软件需求规格说明书

引言

目的

本文档是xx 公司煤炭采购决策规划系统项目的需求规格说明书，主要用于描述项目的需求和功能，以便于项目的设计和开发工作。本文档的编写目的是明确项目的需求和功能，为项目的设计和开发工作提供参考依据。

本文档的预期读者是项目的设计和开发人员，以及项目的管理人员。设计和开发人员需要根据本文档中的需求和功能进行设计和开发工作，管理人员需要根据本文档中的需求和功能进行项目管理工作。同时本文档可以为需求方和项目团队之间的沟通提供参考依据、为估计成本和进度提供基础。

范围

焦化行业作为国民经济重要组成部分，煤炭原料的采购成本和生产方的产品生产、销售策略直接影响企业经营绩效。传统通常通过人为经验来把控市场，并通过每周一次的招标确定化产品价格。然而，随着煤炭市场供需形势变化、价格波动加剧，传统经验决策方式已难以适应当前复杂环境。彼时，信息化分析手段逐渐成熟。为了使企业能更有效地判断市场进而达到降本增效的目的，提出的煤炭采购决策规划系统通过数字化手段对市场行情、企业运营状况进行分析决策，同时有助于企业紧跟市场动态、提高核心竞争力。

本项目开发的软件产品命名为煤炭采购决策规划系统，以基于市场数据驱动的动态决策模型为核心。其预期功能如下：

对煤炭市场的当前和历史数据进行动态监测；
根据检测数据分析煤炭采购、上游库存、产能情况及期货价格等影响因素，预测、判断当前市场行情；
根据市场行情给出当前生产过程的调整建议，指导原料采购决策，控制投入比例，实现投入最小化；

需要注明的是，当前项目规划仅为决策规划建议系统，对于采购执行相关任务和资源管理任务，其涉及实际的资源调配和各部门跨级管理，权限过高，这些功能不在当前预期实现范围内。

通过实现以上功能，该系统能够辅助企业在采购环节把握煤炭的采购时机、降低采购成本；并在适时优化配煤方案、提高生产效率；或转换产出、售卖策略以控制成本灵活变通。其能帮助企业提高决策分析能力，大幅增加行业内的竞争优势。

未来，该系统还可进一步整合物流、供应商等上游数据，以及开展主动的采购交易功能，为焦化企业构建起全流程的采购智能决策体系。同时，系统分析模型的灵活性也可以推广应用到其他大宗原料采购领域。我们期望该系统能成为焦化企业高效、智能采购的重要支撑工具。

定义、简写和缩略语

ID 格式

本文档选用的 ID 格式为 XX-YY-ZZ，其中 XX 为系统名的简写，这里取“决策系统”的英文首字母“DS”；YY 为模块名的简写，ZZ 为模块内的功能名的简写。例如，DS-UI-01 表示决策系统的用户界面模块的第一个功能。如有版本号，可在 ID 后加上版本号，例如 DS-UI-01-v1.0。

本文提及的模块名和功能名的简写如下表所示：

模块名	简写
解决方案	SOL
用户界面	UI
硬件接口	HI
软件接口	SI
通信接口	CI
需求分配	RD
信息流	IF
性能需求	PR
设计约束	DC
软件系统属性	SA
其他需求	OR

定义

术语	定义
煤炭采购决策规划系统	本项目开发的软件产品，以基于市场数据驱动的动态决策模型为核心，用于辅助企业在采购环节把握煤炭的采购时机、降低采购成本；并在适时优化配煤方案、提高生产效率；或转换产出、售卖策略以控制成本灵活变通。
焦化行业	焦化工业，是指以煤炭为原料，通过煤气化、焦化、炼焦、焦油加工等工艺生产焦炭、焦油、苯、酚、甲醇、氨等产品的工业部门。
煤炭市场	煤炭的交易市场，包括煤炭的价格、供应情况等。
市场数据	煤炭市场的相关数据，包括煤炭价格、供应情况等。
历史市场数据	历史上的市场数据，用于分析和预测市场趋势。
库存信息	现有库存的详细信息，包括库存数量、库存状态等。
生产计划	未来的生产计划，包括生产时间、生产数量等。
生产利润	生产部门的利润数据，用于财务分析。
供应链管理	管理供应链相关的库存和物流信息。
车间生产	实际执行生产计划的车间，负责生产任务的完成。
财务报告	财务部生成的报告，包括财务状况、利润等。
历史账目信息	公司的历史财务账目信息，用于财务分析和预测。
预算	公司的预算信息，用于控制开支和财务规划。
反馈数据	从系统用户和其他部门收集的反馈信息。
评估数据	系统评估和性能数据，用于改进系统性能。
系统评估	对系统运行状态和性能的评估报告。
管理报告	管理层生成的报告，包括公司运营状况、管理决策等。
采购方案	管理层制定的采购方案，包括采购策略、采购计划等。
采购计划	采购部制定的采购计划，包括采购时间、数量等。
实时市场数据	实时的市场数据，包括当前的煤炭价格、供应情况等。
原料信息	采购部收集的原材料信息，包括供应商、价格等。
分析结果	系统分析市场数据、生产数据等生成的结果。
初步生产计划	根据初步分析生成的生产计划。
最终生产计划	综合考虑各种因素后生成的最终生产计划。
风险数据	历史风险数据，用于分析和决策支持。
采购建议	系统生成的采购建议，包括采购时间、数量等。
生产建议	系统生成的生产建议，包括生产时间、数量等。

引用文件

// TODO: 引用文件

综述

本文档主要由引言、总体描述和具体需求三部分组成。引言部分主要介绍了本文档的编写目的和项目的概览。在总体描述部分，文档会进一步分析影响产品及其需求的一般因素，剖析需求的背景和目标。具体需求部分则详细描述了需求驱动的产品的全貌，包括外部接口需求、功能需求、性能需求、设计约束、软件系统属性和其他需求。

