61、Java(JSP)地图应用开发全解析

Java(JSP)地图应用开发全解析

1. 引言

在当今的软件开发中,地图应用的需求日益增长。本文将详细介绍一个用 Java 编写并嵌入 JavaServer Page(JSP)的地图应用程序。该应用与 MapViewer 交互,具备查看分支机构、客户和竞争对手位置等功能,用户还能进行搜索、定位等操作。

2. 代码片段分析

首先,这里有一段用于创建 XMLHttpRequest 对象的代码:

try
{
    req=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
}
catch(e)
{
    req=new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP");
}
return req;
}
else
return new XMLHttpRequest();
}

这段代码的作用是创建一个用于发送 HTTP 请求的对象。在不同的浏览器环境中,可能需要使用不同的方式来创建该对象。首先尝试使用 Microsoft.XMLHTTP 创建,如果失败则尝试使用 Msxml2.XMLHTTP ,如果都不行则使用 XMLHttpRequest

3. 应用程序概述

该 Java(JSP)应用程序的功能与 JavaScript 版本类似,用户可以在街道级地图上查看分支机构、客户和竞争对手的位置,查找详细信息并进行搜索。用户还能输入街道地址,将地图定位到该地址,并在该地址周围进行搜索。

4.
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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