基于SpringBoot + Thymeleaf的煤炭销售系统的设计与实现
涉及的技术：Spring Boot，MyBatis-Plus，Layui，Thymeleaf，jQuery，MySQL
该系统旨在完成以下功能：
功能：
1.客户信息模块：该模块主要用于管理客户的基本信息。
运营商可以添加客户信息，
您还可以查看客户详细信息
以及修改和删除客户信息等
合同管理模块：该模块主要用于管理企业与客户之间签订的合同的详细信息。
操作员可以添加已签署的合同信息，
您还可以查看合同详细信息
以及相应的信息进行修改和删除。 称重管理模块：该模块主要是收集车辆信息以管理实际的煤炭销售
车辆进入工厂时，操作员可以收集信息
和工厂信息。
统计管理模块：该模块可以对煤炭进行销售
日销量
月度销售统计，
年度销售统计
年度计划生产统计。
系统管理模块：该模块主要管理系统的用户和角色。
您
2021-10-13 16:23:49
1.88MB
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银河证券A股策略月报：10月电力和煤炭是关键变量，关注能源化工及新型电力系统
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2021-10-09 15:02:56
2.26MB
根据灰色系统理论,选取主要影响因素,以煤炭消费总量作为特征变量,以影响煤炭消费总量的主要因素作为选定变量构建了煤炭消费总量的灰色GM(1,6)预测模型,并对河南省煤炭消费总量进行拟合和预测,采用灰色系统理论进行建模能够克服相关数据不足的缺陷和避免人为因素的影响。实例结果表明,该预测具有较好的精度,结果是可信的。
2021-10-05 22:01:11
155KB
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阐述了2020年煤炭消费情况,重点分析了四大行业运行现状及煤炭消费情况。结合电力、钢铁、建材、化工等行业发展趋势,对2021年煤炭消费趋势进行预测,认为2021年我国煤炭消费总量仍将保持小幅增长。
2021-09-21 12:40:19
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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2021-09-21 09:02:57
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