实验设计四交通事故分析Word格式.docx
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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=numberofpoints
c=∑i=1nxi
d=∑i=1nyi
e=∑i=1nxi2
f=∑i=1nyixi
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4-112月份的数据
数据点
车辆密度（x）
事故数量（y）
1.4
3
1
2.0
6
2
2.3
4
4.5
7
6.2
10
5
6.7
15
7.0
11
8.5
18
8
9.0
13
9
12.7
17
13.1
17.7
16
12
18.5
20.3
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=sumofthexvalue=1.4+2.0+…+7.0+8.5=38.6
d=sumoftheyvalue=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=99.8
d=18+13+…+11+5
e=8.52+9.02+…+18.52+20.32=1553.78
f=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=1.853
b1=0.3087
m2=-0.6403
b2=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：
①操作系统可为Windows9X、WinMe、Win2000或更高版本等；
②开发环境为VC++6.0或者TC++3.0。
（3）参考书目:
①C++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
②《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：
实验界面：
（1）使用内置的数据：
课设中提供的数据
显示如上图；
（2）使用手动输入：
结果为：
6.实验总结：
通过这次课设的实验，学会了cout中的精度的控制，并且对于c++stl中的vector容器的概念有了一定的了解，并且对于面向对象的操作有了很深的领悟！
附录：
代码如下：
#include<
iostream>
string>
#include<
algorithm>
vector>
cmath>
iomanip>
usingnamespacestd;
structpoint//点的结构体
{
floatx;
inty;
};
boolcmp（pointa,pointb）//判断函数
returna.x<
b.x;
}
boolcmp1（pointa,pointb）//判断函数
returna.y<
b.y;
structlr//直线的结构体
floatm,b;
classtraf//具体的分析类
private:
vector<
point>
pp;
intn,d;
floatc,e,f;
lr>
linder;
public:
traf（vector<
p）
{
pp=p;
}
voiddeal（）
d=0;
c=0;
e=0;
f=0;
n=0;
sort（pp.begin（）,pp.end（）,cmp）;
//排序函数
vector<
:
iteratorir=max_element（pp.begin（）,pp.end（）,cmp1）;
//找出最大值的点
cout<
<
"
最大点：
（*ir）.x<
"
（*ir）.y<
endl;
----------------------------------------"
for（vector<
iteratorip=pp.begin（）;
ip!
=ir+1;
ip++）
{
n++;
c+=（*ip）.x;
d+=（*ip）.y;
e+=pow（（*ip）.x,2）;
f+=（（*ip）.x*（*ip）.y）;
}
lrlr1;
lr1.m=（n*f-c*d）/（n*e-c*c）;
lr1.b=（d*e-c*f）/（n*e-c*c）;
linder.push_back（lr1）;
iteratorip=ir;
=pp.end（）;
voiddisplay（）
iteratorio=linder.begin（）;
io!
=linder.end（）;
io++）
cout<
斜率：
fixed<
setprecision（4）<
（*io）.m<
截距：
（*io）.b<
直线方程为：
y="
x+"
------------------------------"
classoperate
pt;
operate（vector<
xx）
pt=xx;
voidprint（）
inty,k,i,o;
floatx;
pointpn;
/*vector<
*/
boolmybool=true;
pointpi[14]={1.4,3,2.0,6,2.3,4,4.5,7,6.2,10,6.7,15,7.0,11,8.5,18,9.0,13,12.7,17,13.1,15,17.7,16,18.5,11,20.3,5};
do
pt.clear（）;
co
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