LWUIT引路蜂地图开发示例:地址查询

本文介绍如何使用引路蜂地图API进行地址查询,包括将地名转换为经纬度坐标并在地图上显示。通过具体示例展示了如何设置回调函数以处理查询结果。

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引路蜂地图API中同样提供了地址查询,路径查询,本地搜索,IP地址查询,地址反编码(通过经纬度查地名)等。

地址查询(或称为地址编码)是将输入的地名(如南京林业大学)转换成对应的经纬度坐标然后将其显示在地图上。

package com.pstreets.gisengine.demo.lwuit; 
  
//--------------------------------- IMPORTS ------------------------------------ 
  
import com.mapdigit.gis.MapPoint; 
import com.pstreets.gisengine.demo.*; 
import com.mapdigit.gis.geometry.GeoLatLng; 
import com.mapdigit.gis.raster.MapType; 
  
import com.mapdigit.gis.service.IGeocodingListener; 
import com.sun.lwuit.Command; 
import com.sun.lwuit.events.ActionEvent; 
  
public class MapGeocodingLWUIT extends MapDemoLWUIT implements IGeocodingListener{
     
    private Command mapFindAddressCommand; 
   
    public void startApp() { 
        init(); 
        canvas.setTitle("Map Geocoding"); 
      
        mapFindAddressCommand=new Command("Find Address"){ 
            public void actionPerformed(ActionEvent evt) { 
                String name = "南京林业大学"; 
                map.getLocations(name); 
  
            } 
        }; 
        canvas.addCommand(mapFindAddressCommand); 
        GeoLatLng center =  new GeoLatLng(32.0616667, 118.7777778); 
        map.setCenter(center, 13, MapType.MICROSOFTCHINA); 
        map.setGeocodingListener(this); 
  
        canvas.show(); 
    } 
  
    public void done(String query, MapPoint[] result) { 
        if(result!=null){ 
            map.panTo(result[0].getPoint()); 
  
        } 
    } 
}


所有的地图服务都是采用异步方式调用,在调用RasterMap.getLocation(address)前,需要设置好返回结果时的回调函数RasterMap.setGeocodingListener,回调函数接口定义为IGeocodingListener。 回调方法为public void done(String query,MapPoint[] result) ,如果查询结果不为空,则reusult 为查询结果的数组。示例中将地图转到第一个查询结果。

对于MapAbc 地图服务,还可以指定城市编码,如南京编码为25。
public void getLocation(int citycode,String query, IGeocodingListener listener);

LWUIT 引路蜂地图开发包Ver2.1下载

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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