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智慧停车场收费系统

健康保险 预测健康保险将涵盖的医疗费用（收费）的项目 链接到数据集（ ） 目的 建立机器学习模型以预测由保险公司支付的费用（作为费用），作为健康保险的保障范围。 评估指标：RSq 该解决方案包含七个线性模型。 发现吸烟者的受益人为保险公司支付了大量医疗费用。 对于吸烟者，BMI与收费量（正）密切相关。 随着BMI的增加，医疗费用也随之增加。 多项式特征和特征相互作用 仅使用原始功能不足以预测收费金额。 结果，年龄和吸烟者=“ Y”以及BMI和吸烟者=“ Y”之间的相互作用。 作为基准，RSq。 对所有七个模型而言，大约是测试集的75％。 功能交互改善了RSq。 （模型解释的方差量）在79-80％之间。作为一种最终技术，添加了年龄和BMI或受益人的二阶多项式作为特征。 这使RSq稍微增加了约0.03％。 其他改善技术 由于数据集很小，因此可以使用诸如决策树和随机森林之类的非线性模型 如果

停车场收费管理系统便于停车场对车辆进行管理，本系统主要包括会员注册，车辆出入库管理，会员查询等，采用序列化方式无需数据库。 注意事项: 1.开发环境为Visual Studio 2012，无数据库，使用.net 3.5开发

一个基于delphi7 的停车场收费系统源代码，支持读卡器。调试后即可运行。

1绪论 2 1.1 课题背景 2 1.2 课题研究的现状 2 1.3 课题研究的意义 3 2环境和工具介绍 4 2.1 SpringBoot框架 4 2.2 IDEA集成开发工具 4 2.3 MySQL数据库 4 3 需求分析 5 3.1 需求描述 5 3.2 需求功能描述 5 3.3 用例模型 5 3.4 系统性能需求分析 7 4 系统设计 7 4.1系统设计思想 7 4.2 系统设计主要功能 7 4.3 数据库设计 8 5 系统实现 12 5.1 系统登录 12 5.2 用户个人信息管理 14 5.3 停车预约 15 5.4 管理员车位发布 16 6系统测试 17 6.1 测试目的 17 6.2 测试用例 17 结论 19 参考文献 20 谢辞 21

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