文档的组织结构如目录页所示。

总体描述

产品描述

根据需求可形成三种备选的解决方案，分别为高科技手段的解决方案、机器学习动态算法的解决方案和传统手工整理的解决方案。三种方案各有优劣，接下来将详细描述这三种方案，从中选择最适合的方案作为项目的解决方案。

备选方案

以下为 3 种备选方案的详细描述，包含其 ID、方案描述、业务优势和代价：

描述类别	内容
ID	DS-SOL-01
方案描述	开发一个综合实时市场数据分析与历史采购数据的智能决策系统，该方案含：\ - 数据采集模块，使用数据采集手段（爬虫技术、API 调用、直接与数据供应商进行交换）采集市场当前行情，对当前两年内主流流行的数据格式作支持；\ - 数据分析模块，使用机器学习和人工智能分析采集的数据；\ - 决策分析模块，进一步预测、判断当前应该做出的决策。\ \ 远期功能包含：\ - 决策可视化模块，使用相关可视化技术将其展示给相关部门。
业务优势	提升市场响应速度，增强价格波动风险管理；优化配煤方案，降低生产成本，提高利润率；提升决策分析能力，增强企业竞争优势；降低用人成本，提高利润率。
代价	算力成本；系统运维成本和升级成本；开发和数据采购成本。

描述类别	内容
ID	DS-SOL-02
方案描述	开发一个使用机器学习动态算法综合实时市场数据分析与历史采购数据的智能决策系统，该方案含：\ - 集成机器学习算法，利用历史数据训练预测模型，智能预测未来煤炭价格走势；\ - 应用优化算法优化配煤方案，最小化采购成本；\ - 整合上游供应商信息、物流运输等数据，实现端到端供应链优化；开发移动端应用和大屏数据可视化，支持随时查看决策分析；\ - 部署云平台，提升可扩展性、容错能力和安全性。
业务优势	- 提高决策依据的准确性，实现更精准的采购时机把控；\ - 降低采购和运营成本，提高资源利用效率；\ - 全面掌握供应链各环节动态，提升整体供应链管理水平；\ - 决策分析结果移动获取和可视化直观展示，提高工作效率；\ - 云平台保障系统可靠、安全、灵活扩展。
代价	- 高昂的开发和实施成本，包括人力、技术、硬件等投入；\ - 对现有 IT 架构改造需求较大，实施部署周期较长；\ - 业务数据整合和流程调整工作量大；\ - 运维成本较高，需专业技术人员维护。

描述类别	内容
ID	DS-SOL-03
方案描述	开发一个使用传统手工整理市场数据分析与历史采购数据的辅助决策系统，包含：\ - 使用 Excel 电子表格手动输入收集的数据，利用函数分析；\ - 开发基于桌面的轻量级数据分析应用程序；\ - 搭建企业内部 Web 站点，展示市场和分析数据。
业务优势	\ - 开发和实施成本较低；\ - 应用简单，上手和培训成本低；\ - 不影响现有业务架构和流程；\ - 供企业短期使用，快速获得一定分析支持。
代价	\ - 数据收集和处理效率低下，工作量大；\ - 分析能力有限，无法支持复杂模型和算法；\ - 缺乏移动便捷性和可视化展示；\ - 无法实现供应链的端到端优化；\ - 随着业务发展，扩展性和维护成本较高。

以上三种方案各有优劣，概括而言，方案 1 实现难度大，成本高，但效果显著；方案 2 成本控制效果好，权衡下效果较好；方案 3 成本低，但效果有限且提升空间小、不易扩展。我们认为，根据问题提出者的需求，方案 2 是最适合的解决方案。因此，我们选择方案 2（机器学习动态算法的解决方案，ID：DS-SOL-02）作为项目的解决方案。

接下来将从产品功能、系统接口、用户界面、硬件接口、软件接口、通信接口、内存、运行和现场适应性需求这几个方面详细描述系统的需求。

产品功能

煤炭采购辅助决策系统集成了煤炭行业和终端行业的数据，以及诸如大气温度和美元汇率等其他影响煤炭价格变化的外部特征数据。系统通过累积这些历史数据，并运用数据补齐、数据挖掘、数据分析、大数据技术、机器学习建模和数据可视化等方法，向各类用户提供多角度的决策支持。系统的决策依据具有较高的时效性和可靠性，能够帮助用户在煤炭市场中占据优势，从而实现更高的经济效益。

该系统以煤炭行业及其他终端行业数据为基础，结合大数据、数据挖掘、数据可视化、统计模型及深度学习技术，遵循实用性、可靠性及安全性原则。系统的总体架构包括数据源、获取层、数据层、平台层、应用层和展示层六个层级，能够为决策者提供基于数据分析的决策支持。各层级的主要内容和功能如下：

数据源：系统需要收集和存储煤炭行业数据、煤炭终端行业数据以及其他影响煤炭价格的因子数据，还需存储各应用模型产生的预测数据，包括人工录入的气象信息和政策信息等内容。因此，在数据收集完成后，需要对各类型数据进行填补和整合，这是保证数据流正常运转的基础。
获取层：获取层即通用的数据总线，承担系统与外部系统之间的通信任务，确保数据流的畅通和实时性。
数据层：数据层包含结构化数据的关系型数据库和存储各种技术文档的非结构化数据库。在本系统中，关系型数据库采用 MySQL，确保数据的高效存储和快速查询。
平台层：平台层配置有关系型数据库和应用页面设计器，为上层应用的开发提供数据接口和业务构建等基础服务。平台层具有广泛的适用性和拓展性，能够在此基础上开发各种应用模块，并便于实施二次开发。
应用层：应用层体现系统的业务逻辑，实现辅助决策系统的各项应用功能。包括煤炭价预测、采购计划生成、生产计划生成和分析报表生成等功能，为展示层提供可靠的数据和信息。
展示层：展示层根据不同类型的用户和不同类型的业务模块，展示相对应的系统数据和信息。用户可以通过登录界面、Dashboard、预测分析页、用户门户和移动端门户访问系统。

