实验设计四(交通事故分析).doc

北京信息科技大学实验设计报告课程名称 面向对象程序设计实验设计题 目 交通事故分析 指导教师 李 春 强 设计起止日期 设计地点 系 别 信安 专 业 _信安_学生姓名 _王鑫_班级/学号 _信安1102 _王鑫_2011012245_ 成 绩 _1. 课程设计目的：通过本实验使学生利用面向对象程序设计软件开发方法,即软件开发过程划分为明显的几个阶段:问题分析和功能定义、对象设计及实现、核心控制设计、编码与测试、进化等实现线性衰减和数值方法分析方面的应用。2. 课程设计内容：创建与数据最符合的两条直线。一条直线在到达事故数量顶点时的车辆密度之前一直增加。另一条直线从该点开始一直降低。图4-1给出了收集的示例数据（由圆代表）及数据最相符的直线。编写一个程序，来创建与代表12月份(详细数据请参见3.课程设计要求)交通状况的一组（x,y）数据点最符合的直线。这些点代表观测数据，x为车辆密度，y为事故数量。程序共应输出4个值：直线1的斜率（m1）直线1的截距（b1）直线2的斜率（m2）直线2的截距（b2）事 。 。 。 。故 。 。 。 。 。 。 。 。数 。 。 。量 车辆密度（每100m的车辆数量）图4-1 事故数量与车辆密度的关系3. 课程设计要求：(1) 问题描述对于特定长度的高速公路，公路上的车辆密度（每100米车辆的数目）与事故发生的数量有关。一般认为，事故的数量随某一点的车辆密度的增加而增加。然而，当车辆密度超过某一特定值时，由于拥挤，车辆平均速度下降，事故的数量也随之下降。为了预测事故发生频率，并帮助改进高速公路设计，我们希望由观测数据来推导车辆密度及事故数量之间的关系。(2)解决方案在此给出最佳直线的斜率及截距的方程。n = number of pointsc = i=1 n xid = i=1 n yie = i=1 n xi2f = i=1 n yixi注意，c为所有数据点的x坐标值的和，d为所有数据点的y坐标值的和。变量e为x坐标值的平方和，f为数据点的xy积的和。最佳直线的斜率（m）和截距（b）为：m = (nf-cd)/(ne-c2)b = (de-cf)/(ne-c2)(3)具体示例12月份数据如表4-1所示。利用该数据进行计算。表4-1 12月份的数据数据点车辆密度（x）事故数量（y）01.4312.0622.3434.5746.21056.71567.01178.51889.013912.7171013.1151117.7161218.5111320.35注意，事故数量的最大值为18（在第7个点）。因此，我们用点0-7来创建第一条直线，用点7-13来创建另一条直线。对于第一条直线：c = sum of the x value = 1.4+2.0+7.0+8.5=38.6d = sum of the y value =3+6+11+18=74为获取e的值，将x值的平方求和： e = 1.42+2.02+7.02+8.52 = 236.08为了获取f的值，首先求每x,y的积，然后求和： f = 1.4（3）+2.0（6）+7.0(11)+8.5(18)=449.4对于第二条直线：c = 8.5+9.0+18.5+20.3=99.8d = 18+13+11+5e = 8.52+9.02+18.52+20.32 = 1553.78f = 8.5（18）+9.0（13）+18.5 (11)+ 20.3 (5)=1270.6将这些值带入给出的求m及b的方程：m1 = 1.853b1 = 0.3087m2 = -0.6403b2 = 22.70这样，最佳直线y = mx+b的方程为：直线1： y = 1.853x+0.3087 从x =1.4 到x = 8.5直线2： y = -0.6403x+22.70 从x =8.5到x = 20.3(4)类及对象程序分析：首先，在交通事故分析中，分为事故数据（Traffic）的计算类及线形衰减（Linear_regress）类两部分。其次，类应该由什么组成。如: Traffic类由数据点组成。另外，我们需要事故数量最大值的数组下标及数据点的数量。函数成员应能通过读输入文件来初始化这些数据、找出事故数量最大值的数组下标，并且与Linear_regress类交互以获得两条直线。Linear_regress类需知道它使用的点的数量，它需访问这些被计算的点，它需要通过这些点的线的数据。所以，其数据成员应为数据点（或数据点数组的起始地址）、数据点的数据及创建的直线的斜率和截距。