电力系统同业对标指标分析系统设计与实现
这是一篇关于电力系统,同业对标,分析系统,设计模式,MVC,J2EE的论文, 主要内容为在Internet飞速发展的今天,互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道,它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。因此网站建设在Internet应用上的地位显而易见,它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分,从而倍受人们的重视。同业对标系统作为电网公司评价系统具有:能准确、及时的上报指标数据;具备强大的数据分析评价功能;同时能灵活的配置指标体系、评价体系。本系统是采用Java EE技术实现的基于B/S模式的WEB应用程序,本应用程序实现了需求分析部分提出的需求。经测试,应用程序的各个功能模块均能正确、高效的运行。在本应用程序中,使用了MVC模式,实现一种动态的程式设计,使后续对程序的修改和扩展有点困难,并且使程序某一部分的重复利用成为可能。除此之外,此模式通过对复杂度的简化,使程序结构更加直观。Model层实现系统中的业务逻辑,使用JavaBean来实现。View层用于与用户的交互,用JSP来实现。Controller层是Model与View之间沟通的桥梁,使用一些Servlet程序实现。实现Web系统的职能分工。在对于数据库的操作中,本应用程序采用了JavaBean实现连接数据库技术,相对于未使用该技术的应用软件,本应用软件能够更安全、高效的对数据库中的数据进行读写操作。在需要进行数据库操作的JSP页面内嵌一个已调用JavaBean的JSP页面,需要进行数据库操作的Servlet程序调用访问数据库的JavaBean文件。
电力系统同业对标指标分析系统设计与实现
这是一篇关于电力系统,同业对标,分析系统,设计模式,MVC,J2EE的论文, 主要内容为在Internet飞速发展的今天,互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道,它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。因此网站建设在Internet应用上的地位显而易见,它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分,从而倍受人们的重视。同业对标系统作为电网公司评价系统具有:能准确、及时的上报指标数据;具备强大的数据分析评价功能;同时能灵活的配置指标体系、评价体系。本系统是采用Java EE技术实现的基于B/S模式的WEB应用程序,本应用程序实现了需求分析部分提出的需求。经测试,应用程序的各个功能模块均能正确、高效的运行。在本应用程序中,使用了MVC模式,实现一种动态的程式设计,使后续对程序的修改和扩展有点困难,并且使程序某一部分的重复利用成为可能。除此之外,此模式通过对复杂度的简化,使程序结构更加直观。Model层实现系统中的业务逻辑,使用JavaBean来实现。View层用于与用户的交互,用JSP来实现。Controller层是Model与View之间沟通的桥梁,使用一些Servlet程序实现。实现Web系统的职能分工。在对于数据库的操作中,本应用程序采用了JavaBean实现连接数据库技术,相对于未使用该技术的应用软件,本应用软件能够更安全、高效的对数据库中的数据进行读写操作。在需要进行数据库操作的JSP页面内嵌一个已调用JavaBean的JSP页面,需要进行数据库操作的Servlet程序调用访问数据库的JavaBean文件。
电力系统同业对标指标分析系统设计与实现