煤炭采购辅助决策系统基于混合平台构建，配置了 MySQL 数据库服务器、应用服务器、Web 服务器和接口前置机等云服务器。系统采用浏览器/服务器（B/S）模式，用户可以通过浏览器进行访问。系统的总体框架如图所示：

产品功能层级结构图

系统接口

系统的外部接口主要包括：

与市场数据供应商的数据接口，与市场部交互，获取市场数据；
与企业内部数据系统的数据接口，与采购部的供应链管理系统交互，获取企业内部库存数据；与生产部的车间生产系统交互，获取历史生产数据与风险预警数据；
与企业内部数据系统的数据接口，与财务部的财务系统交互，获取企业内部财务数据；同时系统生成预期的采购成本、生产成本、销售收入等数据，反馈给财务部门。
向管理层发送分析报表需要的数据接口。

用户界面

由于系统的用户角色较多，用户界面较为复杂，需要根据用户角色的不同，展示不同的功能模块。根据不同的用户角色，系统的用户界面分为以下几个部分：

登录界面：用于用户登录系统，包括用户名、密码输入框和登录按钮；
管理员界面：用于系统的配置和管理，包括用户管理、权限管理、数据源管理、数据分析模型管理等；
市场部门界面：用于市场部门的市场数据查看和决策结果查看，包括市场数据查看、决策结果查看、市场数据报表等；
生产部门界面：用于生产部门的生产数据查看和风险预警，包括生产数据查看、风险预警查看、生产数据报表等。
财务部门界面：用于财务部门的财务数据查看和决策结果查看，包括财务数据查看、决策结果查看、财务数据报表等。

在以上用户界面中，市场部门界面和生产部门界面的用户界面较为复杂，需要展示大量的数据和图表，以便用户查看和分析。而管理员界面和财务部门界面的用户界面较为简单，主要用于配置和管理系统，以及查看决策结果。因此，需要根据用户角色的不同，展示不同的功能模块。

硬件接口

由于部署了深度学习的方法，系统需要保证硬件的性能，以便运行深度学习的方法。因此，建议使用云端服务器，以便根据需求调整内存大小和计算资源。在此建议使用 NVIDIA 的 GPU，以便加速深度学习的方法。同时，需要保证系统的网络带宽充足，以便用户能够快速访问系统。在此建议使用 1Gbps 的网络带宽，以便用户能够快速访问系统。

软件接口

对于本系统而言，主要部署有前后端和数据库三个模块。软件接口为前后端和数据库之间的接口，主要用于数据的传输和交互。在这里，建议使用 HTTP 协议进行数据传输，使用 RESTful API 进行接口设计，同时要保证接口的稳定性和安全性，以防止数据泄露和数据丢失。建议如下（ID：DS-SW-INTERFACE）：

软件	数据
HTTP 协议	- 使用 HTTP 协议进行数据传输，确保数据的安全性和稳定性；\ - 使用 HTTPS 协议进行数据传输，确保数据的加密和安全性。
RESTful API	- 使用 RESTful API 进行接口设计，确保接口的简单性和易用性；\ - 使用 JSON 格式进行数据传输，确保数据的可读性和兼容性。

通信接口

鉴于本系统为软件系统，以网站形式部署，主要使用 HTTPS 协议与 TLS 1.3 加密通信，保证数据传输的安全性。而在需要时也可以使用邮件（即 SMTP 协议）进行通信。局域网内部通信使用 TCP/IP 协议，以保证数据传输的稳定性。这部分的接口说明如下表所示：

接口项	说明
名称	HTTPS 通信接口
助记符	HTTPS
ID	DS-CI-HTTPS
功能	用于与其他软件系统进行加密通信。
输入	HTTPS 请求
输出	HTTPS 响应
异常	HTTPS 请求异常、HTTPS 响应异常等

内存与存储

根据分析，在当前市面上使用深度学习的方法进行数据分析，尽管能够取得较好的效果，但需要大量的内存，特别是 GPU 内存。其原因是深度学习的方法需要大量的参数，而这些参数需要存储在内存中。这样相较于传统的方法，取得了很好的效果，但是需要更多的内存。因此，系统需要保证内存充足，以便运行深度学习的方法。在此建议使用云端服务器，以便根据需求调整内存大小。

系统也需要存储大量的数据，包括市场数据、企业内部数据、数据分析模型等。因此需要保证系统的存储空间充足，同样建议使用云端存储，以便根据需求调整存储空间大小。

运行需求

系统从部署到运行，可大致分为训练模型、数据采集、数据清洗、数据分析、决策分析、数据展示等几个阶段。系统需要保证在这几个阶段的运行需求，以便系统能够正常运行。

在训练模型阶段，系统建议运行在云端服务器上，以便根据需求调整内存大小和计算资源。

数据采集和数据清洗阶段，系统需要保证数据的准确性和完整性、数据采集的及时性，以便后续的数据分析。可另外并行地部署采集、清洗的服务器，与训练服务器进行数据交互，以提高数据采集和清洗的效率。

数据分析和决策分析模块依赖于训练出的模型权重与数据，因此对于这一阶段的运行需求与训练模型相同。但由于在使用系统时，数据量较大，因此需要保证系统的运行速度，可另设备多个服务器，以便用户同时使用系统。

数据展示阶段，仅需进行前后端交互，因此对于这一阶段的运行需求较低，可使用较低配置的服务器。

操作

对于本系统而言，主要操作包括数据采集、数据清洗、数据分析、决策分析、数据展示等。因此，需要规定用户要求正常的和特定的操作，以便用户能够正常使用系统。正常和特定的操作如下：

