开发设计说明书.docx

烟台购房智能决策系统开发设计说明书 参赛编号：k20135326 开发单位：鲁东大学 指导老师：吴孟泉 团队成员：彭孟良 刘惠 李雪梅 王璐阳二一三年十月目录1 系统概述.11.1 编写目的.11.2 项目背景.11.3 需求分析.11.4 设计依据.11.4.1 mapgis k9基础平台.11.4.2 mapgis k9三维平台.21.5 运行与开发环境.21.5.1 运行环境.21.5.2 开发环境.21.6 参考资料.22 系统总体设计.32.1 设计原则2.1.1 标准化原则.32.1.2 美观与协调性原则.32.1.3 易用性原则.32.1.4 高效稳定原则.32.1.5 安全性原则.32.1.6 可扩展性原则.32.1.7 可维护性原则.32.1.8 兼容性性原则.32.2 总体结构.42.3 关键技术.42.3.1 c#编程.42.3.2 组件式gis开发技术.42.3.3 devexpress 12.2控件.52.3.4 autodesk 3ds max与autocad.53 系统功能设计.53.1 基本功能.53.1.1 文档管理.53.1.2 地图浏览.53.1.3 系统管理与设置.53.2 楼盘查询.63.3 智能决策与环境分析.73.3.1 智能决策.73.3.2 环境分析.93.4 房价分析.103.5 实用工具.114 数据库设计.114.1 总体设计.11 4.2 数据采集.124.2.1 数据来源 .124.2.2 采集方法 .12 4.3 数据处理.124.3.1 数据处理方法 .124.3.2 数据存储 .13 4.4 数据库表.134.4.1 楼盘总表.134.4.2 烟台月气象数据.14 5 界面设计5.1 界面总体介绍.145.2 界面图形展示.141 系统概述1.1 编写目的为了详细说明烟台市购智能决策系统的开发设计过程，达到指导开发的目的，同时实现开发人员与最终用户的沟通，我们编写了此文档。本文档面向设计人员、开发人员、测试人员及最终用户编写，是了解烟台购智能决策系统的导航，读者需具备软件及gis领域相关知识。1.2 项目背景随着我国房地产市场的快速发展，房地产业越来越受到重视，买房、炒房、租房一直是近几年的热点话题。目前烟台市还没有提供较综合的购房、选房信息渠道，地图信息不够清晰，更没有一个智能化系统来帮助谨慎而又缺乏买房知识储备的普通市民。以前，面对繁杂的楼盘信息，我们要东奔西走进行实地查看、反复对比，或者翻遍各大报纸的房介版面，希望选择一个适合自己的房子，这无形中成了很多购房者头痛的一件事。现在，想在烟台市区购房的居民无需再为此事而烦恼，我们为购房者提供了一个方便实用的系统，让购房者足不出户就可以找到一个温馨的家。利用mapgis k9的强大功能，我们把gis强大的空间分析功能用于购房决策中，它可以在用户设定的楼盘配套的空间距离条件下快速搜索楼盘，通过gis的空间分析功能和地图显示的直观性，为购房者提供个性化的智能决策，我们根据楼盘周围配套设施和市民的工作地点，采用加性加权法定制决策模型，让购房决策更加科学。1.3 需求分析多数消费者有的出于成家立业购房，有的是改善居住环境购房，有的是给父母购房，还有的是为置业投资而购房。在进行购房决策时，通常需要考虑自身经济实力、房价、区位、环境、户型和社区服务等诸多因素，而消费者往往无法全面考虑这些因素。另外，购房者一直希望在繁杂的楼盘信息中提取有用信息。为了帮助购房者科学便捷地购房，我们依据决策模型来满足购房者的需求，从而达到智能决策的目标。