基于大数据分析的差旅系统设计与实现
这是一篇关于差旅大数据,数据分析,数据预测,Hadoop的论文, 主要内容为随着经济的飞速发展,企业与外界交流越来越多,员工对差旅出行服务的需求也在持续不断地上升。差旅规模的迅速扩大,使得客户每天所产生的差旅数据正在迅速扩增及积累,而目前的差旅系统仅仅提供预定或者报销服务,这不仅需要跨系统进行操作,而且数据得不到同步。传统的差旅系统不仅浪费企业的资源进行差旅数据存储,而且由于对差旅各个数据的采集和分析的不全面,致使无法挖掘出数据的真正价值。如何提升差旅服务及管理水平已经成为非常重要的问题。基于深入挖掘差旅数据价值、高效存储差旅数据、以图形化方式展示差旅数据结果、提升企业差旅服务水平和降低差旅成本的目的,本文研究了基于大数据分析的差旅系统。系统为企业提供集客户管理、订单管理、财务管理及数据分析为一体的企业级差旅服务。应用大数据技术设计了数据采集和分析的流程,解决数据采集、存储、数据计算等问题。针对差旅系统产生的业务数据和日志的特点,设计了多种类型的数据采集方式。数据分析采用Spark SQL和Spark Streaming实现对数据的计算功能。数据存储采用HBase,解决海量数据存储问题。针对差旅出行数据,采用python语言进行建模,通过平稳性检测和数据处理,实现数据稳定,接下来进行建模和模型校验获取理想的模型,最后实现对下一时期数据的预测。针对采集的企业差旅出行历史数据和日志数据,结合大数据分析流程及算法模型对数据进行计算分析,并采用Spring Boot和VUE技术开发Web端可视化操作页面,对系统各功能模块进行图形化展示。
企业财务预算管理系统设计与开发
这是一篇关于预算管理系统,数据预测,文件上传,系统设置的论文, 主要内容为预算管理（Budget Management System (BMS)）是企业在数据预测和决策的基础上对企业未来一定时期内经营和财务情况所作的详细规划和说明，它已处于企业内部控制的核心地位。随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，预算管理系统的实施在技术上已逐步成熟。目前企业所需报表多，财务数据需要人为进行统计核对，消耗大量时间及人力，很容易产生不必要的错误，这样使得决策不能建立在及时可靠的业务数据基础上，系统的开发将彻底解决此类问题。本项目建成财务预算管理系统是一个分布式的协同工作环境，用户主要有财务管理人员、普通用户，用户通过服务控制台的身份认证进入系统，在系统上完成操作时，IE浏览器将接收信息提交WEB服务器引擎进行解析，进而完成数据库相应信息的更新，并对信息进行保存。 论文涉及该系统的调研、开发及测试的全过程。系统主要实现的功能模块有用户管理、模板下载、文件上传、报表查询、集团查询、预算统计等功能。本文主要是关于系统管理和数据上传模块的设计，其涵盖用户管理、系统设置、模板下载、文件上传和报表内容下载五项功能。
企业财务预算管理系统设计与开发
这是一篇关于预算管理系统,数据预测,文件上传,系统设置的论文, 主要内容为预算管理（Budget Management System (BMS)）是企业在数据预测和决策的基础上对企业未来一定时期内经营和财务情况所作的详细规划和说明，它已处于企业内部控制的核心地位。随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，预算管理系统的实施在技术上已逐步成熟。目前企业所需报表多，财务数据需要人为进行统计核对，消耗大量时间及人力，很容易产生不必要的错误，这样使得决策不能建立在及时可靠的业务数据基础上，系统的开发将彻底解决此类问题。本项目建成财务预算管理系统是一个分布式的协同工作环境，用户主要有财务管理人员、普通用户，用户通过服务控制台的身份认证进入系统，在系统上完成操作时，IE浏览器将接收信息提交WEB服务器引擎进行解析，进而完成数据库相应信息的更新，并对信息进行保存。 论文涉及该系统的调研、开发及测试的全过程。系统主要实现的功能模块有用户管理、模板下载、文件上传、报表查询、集团查询、预算统计等功能。本文主要是关于系统管理和数据上传模块的设计，其涵盖用户管理、系统设置、模板下载、文件上传和报表内容下载五项功能。
基于神经网络的土壤重金属含量可视化预测系统的研究与实现
