（附源码）基于MVC构架的基于AI的预测与决策支持系统

本项目为基于MVC构架的基于AI的预测与决策支持系统实现（附源码）基于MVC构架的基于AI的预测与决策支持系统设计与实现基于MVC构架的基于AI的预测与决策支持系统开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)MVC构架的基于AI的预测与决策支持系统源码MVC构架实现的基于AI的预测与决策支持系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于MVC构架的基于AI的预测与决策支持系统实现课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会中，基于AI的预测与决策支持系统作为现代互联网技术的重要应用，日益凸显其价值。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的预测与决策支持系统系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的预测与决策支持系统平台。首先，我们将介绍基于AI的预测与决策支持系统的基本概念和市场背景，阐述其研究意义。接着，详述系统的需求分析，设计模型，以及选用JavaWeb的原因。然后，通过具体的开发过程，展示如何利用Servlet、JSP和DAO等技术实现基于AI的预测与决策支持系统的功能模块。最后，对系统进行测试与优化，总结开发经验，展望基于AI的预测与决策支持系统在未来web环境中的发展潜力。此研究旨在为基于AI的预测与决策支持系统领域的JavaWeb应用提供实践参考。

基于AI的预测与决策支持系统系统架构图/系统设计图

基于AI的预测与决策支持系统技术框架

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它将Java编程语言集成到HTML文档中，以实现服务器端的逻辑处理。在服务器端运行时，JSP会将含有Java代码的页面转化为普通的HTML，并将其发送至用户浏览器。这项技术极大地简化了开发具备交互性功能的Web应用的过程。值得注意的是，JSP的运作离不开Servlet的支持。实质上，每个JSP页面在执行过程中都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一个标准接口，负责处理接收到的HTTP请求并生成相应的响应，为JSP提供了坚实的后端基础。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（Client/Server）架构的一种提法，主要特点是通过Web浏览器来与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发过程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需标准的浏览器即可运行应用，降低了对用户设备的硬件要求。当用户基数庞大时，这种架构可以帮助节省大量购置高性能计算机的成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和可访问性。用户无论身处何地，只要有互联网连接，就能无缝获取所需的信息和资源，增强了应用的灵活性。从用户体验的角度来看，人们已经非常习惯于使用浏览器浏览和获取各种信息，若需要安装额外的客户端软件来访问特定服务，可能会引起用户的抵触情绪，甚至降低对系统的信任度。因此，综合考虑便捷性、成本效益和用户接受度，B/S架构是满足当前设计需求的理想选择。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，成为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库，MySQL以其轻量级的架构、高效的性能著称。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现得相当适用，不仅因为其低成本和开源的特性，还因为其对开发工作的友好性。这些因素综合起来，构成了选用MySQL作为毕业设计数据库系统的首要考虑。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织和解耦不同功能模块。该模式下，程序被划分为三个关键部分，以增强其可维护性和可扩展性。Model组件专注于数据和业务逻辑，包含了应用程序的核心数据处理，负责数据的存取及运算，同时避免与用户界面产生直接关联。View部分担当用户界面的角色，展示由Model提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形式可以多样化，如GUI、网页或是文本界面。Controller作为协调者，扮演着中枢角色，接收用户的输入，调度Model进行数据处理，并指示View更新以响应用户的操作，从而实现了关注点的分离，提升了代码的可维护性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持传统的桌面应用开发，还特别适合构建网络应用程序，尤其是作为服务器端的后台处理技术。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中代表数据，而对变量的操作直接关联到计算机内存管理，这也间接增强了Java程序对病毒的防御能力，提升了程序的健壮性。Java具备动态执行的特性，其类库不仅包含基本的类，还允许开发者进行重写和扩展，因此能实现更多自定义功能。此外，开发者可以将特定功能模块化，封装后供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，极大地提高了代码的可重用性和开发效率。

基于AI的预测与决策支持系统项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于AI的预测与决策支持系统数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，自增长主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，基于AI的预测与决策支持系统系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于基于AI的预测与决策支持系统系统登录验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		用户邮箱，基于AI的预测与决策支持系统系统中的联系方式
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录基于AI的预测与决策支持系统系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	DATETIME			NULL	最后一次登录时间，记录用户在基于AI的预测与决策支持系统系统中的活动

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，自增长主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		与AI_USER表的ID关联，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，记录在基于AI的预测与决策支持系统系统中的具体行为
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的预测与决策支持系统系统中的执行时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	45	NOT NULL		用户执行操作时的IP地址，便于基于AI的预测与决策支持系统系统追踪和审计

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，自增长主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，基于AI的预测与决策支持系统系统的管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的管理员密码，用于基于AI的预测与决策支持系统系统后台登录验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员邮箱，基于AI的预测与决策支持系统系统内的联系方式
CREATED_AT	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于AI的预测与决策支持系统系统中的添加时间
UPDATED_AT	DATETIME			NULL	更新时间，记录管理员信息在基于AI的预测与决策支持系统系统中的最近修改时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键信息键，如系统名称、版本等，用于基于AI的预测与决策支持系统的核心配置
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		关键信息值，对应基于AI的预测与决策支持系统系统中的具体信息内容
CREATED_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	信息创建时间，记录基于AI的预测与决策支持系统系统中的初始化设置时间

基于AI的预测与决策支持系统系统类图

基于AI的预测与决策支持系统前后台

基于AI的预测与决策支持系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的预测与决策支持系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的预测与决策支持系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的预测与决策支持系统测试用例

编号	测试用例名称	预设条件	操作步骤	预期结果
TC001	登录功能	用户名、密码	1. 打开基于AI的预测与决策支持系统首页
2. 输入有效用户名和密码
3. 点击登录按钮	用户成功进入系统	-	-	-
TC002	注册新用户	无账号	1. 访问注册页面
2. 填写必要信息（如姓名、邮箱、密码）
3. 确认并提交	新用户账户创建成功，收到确认邮件	-	-	-
TC003	数据检索	存有数据	1. 在搜索框输入关键词
2. 点击搜索按钮	返回与关键词相关的基于AI的预测与决策支持系统信息列表	-	-	-
TC004	数据添加	具有权限	1. 进入基于AI的预测与决策支持系统管理界面
2. 填写新信息的详细字段
3. 提交新信息	新信息成功添加到系统中	-	-	-
TC005	数据编辑	具有权限	1. 选择一条可编辑的信息
2. 修改相关信息
3. 保存修改	系统显示已更新的信息	-	-	-
TC006	错误处理	输入错误信息	1. 输入无效数据或操作
2. 观察系统响应	系统应给出错误提示，操作失败	-	-	-

基于AI的预测与决策支持系统部分代码实现