财经职业技术学院票务管理系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第10-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 相关技术理论介绍 | 第13-20页 |
| ·数据库应用技术 | 第13-14页 |
| ·BIS开发模式 | 第14-15页 |
| ·Elman神经网络 | 第15-17页 |
| ·二维码技术 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 票务管理系统需求分析与总体设计 | 第20-34页 |
| ·系统的总体架构设计 | 第20-29页 |
| ·系统需求分析 | 第20-25页 |
| ·系统顺序图 | 第25-27页 |
| ·系统活动图 | 第27-29页 |
| ·系统总体架构与功能模块分析 | 第29-31页 |
| ·系统总体架构 | 第29-30页 |
| ·系统功能模块分析 | 第30-31页 |
| ·系统数据库设计 | 第31-33页 |
| ·数据库设计的原则 | 第31-32页 |
| ·数据库设计的过程 | 第32页 |
| ·数据库基本表设计 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于最大相关熵准则的上座率预测算法 | 第34-44页 |
| ·影响上座率的因素和上座率预测问题分析 | 第34页 |
| ·学习指标评价准则 | 第34-36页 |
| ·最小均方误差准则 | 第35页 |
| ·最大相关熵准则 | 第35-36页 |
| ·MCC和MSE的混合准则 | 第36页 |
| ·基于MCC的Elman神经网络的预测模型 | 第36-39页 |
| ·Elman神经网络模型结构 | 第37页 |
| ·基于MCC的Elman神经网络的学习过程 | 第37-38页 |
| ·通勤车上座率预测模型 | 第38-39页 |
| ·通勤车上座率预测的仿真与分析 | 第39-43页 |
| ·上座率特性分析 | 第39-40页 |
| ·上座率预测结果的比较分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 票务管理系统详细设计与实现 | 第44-53页 |
| ·用户操作子系统 | 第45-49页 |
| ·功能描述 | 第45页 |
| ·模块实现 | 第45-49页 |
| ·票务信息管理子系统 | 第49-51页 |
| ·功能描述 | 第49页 |
| ·模块实现 | 第49-51页 |
| ·上座率预测子系统 | 第51-52页 |
| ·系统安全性设计 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 测试与部署 | 第53-58页 |
| ·系统测试 | 第53-55页 |
| ·系统部署 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 7 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