这是一篇关于电力系统,同业对标,分析系统,设计模式,MVC,J2EE的论文, 主要内容为在Internet飞速发展的今天,互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道,它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。因此网站建设在Internet应用上的地位显而易见,它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分,从而倍受人们的重视。同业对标系统作为电网公司评价系统具有:能准确、及时的上报指标数据;具备强大的数据分析评价功能;同时能灵活的配置指标体系、评价体系。本系统是采用Java EE技术实现的基于B/S模式的WEB应用程序,本应用程序实现了需求分析部分提出的需求。经测试,应用程序的各个功能模块均能正确、高效的运行。在本应用程序中,使用了MVC模式,实现一种动态的程式设计,使后续对程序的修改和扩展有点困难,并且使程序某一部分的重复利用成为可能。除此之外,此模式通过对复杂度的简化,使程序结构更加直观。Model层实现系统中的业务逻辑,使用JavaBean来实现。View层用于与用户的交互,用JSP来实现。Controller层是Model与View之间沟通的桥梁,使用一些Servlet程序实现。实现Web系统的职能分工。在对于数据库的操作中,本应用程序采用了JavaBean实现连接数据库技术,相对于未使用该技术的应用软件,本应用软件能够更安全、高效的对数据库中的数据进行读写操作。在需要进行数据库操作的JSP页面内嵌一个已调用JavaBean的JSP页面,需要进行数据库操作的Servlet程序调用访问数据库的JavaBean文件。
哈尔滨市中考志愿填报辅助分析系统的设计与实现
这是一篇关于中考,志愿,分析系统,PHP,Web的论文, 主要内容为随着我国经济水平的提升,个体家庭的生活水平也水涨船高,家庭对于子女的教育情况也越发的关注。在我国目前的教育体制下,每个教育阶段的升学考试受到了广大人民的巨大关注。中考,作为九年义务教育的最终考试,决定了考生高中的就学学校和所享有的教育资源。中考结束后,考生以及家长面临的首要难题就是填报志愿。因此,如何帮助考生及家长进行分析、辅助考生家长做最终决策,是一项极具意义且有急切需求的任务。信息技术的发展和改变了人们的思维习惯,越来越多的人们习惯于使用计算机来进行分析决策。开发一款中考志愿填报分析辅助系统能够在数据分析的基础上结合当地的招生录取规则给出参考结果,不浪费初四年级毕业生的中考分数,帮助考生和家长做出决策。本文以哈尔滨中考家长填报志愿“就高不就低”的实际需求出发,依据哈尔滨市中考志愿填报规则,结合软件工程思想和信息化标准模型,实现了完善的软件系统。本文首先全面调研了哈尔滨家长的填报意愿,对市场上近似的产品做了详细的调研,梳理出符合哈尔滨本地特色的功能模块。通过前期的调研数据细分了家长的类型、计划实现的功能和系统负载能力。在具体的实施过程中,使用Mysql作为存储和管理数据的数据库系统,架构模式采用浏览器/服务器,并用PHP技术完成服务器端开发,前端页面则综合运用了Html、Java Script、Css语言,同时数据传送用Ajax技术。基于此完成了中考志愿填报辅助系统的研发工作。由于本系统针对初四家长群体,在设计时将主要用户划分为二种:初四中考生或初四中考家长以及管理员。功能主要分为个人中心、市模分析、模拟志愿分析、配额志愿分析、后台数据管理。主要的操作是添加以及查询、修改用户数据,根据用户输入的数据,和批量导入的数据,以及结合历史录取情况给出分析结果。本次开发的系统基于已有的Web网站,考虑到初四家长的年龄和移动端手机的界面,在设计时尽量使大部分功能在操作时便捷。在模拟填报等教复杂的模块上加入了操作提示等引导功能。导航条也基于用户需求采用激活有效的方式,不同分数的中考生激活不同的菜单,降低无效导航的出现概率,使具体操作页面整洁美观。该系统的实施提高了哈尔滨市考生及家长志愿填报的合理性。
哈尔滨市中考志愿填报辅助分析系统的设计与实现
