Java编程:类与对象的区别及方法应用

需积分: 13 7 下载量 167 浏览量 更新于2024-07-13 收藏 1.92MB PPT 举报
"本次课程主要回顾了第十一章关于Java编程中的类和对象的理解,以及数据类型的使用。同时,提出了作业点评,指出代码中的错误,并提醒预习相关知识点,包括类的方法组成、变量作用域、JavaDoc注释的编写等。此外,还涉及到了类的方法实践,例如创建电动玩具狮子类并实现其行为方法。" 在Java编程中,类和对象是面向对象编程的基础概念。类可以看作是创建对象的模板或蓝图,它定义了一组特性和行为。对象则是类的实例,拥有类所定义的属性(变量)和方法(函数)。在给定的代码段中,`Student` 类被定义,包含了姓名(name)、性别(sex)和年龄(age)三个属性,以及一个重写 `toString` 方法用于返回学生信息。 数据类型分为两大类:基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型包括整型(如 `int`)、浮点型(如 `float`)、字符型(如 `char`)和布尔型(如 `boolean`),它们的大小和值范围是固定的。引用数据类型则包括类、接口和数组,它们存储的是内存地址,指向实际的对象实例。 代码中存在错误的地方在于,在 `main` 方法中直接用 `name`、`sex` 和 `age` 赋值,而不是通过对象的属性访问器。正确的做法应该是使用 `stu.name = "神仙姐姐"`、`stu.sex = 'F'` 和 `stu.age = 18`。此外,`System.out.println(stu)` 将尝试调用 `Student` 类的 `toString` 方法,但由于未在 `Student` 类中正确地声明和使用 `this` 关键字,`toString` 方法不会打印预期的学生信息。应该改为 `System.out.println(stu.tostring())`(注意:方法名应为小写开头的 `tostring`)。 预习检查涉及类的方法组成部分,通常包括返回类型、方法名、参数列表和方法体。成员变量和局部变量的主要区别在于它们的作用域:成员变量属于类,其生命周期贯穿于整个对象的生命周期;而局部变量仅在方法、构造器或块中有效,其生命周期仅限于该代码块的执行期间。JavaDoc 是一种标准的注释格式,用于生成 API 文档,它以 `/**` 开头,`*/` 结尾,中间包含描述方法、类或变量的文本以及特殊的标记(如 `@param`、`@return` 等)。 本章任务要求实现计算平均分和课程总成绩的功能,设计一个 MyShopping 系统的菜单切换和入口程序,以及理解并应用变量作用域。同时,需要学会使用 JavaDoc 注释来提高代码的可读性。示例中的 `AutoLion` 类展示了如何定义方法,包括 `run` 和 `bark`,分别代表电动狮子的行为。 本章节的重点是深化对Java类和对象的理解,掌握数据类型的应用,学习如何定义和使用类的方法,以及了解变量作用域和文档注释的编写规范。通过实践,学员将能更好地实现面向对象的编程。

