百米的dr值是由十米的dr值推算来的，千米的dr值是由百米的dr值推算来的。举个例子：，百米的第一行为C001 K000+000 K000+100；代表C001这个组中，起点为K000+000终点为K000+100，所以我们就需要计算十米中 C001这个组中，起点为K000+000终点为K000+100，百米是1行，十米肯定是很多行，这个时候我们就需要计算十米中这些行的数据从而得到百米的dr值，计算公式为 sum（dr值）/sum（里程数）。意思就是对应的所有十米的数据的dr值除以他们的里程数。千米是根据百米推算的，逻辑是一致的。现在我有已经计算好的数据，就是 r"d:\我的文档\桌面\更新后的报告数据.xlsx" 。但是其中的综合千米数据需要修改，所以综合千米的字段就变了不再是DR(%)，而是变成了调整后DR(%)，现在我需要根据调整后DR(%)，倒推出百米和十米的数据。路线编码 起点 终点都不可以变，帮我用python实现，要注意倒推数据的时候不要只修改一个数据，要多修改，因为一个千米肯定会对应很多百米进而对应很多十米，不要出现一个值改好了，其他值都是0的情况，可以允许有0的出现，需要倒推出的百米和十米数据，每个百米和十米的数据间有较大的数据波动
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09-09
注意，倒推时路线编码、起点、终点不能变，并且倒推后的数据在十米和百米内部要有较大的波动（即不能全部相同，要保留一定的波动性）。 思路： 由于倒推是一个多解问题，我们需要设计一种方法在满足加权平均关系...
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