这是一篇关于中考,志愿,分析系统,PHP,Web的论文, 主要内容为随着我国经济水平的提升,个体家庭的生活水平也水涨船高,家庭对于子女的教育情况也越发的关注。在我国目前的教育体制下,每个教育阶段的升学考试受到了广大人民的巨大关注。中考,作为九年义务教育的最终考试,决定了考生高中的就学学校和所享有的教育资源。中考结束后,考生以及家长面临的首要难题就是填报志愿。因此,如何帮助考生及家长进行分析、辅助考生家长做最终决策,是一项极具意义且有急切需求的任务。信息技术的发展和改变了人们的思维习惯,越来越多的人们习惯于使用计算机来进行分析决策。开发一款中考志愿填报分析辅助系统能够在数据分析的基础上结合当地的招生录取规则给出参考结果,不浪费初四年级毕业生的中考分数,帮助考生和家长做出决策。本文以哈尔滨中考家长填报志愿“就高不就低”的实际需求出发,依据哈尔滨市中考志愿填报规则,结合软件工程思想和信息化标准模型,实现了完善的软件系统。本文首先全面调研了哈尔滨家长的填报意愿,对市场上近似的产品做了详细的调研,梳理出符合哈尔滨本地特色的功能模块。通过前期的调研数据细分了家长的类型、计划实现的功能和系统负载能力。在具体的实施过程中,使用Mysql作为存储和管理数据的数据库系统,架构模式采用浏览器/服务器,并用PHP技术完成服务器端开发,前端页面则综合运用了Html、Java Script、Css语言,同时数据传送用Ajax技术。基于此完成了中考志愿填报辅助系统的研发工作。由于本系统针对初四家长群体,在设计时将主要用户划分为二种:初四中考生或初四中考家长以及管理员。功能主要分为个人中心、市模分析、模拟志愿分析、配额志愿分析、后台数据管理。主要的操作是添加以及查询、修改用户数据,根据用户输入的数据,和批量导入的数据,以及结合历史录取情况给出分析结果。本次开发的系统基于已有的Web网站,考虑到初四家长的年龄和移动端手机的界面,在设计时尽量使大部分功能在操作时便捷。在模拟填报等教复杂的模块上加入了操作提示等引导功能。导航条也基于用户需求采用激活有效的方式,不同分数的中考生激活不同的菜单,降低无效导航的出现概率,使具体操作页面整洁美观。该系统的实施提高了哈尔滨市考生及家长志愿填报的合理性。
高考志愿填报分析系统的设计与实现
这是一篇关于高考志愿填报,分析系统,Bootstrap,Echarts的论文, 主要内容为众所周知,高考是我国选拔未来优秀人才的重要考试之一,它已经成为国家、社会和家长高度关注的话题和焦点。每年高考结束后,考生和家长都会面临一个非常头疼的问题,那就是高考志愿的填报。高考志愿的填报是一个复杂的过程,它是根据考生的成绩、爱好、志向、个人家庭情况等多种因素进行院校和专业选择的过程。为了能够选择一个理想的学校和专业,考生和家长都会向老师或者有关教育平台咨询关于高考志愿填报相关的一些问题,但是,他们往往是花费大量的精力却又无法准确地把握它的脉搏。因此,一个有关高考志愿填报分析的教育网站系统的设计就显得非常的必要,它不仅能够帮助考生对自己合适的院校和专业进行评估,还能为考生提供宝贵而有价值的报考建议,为考生和家长解除头疼的选择和报考问题。本网站系统是采用B/S结构的高考志愿填报分析系统,系统选择MyEclipse2014和MySql为开发环境。系统前台使用Bootstrap框架和Echarts图表进行展示,后台采用Java SSH框架和SpringMVC模式进行业务处理。按照软件工程理论的方式方法,系统首先从用户的角度对系统进行需求分析,概念上抽象出系统的总体结构。紧接着对系统进行总体设计,按照系统各个功能模块分别进行功能结构图和流程图的设计,主要包括网站主母版模块、用户管理信息模块、高考信息查询模块、专业测评模块、院校信息模块和填报推荐模块,其次,对系统数据库也进行了专门的设计。最后通过代码的编写实现了系统的各个功能模块,包括模块界面的实现、接口的实现和关键算法的实现,对系统进行功能性测试和非功能性测试,完成后期的测试任务,测试结果基本达标。网站系统使用Bootstrap框架和Echarts图表框架,体现了系统设计的创新性;采用爬虫技术和搜索匹配算法,使系统功能更加地高效性。
基于时空特征分析的环境污染物浓度预测模型研究