1.4 设计依据1.4.1 mapgis k9基础平台mapgis k9提供了完备的地图编辑工具、符号库编辑与管理、海量地理数据的可视化管理以及组件式开发模式，并提供了丰富的工具、友好的可视化编程环境，因此，开发人员可以方便地在此基础上进行二次开发。1.4.2 mapgis k9三维平台mapgis k9三维平台可以实现外部三维模型的导入，提供了多个数据库管理命令和保存三维目录数据树的功能。因此我们可以将3ds max制作成的楼盘三维模型与户型三维模型导入到mapgis k9三维平台中，利用mapgis k9对三维数据的管理，完成楼盘的三维模型构建。1.5 运行与开发环境1.5.1 运行环境1）软件：microsoft windows xp/windows 7；2）硬件：1g以上内存、2g以上剩余硬盘空间。1.5.2 开发环境1）操作系统：windows 7；2）开发语言：c#；3）开发环境：visual studio 2008;4）开发平台：m framwork 3.55）数据库：microsoft sql server 2008 ,mapgis k9 企业管理器；6）sdk：mapgis k9 sp3 二次开发大赛版。1.6 参考资料1） 李能能，林琳gis与加性加权法在购房决策中的应用j理论探索，2332342） 楚纯洁，文祯中，张清廉，于长立，宋立生基于gis的平顶山市城市居住适宜性空间评价j3） 楼盘数据来源（/main/list.php）4） 气象数据来源（）5） gui设计参考（）2 系统总体设计2.1 设计原则2.1.1 标准化原则系统具有一般应用型gis都具备的基本功能，包括数据管理、处理、查询、编辑、显示、绘图、分析、输出等。2.1.2 美观与协调性原则我们参考了大量的图形用户界面（gui）设计理念，界面设计简洁而美观，每个功能的界面经过多次完善，有良好的协调性。2.1.3 易用性原则系统设计时尽量做到功能清晰，使用户在楼盘决策过程中易操作。2.1.4 高效稳定原则软件实现其特定功能时，所需计算机资源尽可能少和使用资源的持续时间尽可能短。系统在长时间内持续运行、计算并保证不出错、不崩溃。2.1.5 安全性原则系统数据不会泄露给无关用户，系统运行时不丢失和篡改数据。2.1.6 可扩展性原则系统可以扩充模块，系统设备不仅满足当前需求，并在扩充模块后可以满足可预见将来需求，当未来市民对购房考虑因素有所变化后，我们的系统也支持决策矩阵的调整。2.1.7 可维护性原则系统易分析、易测试，在楼盘信息变动时可随时进行更新。2.1.8 兼容性性原则数据具有可交换性，选择标准的数据格式和设计合适的数据格式，实现决策信息共享。2.2 总体结构系统分为6个主要模块：地图操作，楼盘查询，智能决策与环境分析，房价分析，实用工具和楼盘库管理。图2-1 系统总体结构图2.3 关键技术2.3.1 c#编程c#是一种安全的、稳定的、简单的、优雅的，由c和c+衍生出来的面向对象的编程语言。它在继承c和c+强大功能的同时去掉了一些它们的复杂特性。c#综合了vb简单的可视化操作和c+的高运行效率，以其强大的操作能力、优雅的语法风格、创新的语言特性和便捷的面向组件编程的支持成为.net开发的首选语言，为本系统实现提供了坚实的基础。2.3.2 组件式gis开发技术mapgis k9组件不依赖于某一特定的开发语言，可以直接嵌入到某些通用的开发环境（如vb、vc+、c#）中进行应用开发，实现gis功能，而其他的专业模型则可以使用这些通用开发环境来实现，也可以插入其他的专业性模型的分析控件，各个模块之间既可相互关联共同处理数据，又可在维护修改时独立操作而互不影响。mapgis以组件的方式提供了完善的gis功能：包括高性能的空间数据库管理、完备的空间分析工具、属性数据分析、地图编辑等。