数据采集：系统需要定期采集市场数据、企业内部数据等。用户需要在系统中设置数据采集的时间、数据采集的频率等，以便系统能够自动采集数据。
数据清洗：包括数据去重、数据填充、数据转换等，以便后续的数据分析。用户需要在系统中设置数据清洗的规则、数据清洗的方法，约束系统自动清洗数据。
数据分析：包括数据可视化、数据建模等，以便后续的决策分析。用户需要在系统中设置数据分析的方法、数据分析的模型。系统需要根据用户的设置进行数据分析。

对于数据展示，系统需要提供用户友好的界面，以便用户能够查看数据、分析数据、决策数据。用户需要在系统中设置数据展示的方式、数据展示的内容，以便系统能够更好、更合理地展示数据。

对后端，系统需要指定交互操作的周期和无人值守操作的周期，保证机器学习模型的训练、数据采集、数据清洗、数据分析、决策分析等功能的正常运行，同时不会对系统的性能造成影响、不会对用户的使用造成影响。在此基础上，系统需要提供数据处理支持功能，包括数据的导入、导出、备份、恢复等功能，以便用户能够更好地处理数据。

为了保证系统的稳定性和数据安全以应对突发状况，系统需要提供备份和恢复操作，以便在系统出现故障时能够及时恢复数据。

现场适应性需求

现场安装的系统需要适应不同的现场，包括不同的安全限制、不同的网格数等。因此，需要定义现场适应性需求，以便系统能够适应不同的现场。而对于软件适应特定的安装现场或任务，需要规定应当修改的特征，以便系统能够适应不同的现场。

用户特点

根据分析，系统的用户主要包括高管、信息部和领域专家、采购部和市场部、财务部、生产部门等。具体展开如下：

高管：主要指总经理及其他高层管理人员，决策制定者，负责监督系统实施，确保系统与公司战略一致。
信息部和领域专家：负责信息化系统与设备维护，确保系统的可靠性、安全性。
采购部、市场部：负责执行采购和供应链管理，实时市场数据的收集，提供采购需求和反馈。
财务部：负责预算管理、税务管理、财务控制，关注采购成本和财务控制，提供财务数据和成本分析。
生产部门：负责生产流程管理和操作，根据系统建议调整生产策略和原料使用，优化生产流程。

详细描述

类别	内容
个人特征	- 年龄：30 ~ 35；\ - 性别：男；\ - 学历：受高等教育；\ - 职业：公司高层管理；\ - 职务：总经理；\ - 生活方式：工作繁忙，注重效率；\ - 个性：注重效益；\ - 对新技术的态度：如能提供公司运营上的优势则积极支持；\ - 技能：管理技能、战略规划能力；\ - 身体能力及限制：无明显限制。
工作特征	- 任务：制定公司战略、监督执行；\ - 使用情况：系统使用较少；\ - 技能和经验：专业。
地理和社会特征	- 地理：主要活动在国内，山东青岛；\ - 文化背景：中华文化为主；\ - 社会关系：暂无。

类别	内容
个人特征	- 年龄：大多为 35 岁以下；\ - 性别：男性为主；\ - 学历：以受过高等教育的员工为主；\ - 职业、职务：信息化系统与设备维护；\ - 生活方式：忙碌，需要处理各种工作事务，作息不规律；\ - 个性：细心、逻辑性强；\ - 对新技术的态度：较为欢迎；\ - 技能：信息化系统与设备使用与维护技能；\ - 身体能力及限制：熬夜加班能力强。
工作特征	- 任务：信息化系统与设备维护；\ - 使用情况：使用频繁；\ - 技能和经验：专家。
地理和社会特征	- 地理：中国；\ - 文化背景：中华文化为主；\ - 社会关系：暂无。

类别	内容
个人特征	- 年龄：多样丰富，多集中于 30 ~ 40 岁；\ - 性别：男女都有；\ - 学历：高等教育；\ - 职业、职务：采购经理、采购专员；\ - 生活方式：忙碌，需要处理各种工作事务；\ - 个性：细心、擅长谈判；\ - 对新技术的态度：谨慎接受；\ - 技能：供应链管理、谈判技能；\ - 身体能力及限制：无明显限制。
工作特征	- 任务：根据系统的分析和建议进行采购、供应链管理；\ - 使用情况：高；\ - 技能和经验：中高级。
地理和社会特征	- 地理：采购主要于国内的供应链联系；\ - 文化背景：暂无；\ - 社会关系：暂无。

类别	内容
个人特征	- 年龄：各年龄段都有；\ - 性别：男女都有；\ - 学历：大多接受过高等教育；\ - 职业、职务：会计、财务；\ - 生活方式：忙碌，需要处理各种工作事务；\ - 个性：谨掎、细心；\ - 对新技术的态度：不抵触。
工作特征	- 任务：财务数据的查看、决策结果的查看；\ - 使用情况：高；\ - 技能和经验：中高级。
地理和社会特征	- 地理：中国；\ - 文化背景：中华文化为主；\ - 社会关系：暂无。

类别	内容
个人特征	- 年龄：各年龄段都有；\ - 性别：男女都有；学历：大多接受过高等教育；\ - 职业、职务：生产经理、生产员；\ - 生活方式：忙碌，需要处理各种工作事务；\ - 个性：细心、擅长管理；\ - 对新技术的态度：较为欢迎；\ - 技能：生产管理、生产技能；\ - 身体能力及限制：无明显限制。
工作特征	- 任务：根据系统的分析和建议进行生产、生产管理；\ - 使用情况：高；\ - 技能和经验：中高级。
地理和社会特征	- 地理：生产主要于国内的生产车间；\ - 文化背景：中华文化为主；\ - 社会关系：暂无。