这是一篇关于空气污染,风向余弦相似度,多因素注意力机制,Encoder-Decoder模型,浓度预测,分析系统的论文, 主要内容为随着时代的发展和环保意识的提高,人们越来越重视空气污染问题。相关机构设立了大量环境监测点,有效地测定了空气中污染物的浓度,为我们提供了大量的数据支持。对测定的空气污染浓度数据进行分析预测,能有效指导大气污染防治措施的制定。为了能够进一步提高空气污染浓度预测的精度,本文综合分析了空气污染数据的时空特征和多种污染物之间的相关性,提出了新的污染浓度预测模型。本文主要的研究内容如下:(1)数据预处理与相关性分析。首先对获取的空气污染数据和气象数据进行缺失值处理和非数值型数据进行量化。在预处理后的空气污染数据集上,利用自相关性衡量污染数据的时间相关性,使用Pearson相关系数计算监测点之间的空间相关性和多种污染物之间的因素相关性,为预测模型提供数据分析基础。(2)基于风向余弦自适应近邻的环境监测点空间关联度计算方法。考虑了多种污染物在空间中并不是独立存在的,多个监测点之间会相互扩散、相互影响,并且风向因素也会对污染扩散产生影响。通过计算风向余弦相似度衡量空间相关性,并进行实验证明了构建风向余弦自适应近邻的时空矩阵,相较于欧式近邻时空矩阵和所有监测点的时空矩阵,能有效提高空气污染浓度预测模型的预测精度。(3)基于多因素注意力机制的Encoder-Decoder预测模型。由于空气污染浓度数据时间维度上相对稀疏,数据呈现出强烈的波动性,仅考虑污染数据的时间依赖性预测效果不佳。需要考虑多种污染物之间的相互转化、相互抵消,即多种污染物之间的相关性,以及空间中多个监测点的相互影响关系。引入了多因素注意力机制,使用Encoder-Decoder模型进行预测。最终实验证明了提出的空气污染浓度预测模型预测结果更佳。(4)空气污染浓度分析系统的设计与实现。该系统使用Vue和Node.js实现前后端分离开发,并结合百度地图API实现地图可视化和Echarts实现折线图和柱状图可视化污染数据和预测精度,清晰明了,界面多样。
基于电子商务平台的数据分析系统
这是一篇关于分析系统,网络爬虫,领域分词,买家关注点,selenium,评论特征的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,数字营销市场也逐渐扩大,与传统零售业相比,数字营销的最大特点就是一切都可以通过数据化来进行监控和改进。通过监控数据的变化,能够有效地掌握店铺、商品、活动的营销情况。通过分析整体销售情况、用户画像、活动效果等,提炼出有价值的结论,用于辅助运营者更好的进行店铺运营,提高利润。因此,数据分析在电子商务和数字营销领域非常重要。对于需要进行数字营销工作的相关人员来说,包括客户部人员、策划人员、运营人员、设计师、数据分析师等,对数据的使用频率高且频次多。在这样的情况下,出现了无权限查询信息、不同平台需要登录多个账号、平台提供的第三方数据应用未能贴近业务以及未能根据业务进行定制和扩展等问题。针对以上情况,本文以天猫平台为对象,设计并实现了一个基于电商平台的数据分析系统。具体研究内容如下:(1)研究涉及本系统后台数据处理模块相关的技术,包括Selenium工具在动态网页爬虫中的应用;分词方法及分词系统;评论特征提取的方法。(2)介绍系统的需求分析及整体框架,并阐述了系统4大模块的内容:数据获取、数据处理、数据存储和数据呈现。同时介绍了系统前端的功能及页面设计、系统数据库的设计。系统前端是基于B/S架构的,并按照三层架构进行设计,包括数据访问层、业务逻辑层和用户表示层,采用Asp.net+C#实现;数据库采用Sql Server 2012构建;后台模块采用Python及Java实现。(3)结合Selenium工具,实现商品基本信息、素材信息和买家评论信息爬虫,覆盖PC端和Mobile端,Mobile端的爬取是在PC端上模拟进入Mobile端。(4)利用爬虫爬取平台上的品类/品牌/属性信息,以及通过Tamll对商品标题的分词信息,设计了评论领域专用词典构建方法。利用积累的评论,运用分词工具,对评论进行分词、词性标注、词频统计,通过人工归类的手段,构建了通用型的买家关注点模型。(5)实现了买家关注点识别的两种方法,词语匹配模型法和模型匹配评论法。词语匹配模型法的核心是对评论进行分词、标注、特征抽取后,利用抽取的词语与模型中的词语进行匹配及统计。模型匹配评论法的核心是不进行分词,直接利用模型中的词语,匹配评论中是否含有与该词语一致的字串,并进行统计。实验结果证明,在系统当前条件下,两种方法都能够适应跨类别评论的分析,而在算法表现是,模型匹配评论法的有效评论查全率和各个类别的匹配准确率要优于词语匹配模型法。
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