2.3.3 devexpress 12.2控件 本系统采用devexpress 12.2 控件作为主要搭建控件。devexpress开发的数据库控件不仅功能丰富，应用简便，更可方便定制。其菜单栏控件更具代表，完全可以替代开发环境提供的基本控件，而让编写的程序或软件更显专业化。2.3.4 autodesk 3ds max与autocad我们首先用autocad制作出楼盘平面图纸，依托3ds max强大的三维制作能力，生成楼盘三维模型与户型三维模型，最后导入到mapgis k9三维平台中，利用mapgis k9对三维数据的管理，完成楼盘的三维模型构建。3 系统功能设计3.1 基本功能3.1.1 文档管理该模块可以对地图进行常规操作，实现了打开、关闭、保存、另存为、显示隐藏地图、退出系统的功能。3.1.2 地图浏览该模块实现对地图窗口的操作，包括放大、缩小、移动、全图、刷新、鹰眼、选择、截图、距离测量、面积测量、角度测量。截图：用户可以随时将地图截屏并输出，尤其是在选择好自己喜爱的楼盘后，用户可以使用此功能将保存好的图片与他人分享。3.1.3 系统管理与设置楼盘库管理：可以浏览整个楼盘库，实现对楼盘的添加、删除、修改操作，从而确保楼盘信息的更新。面板设置：用户可在此调整系统的面板布局，或者返回默认状态。系统皮肤：用户可以选择自己喜爱的界面风格。帮助：如果用户在使用系统中有任何疑问，可以在此获得帮助。它包括系统的安装配置、安装过程，详细操作等。3.2 楼盘查询楼盘条件查询1 实现功能：用户自定义输入r1,r2,r3,r4,r5距离半径，该距离半径分别代表：用户要搜索的楼盘满足r1半径内要有学校，r2范围内要有医院，r3范围内要有银行，r4范围内要有超市，r5范围内要有餐饮。实现算法：while（遍历所有楼盘）if(该楼盘r1范围内有学校，r2范围内有医院，r3范围内要有银行，r4范围内有超市，r5范围内有餐饮)getloupan();/获取该楼盘；楼盘条件查询2实现功能：亮点是实现了学区房的搜索。用户根据自己需要选择小学、中学、大学，选择好一个学校后，在输入一个半径，就可以搜索出距离该学校周围r范围内的楼盘。实现算法：getdot（学校）；/定位到用户选择的学校circlesearch( 学校，r)；/搜索getloupan();最佳路线查询：在地图上指定出发地与目的地，系统自动查询抵达目的地的最佳路线。选框查询：提供圆形、矩形、多边形的选择方式，由用户在地图上框选查询范围，系统自动查询该范围内的所有楼盘。自由查询：用户自地图上自由浏览楼盘信息。一键清除：清除查询结果。3.3 智能决策与环境分析3.3.1 智能决策系统的核心模块，根据用户在购房时考虑因素的不同，系统将灵活变动决策模型,最终系统将显示楼盘排名，用户可以在此时查看楼盘的详细信息，包括楼盘价格、位置、物业信息、三维模型图、三维户型图、实景图等。智能决策模型：实现功能：用户只需要根据向导完成三个参数的选择，然后点击执行，就可以决策出用户相对最满意的楼盘。第一个参数为：选择将要决策的楼盘。第二个参数：在地图上定位工作地，第三个参数选择楼盘周遭配套分析半径。（在选择参数的向导中，可以进行决策矩阵的调整，即楼盘周遭配套在用户看来的权重大小的调整）实现算法：一般情况下，住房多选择在距学校附近，休闲场所多，交通便利的区域，本决策模型选择以住房为中心，一定范围内的学校、医院、公园和道路的数量，以及住房均价和距工作地的最短距离作为决策依据。（1）建立比较矩阵本文选择以住房为中心，一定范围内的学校、医院、公园和道路的数量，以及住房均价和距工作地的最短距离对上述因素重要程度，建立比较矩阵 a=a ij，其中a为影响因素yi和yj的相对重要性比值。