基于Springboot+Mysql的基于地理位置的外卖需求预测开发

本项目为毕业设计项目: 基于地理位置的外卖需求预测基于Springboot+Mysql的基于地理位置的外卖需求预测设计与开发课程设计（附源码）基于Springboot+Mysql的基于地理位置的外卖需求预测基于Springboot+Mysql实现基于地理位置的外卖需求预测【源码+数据库+开题报告】基于Springboot+Mysql的基于地理位置的外卖需求预测开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)j2ee项目:基于地理位置的外卖需求预测。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会飞速发展的今天，基于地理位置的外卖需求预测成为了一个日益重要的研究领域。本论文以基于地理位置的外卖需求预测为中心，探讨其在JavaWeb开发中的应用与优化。基于地理位置的外卖需求预测作为现代Web系统的基石，它的高效实现与安全性能直接影响着用户体验和系统稳定性。首先，我们将概述基于地理位置的外卖需求预测在javaweb开发中的现状及重要性；其次，详细分析基于地理位置的外卖需求预测的关键技术，并针对现有问题提出改进策略；再者，通过实际项目开发，展示基于地理位置的外卖需求预测的实践过程与效果；最后，对实验结果进行分析，总结经验并展望基于地理位置的外卖需求预测在未来web开发中的发展趋势。此研究旨在为JavaWeb领域的技术创新与基于地理位置的外卖需求预测的优化提供理论支持和实践参考。

基于地理位置的外卖需求预测系统架构图/系统设计图

基于地理位置的外卖需求预测技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性、可扩展性和模块化。该模式将应用划分为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型（Model）专注于管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作。它可以表现为图形用户界面、网页或其他形式。控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以反映结果，从而确保了业务逻辑与用户界面的解耦，提高了代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专用于构建用户界面及单页面应用（SPA）。其设计理念在于无缝融入既有项目，既能用于局部增强，也可支持构建全方位的前端解决方案。该框架的核心聚焦于视图层，具备易学易用的特点，并集成了强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js推崇组件化开发，允许开发者将界面分解为独立且可复用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的高模块化和维护性。得益于其平缓的学习曲线和详尽的文档，以及活跃的开发者社区，Vue.js为新手提供了一个友好的入门环境。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用浏览器作为客户端工具与服务器进行交互。在当前数字化时代，众多系统仍采纳B/S架构，主要原因是它能有效应对特定业务需求。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户而言，他们无需拥有高性能设备，只需具备基本的网络浏览器即可访问系统，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种架构能节省大量资金。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以增强，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能无缝访问所需信息和资源。在用户体验方面，人们已习惯通过浏览器获取各类信息，若需安装额外软件来访问特定内容，可能会引起用户的不便和抵触情绪，降低信任感。综上所述，选择B/S架构作为设计方案，是充分考虑了实用性和用户接受度的结果。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用程序和Web应用的开发。它以其为基础构建的后台系统在当前信息技术领域中占据了重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象概念，与内存管理紧密相关，这也间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够抵抗某些特定的病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础组件，更允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，形成可复用的代码库。当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在众多同类系统中脱颖而出。它的名称直接对应于其功能，即管理基于关系的数据。MySQL以其轻量级、高效能的特质而知名，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，它显得更为小巧且快速。在实际的毕业设计场景，尤其是模拟真实的租赁环境，MySQL凭借其低成本和开源代码的优势，成为了首选方案，这也是我们选择它的主要理由。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜初学者与资深Spring框架开发者 alike的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布国内外，为学习者提供了便利。它能够承载各种Spring项目，实现顺畅的迁移与整合。值得注意的是，Spring Boot内置了Servlet容器，允许应用程序无需转化为WAR格式即可直接运行。此外，该框架还集成了一套应用监控机制，在程序运行过程中，可实时监控并精准定位问题，有助于开发者及时发现并修复问题，从而提升开发效率和软件质量。

基于地理位置的外卖需求预测项目-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

基于地理位置的外卖需求预测数据库表设计

基于地理位置的外卖需求预测系统数据库表格模板

1. waimai_USER 表（用户表）

字段名	数据类型	长度	是否为主键	描述
ID	INT	11	PRIMARY	用户唯一标识符, 基于地理位置的外卖需求预测系统中的用户ID
USERNAME	VARCHAR	50		用户名, 基于地理位置的外卖需求预测系统中的登录名称
PASSWORD	VARCHAR	255		加密后的密码, 用于基于地理位置的外卖需求预测系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱, 基于地理位置的外卖需求预测系统中的联系方式
CREATE_DATE	DATETIME			用户创建时间, 记录在基于地理位置的外卖需求预测系统中的注册时间
LAST_LOGIN	DATETIME			最后一次登录时间, 基于地理位置的外卖需求预测系统跟踪用户活动的重要信息