涉众分析

首先是主体依赖模型：

主体依赖模型

该主体依赖模型展示了各个部门之间的依赖关系，其中高管、信息部、采购部、财务部、生产部之间的信息流动和依赖关系。详细解析如下：

高管：主要负责制定公司战略，需要信息部提供系统评估，采购部提供采购方案和资金预算，财务部提供财务报表和审核批准，生产部提供生产方案和生产利润。
信息部：负责系统维护，需要高管提供业务目标，采购部提供市场价格和原料信息。
采购部：负责采购方案和资金预算，需要财务部提供审核批准，生产部提供生产方案。
财务部：负责财务报表和审核批准，需要高管提供业务目标，采购部提供采购方案和资金预算，生产部提供生产利润。
生产部：负责生产方案和生产利润，需要采购部提供采购方案，财务部提供财务报表和审核批准。

根据不同用户的特点，还可以将用户分为以下几类：

控制者：高管
技术支持者：信息部、领域专家
需求提供者：采购部和市场部、生产部门
财务管理者：财务部

分类后的用户可以根据其参与类型，分为通知、顾问、合作者和控制者，其划分见涉众参与矩阵。

涉众参与矩阵

而根据其对于其对项目的优先级和风险的评估，可以分为被影响者、参与者、观众和环境设定者，以及弱支持者、强支持者、弱反对者和强反对者，其划分见优先级评估和风险评估：

优先级评估和风险评估

在根据本需求规格文档实现时，需要根据不同用户的特点和涉众分析，对项目的优先级和风险进行评估，以便更好地实现项目的目标。

约束

经济约束

项目的经济约束主要包括项目的成本、项目的收益等，具体展开如下（ID：DS-CONSTRAINT-ECONOMIC）：

约束源	问题
项目的成本	- 项目的成本主要包括开发成本、运维成本、硬件成本、软件成本等；\ - 项目的成本需要控制在一定范围内，以便项目能够正常运行。
项目的收益	- 项目的收益主要包括提升市场响应速度、优化配煤方案、提升决策分析能力、降低用人成本等；\ - 项目的收益需要超过项目的成本，以便项目能够盈利。

对于企业而言，经济约束是一个重要的因素。在设计和开发时，需要考虑到企业的经济约束，以确保系统的开发成本和运行成本在可接受的范围内。可以采用以下措施来降低系统的开发成本和运行成本：

开源技术：采用开源技术，减少软件的购买成本；
SaaS 模式：采用 SaaS 模式，减少硬件的购买成本。SaaS 模式是一种软件交付模式，即软件即服务。在这种模式下，软件提供商将软件部署在云端，用户通过互联网访问软件，按需付费。这种模式可以减少用户的硬件投入，提高软件的使用效率。
云计算：采用云计算技术，减少硬件的购买成本。即，将计算资源部署在云端，用户通过互联网访问计算资源。这种模式可以减少用户的硬件投入，提高计算资源的使用效率。但是，需要考虑到云计算的安全性和隐私性问题。同时云计算并不一定在任何情况下都能省钱，需要根据具体情况进行评估。

法律政策

项目的法律政策主要包括数据保护和隐私法律、知识产权法等，具体展开如下（ID：DS-CONSTRAINT-LEGAL）：

约束源	问题
数据保护和隐私法律	- 遵守相关的数据保护和隐私法律，如 GDPR（通用数据保护条例）、个人信息保护法等；\ - 保护用户的隐私，不泄露用户的个人信息；\ - 保护用户的数据，不泄露用户的数据。
知识产权法	- 遵守相关的知识产权法，如专利法、商标法、著作权法等；\ - 保护知识产权，不侵犯他人的知识产权；\ - 保护用户的知识产权，不侵犯用户的知识产权。

技术约束

项目的技术约束主要包括技术的局限、技术的依赖、技术的标准等。通常情况下，技术的局限、技术的依赖、技术的标准等都会对项目的实施产生影响，如下（ID：DS-CONSTRAINT-TECHNICAL）：

约束源	问题
技术的选择	- 数据采集（爬虫技术、API 调用、或直接与数据供应商进行交换）、数据库技术、机器学习和人工智能、可视化技术、大数据和云计算等；\ - 需要根据不同的技术选择进行开发，以便系统能够正常运行。
是否必须使用既有平台制作	- 初步开发基于现有平台，后期随着对知识产权的掌握，可考虑自主开发；\ - 需要根据不同的平台进行开发，以便系统能够正常运行。
能否用新技术	- 能；根据新技术进行开发，以便系统能够正常运行。
COTS 软件包使用可能	- 是；

硬件局限

项目的硬件局限主要包括硬件的性能、硬件的存储空间、硬件的网络带宽等。通常情况下，硬件的性能、硬件的存储空间、硬件的网络带宽等都会对项目的实施产生影响，具体建议数值如下（ID：DS-CONSTRAINT-HARDWARE）：

约束源	问题
硬件的性能	- 深度学习的方法需要大量的内存，特别是 GPU 内存，因此建议 GPU 内存不低于 16GB；\ - 系统需要保证网络带宽充足，以便用户能够快速访问系统，建议网络带宽不低于 1Gbps。
硬件的存储空间	- 系统需要存储大量的数据，包括市场数据、企业内部数据、数据分析模型等，因此需要保证系统的存储空间充足，建议存储空间不低于 10TB。

与其他应用的接口

项目的与其他应用的接口主要包括与市场数据供应商的数据接口、与企业内部数据系统的数据接口、与企业内部数据系统的数据接口等。具体展开如下（ID：DS-CONSTRAINT-INTERFACE）：

