JS实现上传进度条

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<HTML> 
<HEAD> 
<TITLE> New Document </TITLE> 
<META NAME="Generator" CONTENT="EditPlus"> 
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<META NAME="Description" CONTENT=""> 
<style type="text/css"> 
.spa{ 
font-size:12px; 
color:#0066ff; 

} 
.put{ 
font-size:12px; 
font-family:Arial; 
color:#0066ff; 
background-color:#fef4d9; 
padding:0px; 
border-style:none; 
} 

.put2{ 
font-size:12px; 
color:#0066ff; 
text-align:center; 
border-width:medium; 
border-style:none; 
} 

</style> 
</HEAD> 

<BODY> 
<div id="up"> 
<span class="spa">载入中,请稍等...</span> 
<input id="chart" type="text" size="54" class="put" readOnly /> 
<input id="percent" type="text" size="20" class="put2" readOnly /> 
</div> 

<div id="ff"> 
<form name="upload" method="post" action=""> 
<input type="file" id="f" size="30" /> 
<input type="button" id="b" value="上传" onclick="count()"/> 
</form> 
</div> 
<script language="javascript"> 
var bar=0; 
var line="||"; 
var amount=""; 
document.getElementById("up").style.display="none"; 
function count(){ 
var f = document.getElementById("f"); 
var b = document.getElementById("b"); 
b.disabled = true; 
f.disabled = true; 
if(f.value==""){ 
b.disabled = false; 
f.disabled = false; 
alert("请添加上传文件"); 
return false; 
} 
document.getElementById("up").style.display="inline"; 
bar = bar+2; 
amount = amount+line; 
document.getElementById("chart").value=amount; 
document.getElementById("percent").value=bar+"%"; 
if(bar<99){ 
setTimeout("count()",200); 
}else{ 
b.disabled = false; 
f.disabled = false; 
alert("加载完毕!"); 
document.getElementById("up").style.display="none"; 
// window.location=""; 
} 
} 

</script> 
</BODY> 
</HTML> 

 

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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