2. waimai_LOG 表（日志表）

字段名	数据类型	长度	是否为主键	描述
LOG_ID	INT	11	PRIMARY	日志唯一ID, 基于地理位置的外卖需求预测系统中的操作记录标识符
USER_ID	INT	11		关联用户ID, 指出该日志所属的基于地理位置的外卖需求预测用户
ACTION	VARCHAR	100		用户在基于地理位置的外卖需求预测系统中的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME			操作时间, 记录在基于地理位置的外卖需求预测系统中的具体时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址, 用于基于地理位置的外卖需求预测系统的审计和追踪

3. waimai_ADMIN 表（管理员表）

字段名	数据类型	长度	是否为主键	描述
ADMIN_ID	INT	11	PRIMARY	管理员唯一标识符, 在基于地理位置的外卖需求预测系统中的管理员ID
USERNAME	VARCHAR	50		管理员用户名, 基于地理位置的外卖需求预测系统的后台登录名称
PASSWORD	VARCHAR	255		加密后的密码, 用于基于地理位置的外卖需求预测系统后台的身份验证
PRIVILEGES	TEXT			管理员权限描述, 定义在基于地理位置的外卖需求预测系统中的管理权限
CREATE_DATE	DATETIME			管理员账户创建时间, 记录在基于地理位置的外卖需求预测系统中的添加时间

4. waimai_INFO 表（核心信息表）

字段名	数据类型	长度	是否为主键	描述
INFO_KEY	VARCHAR	50	PRIMARY	核心信息键, 基于地理位置的外卖需求预测系统中唯一标识核心信息的键值
INFO_VALUE	TEXT			关联的信息值, 存储基于地理位置的外卖需求预测系统的关键配置或状态信息
UPDATE_DATE	DATETIME			信息最后更新时间, 记录基于地理位置的外卖需求预测系统信息的变动历史

基于地理位置的外卖需求预测系统类图

基于地理位置的外卖需求预测前后台

基于地理位置的外卖需求预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于地理位置的外卖需求预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于地理位置的外卖需求预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于地理位置的外卖需求预测测试用例

一、登录功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
1	TC_Login_01	正确用户名和密码	登录成功，跳转至主页面	基于地理位置的外卖需求预测显示用户个人信息	Pass
2	TC_Login_02	错误用户名	登录失败，提示错误信息	显示“用户名不存在”	Pass
3	TC_Login_03	空白密码	登录失败，提示错误信息	显示“密码不能为空”	Pass

二、信息添加功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
4	TC_AddInfo_01	合法信息数据	数据成功添加，基于地理位置的外卖需求预测更新信息列表	显示新添加的信息条目	Pass
5	TC_AddInfo_02	缺失必填字段	添加失败，提示错误信息	显示“请填写所有必填项”	Pass
6	TC_AddInfo_03	重复信息	提示已存在相同信息，不添加	显示“该信息已存在”	Pass

三、信息查询功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
7	TC_Search_01	存在的关键字	显示包含关键字的所有信息	基于地理位置的外卖需求预测列出匹配信息	Pass
8	TC_Search_02	不存在的关键字	无匹配信息，提示信息	显示“未找到相关信息”	Pass
9	TC_Search_03	空白查询条件	显示所有信息	基于地理位置的外卖需求预测列出全部信息条目	Pass

四、信息删除功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
10	TC_Delete_01	选择有效信息	信息删除成功，基于地理位置的外卖需求预测更新列表	信息从列表中移除	Pass
11	TC_Delete_02	选择无效信息	删除失败，提示错误信息	显示“无法找到该信息”	Pass
12	TC_Delete_03	尝试删除最后一条信息	信息删除成功，基于地理位置的外卖需求预测不为空	至少保留一条信息	Pass

基于地理位置的外卖需求预测部分代码实现

基于Springboot+Mysql的基于地理位置的外卖需求预测开发源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于地理位置的外卖需求预测: JavaWeb技术在企业级应用中的实践与探索》中，我深入研究了基于地理位置的外卖需求预测如何利用JavaWeb进行高效开发。通过这个项目，我掌握了Servlet、JSP和Spring Boot等核心技术，理解了MVC架构模式。实践中，基于地理位置的外卖需求预测的开发让我体验到问题解决的挑战与乐趣，尤其是在数据库设计与优化、前后端交互及异常处理方面。此外，团队协作和版本控制（如Git）也是宝贵的经验。这次经历强化了我的编程技能，为未来职场奠定了坚实基础。

正文

基于Springboot+Mysql的基于地理位置的外卖需求预测开发

基于地理位置的外卖需求预测系统架构图/系统设计图