约束源	问题
市场数据供应商的数据接口	- 众多市场数据供应商的数据接口不尽相同，需要根据不同的数据接口进行开发，例如爬虫技术、API 调用、直接与数据供应商进行交换等；\ - 需要支持 JSON、CSV、XML 等数据格式。
企业内部数据系统的数据接口	- 企业内部数据系统的数据接口主要包括生产部的供应链管理系统、生产部的车间生产系统、财务部的财务系统等；\ - 需要兼容企业内部数据系统的数据接口，以便系统与企业内部数据系统进行数据交互。

并行操作

项目的并行操作主要包括数据采集和数据清洗、数据分析和决策分析，以及在训练过程中的多个模型的并行训练等。具体展开如下（ID：DS-CONSTRAINT-PARALLEL）：

约束源	问题
数据采集和数据清洗	- 数据采集和数据清洗需要并行进行，以提高数据采集和清洗的效率；\ - 可另设备多个服务器，与训练服务器进行数据交互，以提高数据采集和清洗的效率。
数据分析和决策分析	- 数据分析和决策分析依赖于训练出的模型权重与数据，因此对于这一阶段的运行需求与训练模型相同；\ - 但由于在使用系统时，数据量较大，因此需要保证系统的运行速度，可另设备多个服务器，以便用户同时使用系统。

可靠性需求

包括系统的可靠性、系统的稳定性、系统的安全性等。具体展开如下（ID：DS-CONSTRAINT-RELIABILITY）：

约束源	问题
系统的可靠性	- 系统的可靠性主要包括系统的稳定性、系统的安全性等；\ - 系统需要保证数据的安全性，不泄露用户的个人信息、不泄露用户的数据；\ - 系统的稳定性需要保证系统的运行稳定，不会出现系统崩溃、系统卡顿等情况；\ - 除此之外，还需要保证各次操作的一致性，不会出现数据丢失、数据错误等情况。

约束源

问题

系统的可靠性

- 系统的可靠性主要包括系统的稳定性、系统的安全性等；\ - 系统需要保证数据的安全性，不泄露用户的个人信息、不泄露用户的数据；\ - 系统的稳定性需要保证系统的运行稳定，不会出现系统崩溃、系统卡顿等情况；\ - 除此之外，还需要保证各次操作的一致性，不会出现数据丢失、数据错误等情况。

安全和保密安全考虑

主要涉及数据的安全性、系统的安全性、用户的隐私等。具体展开如下（ID：DS-CONSTRAINT-SECURITY）：

约束源	问题
数据的安全性	- 保证数据的安全性，不会出现数据泄露、数据丢失等情况。
系统的安全性	- 系统的安全性主要包括系统的防火墙、系统的入侵检测、系统的漏洞修复等；\ - 使用 HTTPS 协议与 TLS 1.3 加密通信，保证数据传输的安全性；\ - 额外增设运维人员，定期检查系统的安全性，以便系统能够正常运行。
企业的机密	- 对于企业的机密，需要保证企业的机密不会泄露，不会被他人获取；\ - 使用类似于密码学的方法对数据进行加密，以便保证数据的安全性；\ - 使用二重验证和权限组管理，以便保证系统的安全性。

假设和依赖关系

本需求文档建立在以下假设和依赖关系的基础上：

市场环境假设：市场环境稳定，市场数据供应商的数据接口稳定，市场数据供应商的数据质量稳定。煤炭市场的价格波动在可预见的范围内，系统能够根据市场动态进行有效的决策支持。
供应链稳定性假设：假设供应链的稳定性，即供应商能够按时交付，并且运输过程中不会出现重大延误或中断。
用户技能假设：假设系统的用户具备基本的计算机操作技能和一定的决策分析能力。
数据准确性依赖：系统的有效性依赖于输入数据的准确性，包括市场价格、供应商信息、运输成本等。
技术基础设施依赖：系统运行需要稳定的技术基础设施，包括计算机硬件、网络设施和数据库系统。如果技术基础设施不稳定，系统可能无法正常运行或出现性能问题。
技术团队能力假设：假设技术团队具备开发和维护该系统所需的专业技能和经验。这意味着团队能够处理开发过程中遇到的技术问题，并进行有效的系统维护和升级。
模块化设计依赖：假设系统采用模块化设计，便于后续功能的扩展和维护。这意味着系统架构需要具备良好的可扩展性和灵活性。
系统性能假设：假设系统在高并发访问下仍然能够保持良好的性能和响应速度。如果系统性能不足，可能会影响用户体验和决策效率。

为避免某个假设可能基于不可用的系统或功能，以上每一个假设和依赖都需要在项目实施过程中进行验证和管理，以确保系统的成功实施和稳定运行。

需求分配

目前能实现的系统有着严苛的限制，随着不同部门系统间的兼容和性能的优化，未来的系统将会更加完善。以下是对系统未来的需求分配：

类别	内容
ID	DS-RD-01
需求	高级预测分析功能
详细展开	- 机器学习模型：引入多种机器学习模型（如时间序列分析、回归分析、深度学习等），训练系统根据历史数据和市场趋势进行预测；\ - 数据输入：整合多来源数据，包括市场价格、宏观经济指标、气候变化、政策法规等，增强预测的准确性和全面性；\ - 实时更新：建立实时数据采集和更新机制，确保预测模型使用最新的数据进行分析；\ - 结果可视化：开发可视化工具，将预测结果以图表和报告的形式展示给用户，便于理解和决策。
需求分配	高管、信息部和领域专家、采购部和市场部、财务部、生产部门

类别	内容
ID	DS-RD-02
需求	多供应商管理模块
详细展开	- 供应商数据库：建立全面的供应商数据库，记录每个供应商的详细信息、历史交易记录和评价；\ - 评价体系：设计一套综合评价体系，基于价格、质量、交货时间、服务水平等多个指标，对供应商进行评分和排名；\ - 自动推荐：开发智能推荐算法，根据采购需求和供应商评分，自动推荐最佳供应商选择；\ - 合同管理：集成合同管理功能，自动生成和管理采购合同，跟踪合同执行情况，确保合同条款得到遵守。
需求分配	采购部和市场部、生产部门

