Flex3+ArcGIS+API改变鼠标停留在导航条时显示的提示信息

本文介绍如何通过自定义类MyNavigation和MyNavigationSlider来修改地图导航条的提示信息,包括缩放按钮提示及滑块级别提示。

以下代码来自网络,主要通过两个类文件实现改变鼠标停留在导航条时显示的提示信息。在工程中添加这两个类文件后,还需设置Map的navigationClass指向MyNavigation
第一个类:MyNavigation
package controls
{
    import com.esri.ags.controls.Navigation;
    import mx.core.UIComponent;
    import mx.controls.Spacer;
   
    public class MyNavigation extends Navigation
    {
        public function MyNavigation()
        {
            super();
            // use MyNavigationSlider
            navigationSliderClass = MyNavigationSlider;
        }
       
         override protected function addZoomInZoomOutComponents(
            zoomInButton:UIComponent,
            zoomOutButton:UIComponent
        ):void
        {
            zoomOutButton.toolTip = "缩小";
            zoomInButton.toolTip = "放大";
            addChild( new Spacer());
            addChild( zoomInButton );
            addChild( zoomOutButton );
            addChild( new Spacer());
        }

    }
}
第二个类:MyNavigationSlider
package controls
{
    import com.esri.ags.Map;
    import com.esri.ags.controls.navigationClasses.NavigationSlider;
    import com.esri.ags.layers.LOD;
   
    public class MyNavigationSlider extends NavigationSlider
    {
        public function MyNavigationSlider()
        {
        }
       
         /**
         * Formats the data tip text based on the level of the map.
         *
         * @param value the map level.
         * @return the data tip text.
         */
        override protected function formatDataTip(value:Number):String
        {
            var result:String;
   
            var lod:LOD = map.lods[value]; // get the LOD for the given level
            var scale:Number = lod.scale;
   
            if (scale < 10000)
            {
                result = "Neighborhood";
            }
            else if (scale < 100000)
            {
                result = "City"
            }
            else if (scale < 1400000)
            {
                result = "County"
            }
            else if (scale < 5000000)
            {
                result = "State/Province"
            }
            else if (scale < 20000000)
            {
                result = "Country"
            }
            else if (scale < 50000000)
            {
                result = "Region"
            }
            else if (scale < 100000000)
            {
                result = "Continent"
            }
            else
            {
                result = "World"
            }
   
            return result;
   
        }
    }
}

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM序建模及多步预测策略的实现细节,同可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值