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针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用 Softmax 回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达 85% 。

题目要求：运用C++语言描述学校类、教师类、学生类，每一个类应包含数据成员和成员函数。设计基类和派生类，并运用多态性和虚函数的知识。注重面向对象程序设计理论知识的理解与实际的动手编程能力，要求学生设计具有继承与派生以及多态性的类，理解面向对象程序设计的核心的概念。本课程设计要实现的主要功能如下：1）建立学校类、教师类、学生类2）学校信息的初始化3）教师信息的添加、修改、删除、查找4）学生信息的添加、修改、删除、查找5）教师信息、学生信息的输出6）对学生信息按学号排序工程有详细的类设计和说明文档：学校信息管理系统中存在学校类（具体类）、人类（抽象类）、教师类（具体类，继承于人

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