类别	内容
ID	DS-RD-03
需求	用户界面优化
详细展开	- 用户研究：开展用户研究和需求分析，了解用户在使用过程中的痛点和需求，指导界面设计；\ - 界面设计：采用现代化的设计风格，确保界面美观、简洁、易于导航。通过色彩搭配、布局优化等手段提升用户视觉体验；\ - 交互设计：优化交互设计，确保操作流程简单直观，减少用户操作步骤。引入拖拽、自动完成等功能，提高操作效率；\ - 响应式设计：实现响应式设计，确保在不同设备（如桌面电脑、平板、手机）上都有良好的使用体验；\ - 用户培训和帮助：提供详细的用户手册、操作指南和在线帮助系统，帮助用户快速上手使用系统。
需求分配	高管、信息部和领域专家、采购部和市场部、财务部、生产部门

类别	内容
ID	DS-RD-04
需求	ERP 系统集成
详细展开	- ERP 系统集成：将系统与企业的 ERP 系统进行集成，实现数据的共享和交互，提高企业内部数据的整合和管理；\ - 数据同步：确保系统与 ERP 系统的数据同步，保证数据的一致性和准确性；\ - 业务流程集成：将系统的业务流程与 ERP 系统的业务流程进行集成，提高企业的运营效率和管理水平；\ - 用户权限管理：集成用户权限管理功能，确保系统与 ERP 系统的用户权限一致，保证数据的安全性和隐私性。
需求分配	高管、信息部和领域专家、采购部和市场部、财务部、生产部门

类别	内容
ID	DS-RD-05
需求	跨部门采购和生产整合
详细展开	- 跨部门采购和生产整合：实现采购部和生产部之间的数据共享和协同工作，提高采购和生产的效率和质量；\ - 数据整合：将采购部和生产部的数据进行整合，实现数据的共享和交互，减少数据冗余和错误；\ - 自动化流程：设计自动化流程，实现采购部和生产部之间的数据自动传输和处理，减少人工干预；\ - 报表生成：开发报表生成功能，将采购部和生产部的数据以报表的形式导出，方便决策和管理。
需求分配	采购部和市场部、生产部门

具体需求

功能需求

用例

登录系统

类别	内容
ID	DS-UC-01
名称	登录系统
用例属性	创建者：洪佳荣\ 创建日期：2024 年 5 月 28 日\ 更新日期：2024 年 5 月 29 日\ 版本：1.1
参与者	采购部，信息部
描述	采购部需要登录系统，查看系统中的数据和分析结果，进而进行后续操作。信息部负责维护系统，保证系统正常运行，用户可以正常登录系统。用户需要输入用户名和密码，系统验证用户信息，只有合法用户才能登录系统。
优先级	高
触发条件	进入系统
前置条件	系统正常运行，用户已注册账号
后置条件	保证登录验证的安全性，防止非法用户登录系统
正常流程	\ 1. 用户打开系统登录页面\ 2. 用户输入用户名和密码\ 3. 用户点击登录按钮\ 4. 系统验证用户信息\ 5. 成功登录，进入系统主界面
分支流程和异常流程	- 用户密码错误：\ 1. 提示用户重新输入密码或找回密码\ 2. 多次输入错误，则锁定账号\ - 用户账号不存在或用户输入了错误的用户名：\ 1. 提示用户重新输入用户名\ 2. 多次输入错误，则锁定 IP 地址
相关用例	用例 4：用户注册
业务规则	- 登录规则：\ 1. 用户名和密码不能为空\ 2. 登录环境必须安全，例如不使用公共网络登录\ - 账号锁定规则：\ 1. 用户连续输入错误密码超过 3 次，锁定账号\ 2. 用户连续输入错误用户名超过 3 次，锁定 IP 地址\ - 会话管理规则：\ 1. 用户登录后，会话有效期为 30 分钟\ 2. 用户长时间不操作，会话自动失效
特殊需求	无
假设	系统支持用户设备环境，能正常访问系统，系统正常运行
待确定问题	无

流程图示意：

登录系统流程图

用户注册

类别	内容
ID	DS-UC-02
名称	用户注册
用例属性	创建者：洪佳荣\ 创建日期：2024 年 5 月 28 日\ 更新日期：2024 年 5 月 29 日\ 版本：1.1
参与者	信息部
描述	信息部管理员需要使用系统进行用户注册，保证系统正常运行，管理员能够正常注册账号。管理员需要输入新用户注册信息，系统保存用户注册信息。
优先级	高
触发条件	管理员进入系统，选择用户注册
前置条件	系统正常运行，有完备的后台管理系统
后置条件	系统能够正常运行，用户能够正常注册账号
正常流程	\ 1. 管理员打开系统用户管理页面\ 2. 管理员输入新用户注册信息\ 3. 管理员点击注册按钮\ 4. 管理员将新用户信息提交给指定用户\ 5. 系统保存用户注册信息
分支流程和异常流程	- 用户注册信息错误或重复：\ 1. 系统提示用户注册信息错误或重复，重新输入新用户注册信息\ - 用户注册信息不完整：\ 1. 系统提示用户注册信息不完整，重新输入新用户注册信息\ - 用户注册过程中网络环境变化：\ 1. 系统提示网络环境变化，暂停注册
相关用例	用例 1：登录系统
业务规则	- 注册规则：\ 1. 用户名和密码不能为空\ 2. 登录环境必须安全，例如不使用公共网络登录\ 3. 不允许网络环境变化，暂停注册\ - 密码规则：\ 1. 密码长度不小于 6 位\ 2. 密码必须包含数字和字母\ 3. 密码必须包含特殊字符
特殊需求	无
假设	系统正常运行，有完备的后台管理系统
待确定问题	无