在此，Linear_regress类仅需要由数据创建最佳直线，为简单起见，我们仅使用一个函数成员。 注意，这些数据使用了点和直线。在程序application4.cpp中，我们描述了简单的仅包含数据成员的Point及Line结构。在这个程序中，我们将其用作类，这意味Point及Line对象可作为Linear_regress及Traffic的数据成员。第三，这些数据应如何交互？ Linear_regress类包含类型为Line的普通数据成员，及可被Traffic用来执行衰减的成员函数。Traffic包含Point类型的数组，及指向Linear_regress类对象的指针。4. 实验条件：(1)主要设备: 586或更高机型，256MB或更高的内存，40G或更大的硬盘。(2)主要软件：操作系统可为Windows9X、WinMe、Win2000或更高版本等；开发环境为VC+6.0或者TC+3.0。(3)参考书目:C+ 课堂教学与编程演练 作者：（美）奥瑞兹（DOrazio，T.B）著，侯普秀译 清华大学出版社数据结构及应用算法教程严蔚敏等编著 清华大学出版社2001年2月第1版5. 实验方法与步骤：#include#include#include#includeusing namespace std;class Linear_regress/计算类public:Linear_regress()/无参构造c=0;n=0;f=0;d=0;m1=0;b1=0;e=0;m2=0,b2=0;void line(double d1,double s1,int num,int sum)/计算函数,flag=1表示上升，flag=0 表示下降int i; /上升线段for(i=0;i=num;i+) c+=d1i;d+=s1i;e+=d1i*d1i;f+=d1i*s1i; n=num+1;m1=(n*f-c*d)/(n*e-c*c);b1=(d*e-c*f)/(n*e-c*c);cout上升曲线的斜率: m1endl;cout上升曲线的截距: b1endl;c=0;d=0;e=0;f=0;for(i=num;isum;i+)c+=d1i;d+=s1i;e+=d1i*d1i;f+=d1i*s1i;n=sum-num;m2=(n*f-c*d)/(n*e-c*c);b2=(d*e-c*f)/(n*e-c*c);cout下降曲线的斜率: m2endl;cout下降曲线的截距: b2endl;cout最佳方程组解是endl;printf(y=%.2f+%.2fn,m1,b1);printf(y=%.2fx+%.2fn,m2,b2);private:int n;double c,d,e,f,m1,b1,m2,b2;class traffic/数据类public:traffic():j(0),c(0)/构造void read()/读数据函数int i=0; string temp;double max=0;cout- 交通事故分析 -temp;ifstream f;f.open(C:wangxin4.txt);while(!f.eof() ftemp; i+;i=i/3;n=new inti;d=new doublei;s=new doublei;f.close();f.open(C:wangxin4.txt);c=i;/c为总数i=0;cout数据点 车辆密度 事故数量nidisi;if(simax)/j为最大点的数据点max=si;j=i;coutni di siendl;i+;cout最高点: njdjsji;return 0;6. 实验总结： 通过本实验我学会了利用面向对象程序设计软件开发方法,即软件开发过程划分为明显的几个阶段:问题分析和功能定义、对象设计及实现、核心控制设计、编码与测试、进化等实现线性衰减和数值方法分析方面的应用。本次课设的结果是：对于特定长度的高速公路，公路上的车辆密度（每100米车辆的数目）与事故发生的数量有关。一般认为，事故的数量随某一点的车辆密度的增加而增加。然而，当车辆密度超过某一特定值时，由于拥挤，车辆平均速度下降，事故的数量也随之下降。为了预测事故发生频率，并帮助改进高速公路设计，我们希望由观测数据来推导车辆密度及事故数量之间的关系附录：存储文件的格式0 1.4 31 2.0 62 2.3 43 4.5 74 6.2 105 6.7 156 7.0 117 8.5 188 9.0 139 12.7 1710 13.1 1511