分层列表

三层关联下拉列表的编程思路:

来源:(http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f9ce8f30100ip1u.html) - JAVA软件工程师--关联下拉列表(JavaScript)_徐亮Bright_新浪博客
本例子是两次关联,对于三层的,情况类似。如要降低编程难度,可以考虑用onblur="f()"和加if-else判断解决。当用户选择了第二层的选项离开后,调用f()函数。该函数通过var obj3=document.getElementById(); var index=obj3.options.selectedIndex得到选择的下标index.这样分解后,就变为二层关联问题。

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<head>
<title>relatedSelect.html</title>
<style>
#dhead {
font-size: 20;
background-color: red;
color: green;
width: 400;
height: 300;
}

#dfirst {
background-color: blue;
width: 400;
height: 70;
}

#dsecond {
background-color: yellow;
width: 400;
height: 240;
}
</style>
<script>
var arr=new Array();
arr[0]=[new Option("--方向--","-1")];
arr[1]=[new Option("图形计算","10"),new Option("科学计算","11"),new Option("软件工程","12")];
arr[2]=[new Option("商务英语","20"),new Option("对外英语","21")];
function cc(index){
alert(index);
var obj2=document.getElementById('s2');
var len=arr[index].length;
alert("len:"+len);
obj2.options.length=len;
alert(obj2.options.length);
for(var i=0;i<len;i++){
obj2.options[i]=arr[index][i];
alert(obj2.options[i]);
}
}
</script>
</head>
<body>
<div id="head">
<div id="dfirst" style="font-size:30px">关联下拉列表</div>
<div id="dsecond">
<form>
<select name="major" id="s1" onchange="cc(this.selectedIndex);">
<option value="major">--专业--</option>
<option value="computer">计算机</option>
<option value="english">英语 </option>
</select>
<select name="direction" id="s2">
<option value="-1">--方向--</option>
</select>
</form>
</div>

</div>
</body>
</html>
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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