这是一篇关于SSM后端框架,FastAPI后端框架,Vue前端框架,并行鸟群优化算法(PBSA),人工神经网络,数据预测的论文, 主要内容为随着我国工业化程度的不断提高,城郊农田的重金属污染变得越来越严重,对土壤重金属含量的监测防治工作已经迫在眉睫,但是传统采样分析的监测手段需耗费巨大的监测成本,导致其监测能力有限。本文使用人工神经网络来建立非线性映射关系,根据本项目组在武汉市周边六个城郊区域(蔡甸区、东西湖区、汉南区、黄陂区、江夏区和新洲区)采取的1161个采样点训练神经网络预测模型,通过函数计算的手段利用有限的采样监测点来预测由于监测成本有限而未能得到有效监测的地方的土壤重金属含量信息,从而弥补了传统采样分析方法因监测能力有限而导致监测结果的片面性。本文在建立神经网络预测算法模型之初,选用四种经典神经网络预测算法模型进行对比实验:反向传播神经网络(BPNN)、小波神经网络(WNN)、径向基神经网络(RBFNN)和广义回归神经网络(GRNN)。通过对比实验发现,在本文所采用的四种神经网络预测算法模型中,广义回归神经网络在预测土壤重金属含量的领域中,有着最佳的预测精度,对比试验结果详情见本文第三章第4节。然而广义回归神经网络也依然存在预测精度不足问题,于是本文选用鸟群算法(BSA)来优化广义回归神经网络的平滑因子。在实际建模中发现:鸟群算法存在容易陷入局部最优等缺陷,于是本文使用并行鸟群算法(PBSA)来解决鸟群算法的缺陷。并用并行鸟群算法优化广义回归的平滑因子,建立了PBSA-GRNN预测算法模型,通过对比实验证明:PBSAGRNN较之其他四种神经网络预测算法模型,其预测精度最佳。本文通过分析一线土壤重金属含量监测人员实际监测工作需求,设计并实现了一套土壤重金属含量预测及可视化系统,系统使用SSM后台框架和FastAPI后台框架进行搭建,前端使用Vue.js前端开发框架和Element UI前端UI框架进行搭建,数据层使用轻量级数据库MySQL对数据进行储存,为用户提供了采样点和预测点在武汉市的空间分布图、武汉市各区的内梅罗综合污染评估饼状图、武汉市各区的土壤重金属空间特征分布图等可视化功能;将上述五种神经网络预测算法模型嵌入本系统,为用户提供五种模型预测精度的对比和PBSA-GRNN算法模型预测功能,用户可以上传待预测的数据集,经过系统进行函数运算之后,为用户提供预测数据下载功能。本系统操作简单、界面分布简洁、用户交互性强,能满足一线土壤重金属监测人员对土壤各项重金属含量进行监测和防治部署的工作需求。
基于大数据分析的差旅系统设计与实现
这是一篇关于差旅大数据,数据分析,数据预测,Hadoop的论文, 主要内容为随着经济的飞速发展,企业与外界交流越来越多,员工对差旅出行服务的需求也在持续不断地上升。差旅规模的迅速扩大,使得客户每天所产生的差旅数据正在迅速扩增及积累,而目前的差旅系统仅仅提供预定或者报销服务,这不仅需要跨系统进行操作,而且数据得不到同步。传统的差旅系统不仅浪费企业的资源进行差旅数据存储,而且由于对差旅各个数据的采集和分析的不全面,致使无法挖掘出数据的真正价值。如何提升差旅服务及管理水平已经成为非常重要的问题。基于深入挖掘差旅数据价值、高效存储差旅数据、以图形化方式展示差旅数据结果、提升企业差旅服务水平和降低差旅成本的目的,本文研究了基于大数据分析的差旅系统。系统为企业提供集客户管理、订单管理、财务管理及数据分析为一体的企业级差旅服务。应用大数据技术设计了数据采集和分析的流程,解决数据采集、存储、数据计算等问题。针对差旅系统产生的业务数据和日志的特点,设计了多种类型的数据采集方式。数据分析采用Spark SQL和Spark Streaming实现对数据的计算功能。数据存储采用HBase,解决海量数据存储问题。针对差旅出行数据,采用python语言进行建模,通过平稳性检测和数据处理,实现数据稳定,接下来进行建模和模型校验获取理想的模型,最后实现对下一时期数据的预测。针对采集的企业差旅出行历史数据和日志数据,结合大数据分析流程及算法模型对数据进行计算分析,并采用Spring Boot和VUE技术开发Web端可视化操作页面,对系统各功能模块进行图形化展示。
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