超市管理系统-毕业论文

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1、毕业设计（论文）题目超市管理系统　　　　　　　　　　　　　姓名学号专业班级指导教师分院信息科学与工程学院完成日期2013年5月28日I摘要本文建立了一种基于粒子群（PSO）算法优化BP神经网络的改进股票预测模型。该模型采用时间序列作为输入数据，以此来构造BP神经网络拓扑结构，利用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值。同时，考虑到由于股票市场受到多种因素的影响，故股票价格形成的时间序列是非平稳的且具有强噪声的，本文用小波降噪来处理样本数据，使得数据更加真实地反映股票趋势。结果表明，经过小波降噪处理后的时间序列数据更加平稳；粒子群算法优化后的B

2、P神经网络预测模型能够有效弥补BP神经网络的不足，改善BP神经网络易陷入局部最优的问题，在一定程度上达到了提高算法性能的目的。关键词：小波降噪；BP神经网络；股票预测；PSO优化IIAbstractBasedontheanalysisandstudyoftheartificialneuralnetwork(ANN),thispaperproposestheimprovedstockforecastingmodelofBPneuralnetworkoptimizedonthefoundationofParticleSwarmOptimizati

3、on.ThismodelusestimeseriesastheinputdatatoestablishBP’s(BackPropagation)neuralnetworktopology,andusesParticleSwarmOptimizationtooptimizetheitsweightandthreshold.Inthemeantime,takingthevariousfactorsthataffectstockmarketintoconsideration,itcanbefoundthatthetimeseriesofstockp

4、riceisunstableandstrong-noisy.Waveletde-noisingisusedtodealwithsampledatasothatthedatacanmoreauthenticallyreflectthestocktendency.Theresultsshowthatthetimeseriesdataafterwaveletde-noisingaremorestable;BPneuralnetworkforecastingmodelafterParticleSwarmOptimizationcanmakeupthe

5、weaknessofBPneutralnetworkandmendtheproblemthatBPneuralnetworkcaneasilygetstuckintolocaloptimum.Asaresult,thiscanobviouslyimprovearithmeticperformancetocertainextend.Keywords:Waveletnoisereduction;BPneuralnetwork;Stockforecast;PSOoptimizationII目录摘要IABSTRACTII目录III第1章概述51.1引

6、言51.2超市管理的研究现状61.3超市管理系统主流开发技术71.4超市管理中存在问题81.5选题的意义91.6本文研究内容10第2章开发环境及关键技术研究122.1开发环境及相关介绍122.1.1开发环境122.1.2数据库122.1.3java语言132.2关键技术142.2.1AJAX技术142.2.1JSON技术142.2.2SESSION和JQuery15第3章需求分析和系统设计163.1需求分析163.1.1功能需求163.1.2性能需求163.1.3用户体验需求16IV3.2系统结构和流程图173.2.1系统的组成结构173.2

7、.2流程图173.3系统设计183.3.1数据库设计183.3.2功能模块设计22第4章超市管理系统的实现234.1超市管理系统界面与功能简述234.2系统代码结构294.3网站关键技术实现30第5章总结和展望335.1总结335.2展望34参考文献35致谢37IV第1章概述1.1引言我国超市形成在90年代初期，现在已经成为我国零售业的一种重要形态，为国民经济的发展发挥了重要的作用Error!Referencesourcenotfound.。随着超市的快速发展，其经营管理也变得愈加复杂，售货员站柜台的形式早已不能满足销售业的发展，超市的管理软

8、件就显得必不可少了。一款好的超市管理系统，应该是可以帮助超市提高工作效率，帮助超市工作人员利用计算机，极为方便的对超市的有关数据进行管理、输入、输出、查找等有关操作