本系统支持自定义决策矩阵如下：图3-1 自定义决策矩阵九级标度法:心理学研究表明，人们通过感觉思维比较判断两个对象的相对差别是可能的。同时比较时能区别差异的心理学极限为72个。实验表明 9 级标度法是可行的。此法多在层析分析法中用于量化过程，对下一步建立矩阵，进一步求主特征值、特征向量、权重向量、总排序向量起到了重要的作用。（注意：假如用户对九级标度法决策矩阵不了解，可选择默认矩阵，该矩阵是经过普遍调查所统计出的矩阵，具有一定的科学性）属性值的规范化：根据影响因素的性质，利用公式对决策矩阵进行规范化，得到新的决策矩阵。对效益型因素，令；对成本型因素，令。（2） 影响因素权重计算。根据比较矩阵，采用和法计算各因素的权重。首先，将比较矩阵按列归一化：，然后按各行求和：，最后对vi进行归一化处理：。（3） 对矩阵进行一致性检验。首先，计算a的最大特征根：，其次，计算一致性指标：，然后由本文中n=6查得相应的平均随机一致性指标r.i.=1。（4） 最后，计算一致性比例：，若c.r.0.1则通过一致性检验。（5） 得到各因素的权重后，计算各住房的加权和，计算公式为，然后对待选住房进行排序,获得用户最满意的楼盘。3.3.2 环境分析服务设施齐备度：小区配套是否齐全交通线网密度：建成区内道路长度与建成区面积的比值（道路指有铺装的宽度3.5米以上的路，不包括人行道）评价标准等级一二三四五p187.0，9.06.0，7.0）5.0，6.0）4.0，5.0）1.0，4.0）指数90，10080，90）70，80）60，70）0，60）交通便捷度的分析，可计算出小区周围线网密度。算法设计：getdotloupan(获取楼盘坐标点)以该店建立buffer缓冲区将buffer图层和主要道路、普通公路、高速公路图层进行叠加returnlength（获取线长度）获取缓冲区面积area噪声污染分析：（以建立缓冲区为主） 小区噪音污染以主干道为评估依据,首先搜索楼盘小区周围最近的主干道,以该主干道为中心建立分层缓冲区,评估准则如下:大于500米适宜居住200 500米较适宜居住 小于200米噪音干扰住安全适宜度分析：（以建立缓冲区为主）小区安全度评估以远离人口密集区的距离为评估准则，主要包括到火车站、公共汽车站、港口码头等人口流动量较大地点。评估标准如下：大于3000米安全15003000米较安全小于1500米不安全3.4 房价分析为了更好地反应房价情况，为用户提供决策指导，系统提供了房价分析功能。包括各区域房价对比、新房与二手房房价对比、房价统计与等值面专题图、房价走势等。图3-2 楼盘房价统计图图3-3 楼盘价格等值面3.5 实用工具房贷计算器：计算商业贷款选择等额本金和等额本息的还款方式时，每月的月供、利息总额和还款总额。4 数据库设计4.1 总体设计本系统数据库由两部分构成：空间数据库和属性数据库。空间数据的配置与管理使用mapgis gdb企业管理器，并存储在烟台数据库.hdf文件中，其中包括地图数据、要素数据、要素属性信息等。其他属性数据，包括楼盘详细信息、烟台气象数据等使用sql server 2008储存。我们对楼盘进行了统一的编号来实现空间数据和属性数据的连接，数据库总体架构如图4-1所示：地图各图层数据mapgis 空间数据库空间数据sql server 2008楼盘信息数据楼盘属性表气象数据表图4-1 数据库总体架构图4.2 数据采集4.2.1 数据来源1） 所有地图数据均来源于鲁东大学地理与规划学院，地图底图采用商业数据，具有一定的真实性，但是某些具体的属性数据可能不具有真实性。2） 在本系统被正式使用之前，所有楼盘信息数据、气象数据均取自网络。4.2.2 采集方法1）