以下是基于你的需求设计的本科论文大纲,共分为四章。论文题目为《基于神经网络的短时客流量预测模型——以郑州市三号线二七广场站为例》,且仅使用 LSTM 模型,同时区分工作日和周末的客流量预测。 --- ## **第一章 绪论** ### 1.1 研究背景与意义 - **城市轨道交通的重要性**: - 介绍城市轨道交通在现代城市交通中的作用。 - 强调客流量预测对地铁运营调度、资源分配和乘客体验的重要性。 - **研究意义**: - 以郑州市三号线二七广场站为例,研究短时客流量预测的实际应用价值。 - 区分工作日和周末的客流量模式,为地铁运营提供精准数据支持。 ### 1.2 国内外研究现状 - **传统方法**: - 介绍 ARIMA、SVR 等传统时序预测方法。 - 分析其优缺点(如难以捕捉非线性关系)。 - **深度学习方法**: - 介绍 CNN、RNN、GRU 等深度学习模型在客流量预测中的应用。 - 强调 LSTM 在处理时序数据中的优势。 - **研究空白**: - 指出现有研究较少区分工作日和周末的客流量模式。 ### 1.3 研究目标与内容 - **研究目标**: - 基于 LSTM 构建短时客流量预测模型,区分工作日和周末。 - 以二七广场站为例,验证模型的有效性。 - **研究内容**: - 数据预处理与特征提取。 - LSTM 模型的构建与训练。 - 模型性能评估与结果分析。 ### 1.4 论文结构安排 - 简要介绍论文的章节安排。 --- ## **第二章 数据与方法** ### 2.1 数据来源与描述 - **数据来源**: - 郑州地铁运营公司提供的二七广场站客流量数据。 - 外部数据(如天气、节假日信息)。 - **数据描述**: - 时间范围:2025 年 1 月 1 日至 1 月 25 日。 - 数据粒度:每 15 分钟的客流量。 - 数据字段:时间戳、进站客流量、出站客流量、日期类型(工作日/周末)。 ### 2.2 数据预处理 - **数据清洗**: - 处理缺失值(如插值法)。 - 处理异常值(如基于统计方法识别并修正)。 - **数据归一化**: - 使用 Min-Max 归一化将客流量数据缩放到 [0, 1] 范围。 - **数据集划分**: - 按工作日和周末分别划分训练集(80%)和测试集(20%)。 ### 2.3 LSTM 模型 - **LSTM 的基本原理**: - 介绍 LSTM 的结构(输入门、遗忘门、输出门)。 - 说明 LSTM 如何捕捉时序数据中的长期依赖关系。 - **模型设计**: - 输入数据格式:(时间步长 × 特征数),如 (16, 1)。 - 模型结构:两层 LSTM 层 + 一层全连接层。 - 损失函数:均方误差(MSE)。 - 优化器:Adam。 --- ## **第三章 实验与结果分析** ### 3.1 实验环境 - **硬件环境**: - CPU:Intel Core i7-12700K。 - GPU:NVIDIA GeForce RTX 3080。 - 内存:32GB DDR4。 - **软件环境**: - 操作系统:Windows 11。 - 开发工具:Python 3.8、TensorFlow 2.9、Keras 2.9。 ### 3.2 模型训练 - **训练参数**: - batch_size=32,epochs=50。 - **防止过拟合**: - 早停法(Early Stopping)。 - Dropout。 ### 3.3 评价指标 - **RMSE**(均方根误差)。 - **MAE**(平均绝对误差)。 - **MAPE**(平均绝对百分比误差)。 ### 3.4 实验结果 - **工作日预测结果**: - 训练损失和验证损失曲线。 - 真实值与预测值的对比图。 - 评价指标的具体数值(如 RMSE=50.2,MAE=40.1)。 - **周末预测结果**: - 训练损失和验证损失曲线。 - 真实值与预测值的对比图。 - 评价指标的具体数值(如 RMSE=45.3,MAE=35.8)。 ### 3.5 结果分析 - **工作日与周末的客流量模式对比**: - 分析工作日和周末的客流量分布差异。 - **模型性能分析**: - 讨论 LSTM 模型在工作日和周末的预测精度。 - **实际应用价值**: - 说明模型对地铁运营调度的实际意义。 --- ## **第四章 总结与展望** ### 4.1 研究总结 - **研究成果**: - LSTM 模型在二七广场站短时客流量预测任务中表现良好。 - 模型能够有效捕捉工作日和周末的客流量变化趋势。 - **实际意义**: - 为地铁运营调度提供数据支持。 - 为其他城市的轨道交通客流量预测提供参考。 ### 4.2 研究局限性 - **模型局限性**: - 对超参数敏感,需要仔细调优。 - 训练时间较长,计算资源需求较高。 ### 4.3 未来工作 - **改进方向**: - 尝试结合其他模型(如 CNN-LSTM)。 - 引入外部数据(如天气、节假日)以提升预测精度。 - 探索更高效的训练方法(如迁移学习)。 --- ## **参考文献** - 引用相关的经典文献和研究论文,包括: - LSTM 的原始论文(Hochreiter & Schmidhuber, 1997)。 - 客流量预测的相关研究。 - 深度学习在交通领域的应用。 --- ## **附录(可选)** - **数据集描述**:提供二七广场站客流量数据的具体描述。 - **模型参数**:提供 LSTM 模型的详细参数设置。 - **代码获取**:提供代码的 GitHub 链接。 --- ### 大纲特点 1. **聚焦二七广场站**:以二七广场站为例,增强研究的针对性和实际意义。 2. **区分工作日和周末**:在数据预处理、实验设计和结果分析中,明确区分工作日和周末的客流量模式。 3. **结构清晰**:四章内容分别涵盖研究背景、方法、实验和总结,逻辑清晰。 4. **实用性强**:结合实际案例,为地铁运营调度提供数据支持。 细说4.1

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int MQTT_ReceivelPublish(char *dup, char *qos, char *retain, char *redata) { int remaining_len = 0; // 剩余长度 int topic_len = 0; // 主题长度 int cmd_len = 0; // 消息长度 int packet_id_len = 0; // 报文标志符长度 int index = 1; // MQTT固定头从第二个字节开始解析剩余长度 int multiplier = 1; int temp = 0; char tempbuff[512] = {0}; /*----------------------------------------------- 步骤 1: 提取报文标志位 -----------------------------------------------*/ *dup = (redata[0] & 0x04) >> 3; // 提取重发标志 *qos = (redata[0] & 0x06) >> 1; // 提取 QoS 等级 *retain = (redata[0] & 0x01); // 提取保留消息标志 /*----------------------------------------------- 步骤 2: 解析剩余长度(变长编码) -----------------------------------------------*/ do { temp = redata[index++]; remaining_len += (temp & 0x7f) * multiplier; // 0x7f = 127 multiplier *= 0x80; // 0x80 = 128 // 限制最大允许4字节编码 if (multiplier > 0x80 * 0x80 * 0x80 * 0x80) { printf("[ERROR] 剩余长度溢出!\r\n"); return -1; } } while ((temp & 0x80) != 0); /*----------------------------------------------- 步骤 3: 解析主题长度和内容 -----------------------------------------------*/ topic_len = redata[index] << 8 | redata[index + 1]; memcpy(tempbuff, &redata[index + 2], topic_len); mqtt_debug(tempbuff, topic_len, "\r\n* topic报文主题 *\r\n"); /*----------------------------------------------- 步骤 4: 处理报文标识符(仅QoS>0时存在) -----------------------------------------------*/ if ((redata[0] & 0x06) >> 1) { packet_id_len = 2; // QoS>0时标识符占2字节 } /*----------------------------------------------- 步骤 5: 计算有效载荷长度 -----------------------------------------------*/ cmd_len = remaining_len - (2 + topic_len) - packet_id_len; printf("\r\ncmd_len 命令长度(消息长度):%d \r\n", cmd_len); /*----------------------------------------------- 步骤 6: 提取有效载荷并处理 -----------------------------------------------*/ if (cmd_len <= 0 || cmd_len > sizeof(tempbuff)) { printf("[ERROR] 有效载荷大小无效\r\n"); return -2; } memcpy(tempbuff, &redata[index + 2 + topic_len + packet_id_len], cmd_len); MQTT_GetData(tempbuff); // 核心数据处理逻辑 mqtt_debug(tempbuff, cmd_len, "\r\n* Publish信息解码 *\r\n"); WIFI_Clean(); return 0; } 完善这个代码,支持QOS2等级

2025-03-13 上传