流程图示意：

用户注册流程图

预测分析

类别	内容
ID	DS-UC-03
名称	进行煤炭价格预测分析
用例属性	创建者：洪佳荣\ 创建日期：2024 年 6 月 15 日\ 更新日期：2024 年 6 月 16 日\ 版本：1.0
参与者	采购部、信息部
描述	采购部需要使用系统对未来的煤炭价格进行预测分析，以生成准确的采购决策建议。信息部负责维护系统，保证系统正常运行，用户可以正常登录系统。用户需要登录系统，获取数据，进行数据处理和模型预测，生成采购决策建议。
优先级	高
触发条件	用户进入系统并准备进行预测分析
前置条件	- 系统正常运行\ - 用户已正常登录系统\ - 用户拥有相关操作权限\ - 系统中数据已更新
后置条件	- 系统正确预测数据\ - 用户获得准确的决策建议
正常流程	\ 1. 用户登录系统\ 2. 系统获取后台数据\ 3. 系统显示实时的市场数据\ 4. 用户选择需要分析的时间段\ 5. 系统进行数据收集、清洗和筛选\ 6. 系统识别出对价格影响显著的关键因素\ 7. 系统确定信息量和预测时间窗口\ 8. 系统利用深度学习网络进行预测\ 9. 系统生成采购决策建议并显示给用户\ 10. 用户根据预测结果进行决策
分支流程	- 预测置信度不足：\ 系统提示预测置信度不足\ 系统显示预测结果，由用户自行判断
异常流程	- 显示分析过程中网络环境变化：\ 系统提示网络环境变化，暂停预测分析
相关用例	系统维护与支持
业务规则	- 预测规则：\ 系统预测，预测置信度达阈值\ 系统生成准确的采购决策建议\ 系统提示预测置信度不足\ 系统显示预测结果，由用户自行判断\ - 网络环境变化规则：\ 系统提示网络环境变化，暂停预测分析
特殊需求	无
假设	- 系统正常运行\ - 用户已登录系统\ - 用户拥有相关操作权限\ - 系统中数据已更新
待确定问题	无

流程图示意：

预测分析流程图

生成采购和生产方案

类别	内容
ID	DS-UC-04
名称	生成采购和生产方案
用例属性	创建者：洪佳荣\ 创建日期：2024 年 5 月 28 日\ 更新日期：2024 年 5 月 29 日\ 版本：1.1
参与者	采购部，信息部，生产部
描述	采购部需要使用系统生成准确的采购和生产方案，包括时间、配比、数量等，生成的方案可以存储或导出。信息部负责维护系统，保证系统正常运行，用户可以正常登录系统。生产部需要根据采购和生产方案进行生产。用户需要输入必须采购的物料信息，系统根据输入数据和预测生成采购和生产方案。
优先级	中高
触发条件	进入系统，点击生成采购和生产方案按钮，用户输入必须采购的物料信息
前置条件	- 系统正常运行，用户已登录系统，系统中有足够的分析数据和相关预测，用户拥有生成采购和生产方案的权限
后置条件	- 系统正确预测数据，生成准确的采购和生产方案，包括时间、配比、数量等，生成的方案可以存储或导出
正常流程	\ 1. 用户进入采购和生产方案生成页面\ 2. 用户输入必须采购的物料信息\ 3. 系统根据输入数据和预测生成采购和生产方案\ 4. 系统显示生成的采购和生产方案，包括时间、配比、数量等\ 5. 用户确认方案，点击保存或导出按钮\ 6. 系统保存或导出采购\ 7. 用户退出系统\ 8. 系统保存用户操作记录
分支流程	- 用户输入错误：\ 1. 提示用户输入错误，重新输入；系统根据输入数据和预测生成采购和生产方案\ - 用户取消生成采购和生产方案：\ 2. 用户取消生成采购和生产方案，系统中断生成过程
异常流程	无
相关用例	用例 2：使用系统进行预测分析
业务规则	- 生成规则：\ 1. 系统根据输入数据和预测生成采购和生产方案\ 2. 系统显示生成的采购和生产方案，包括时间、配比、数量等\ 3. 用户确认方案，点击保存或导出按钮\ 4. 系统保存或导出采购和生产方案\ - 用户输入错误规则：\ 1. 用户输入错误，提示用户输入错误，重新输入；系统根据输入数据和预测生成采购和生产方案\ - 用户取消生成采购和生产方案规则：\ 1. 用户取消生成采购和生产方案，系统中断生成过程
特殊需求	无
假设	- 系统正常运行，用户已登录系统，系统中有足够的分析数据和相关预测，用户拥有生成采购和生产方案的权限
待确定问题	无

流程图示意：

生成采购和生产方案流程图

系统维护与支持

类别	内容
ID	DS-UC-05
名称	系统维护与支持
用例属性	创建者：洪佳荣\ 创建日期：2024 年 5 月 28 日\ 更新日期：2024 年 5 月 29 日\ 版本：1.1
参与者	信息部管理员
描述	信息部管理员需要使用系统进行系统维护，保证系统正常运行，管理员能够正常维护系统。管理员需要选择维护任务，系统执行维护任务，显示任务完成信息，管理员确认任务完成，退出系统维护页面。
优先级	高
触发条件	管理员进入系统维护页面
前置条件	- 系统正常运行，管理员已登录系统并具有系统维护权限
后置条件	- 系统维护任务已完成，确保系统的正常运行和性能优化
正常流程	\ 1. 管理员登录系统维护页面\ 2. 管理员选择维护任务（例如数据备份、系统更新）\ 3. 系统执行所选择的维护任务\ 4. 系统显示任务完成信息\ 5. 管理员确认任务完成\ 6. 管理员退出系统维护页面
分支流程	- 维护任务需要额外权限：\ 1. 提示管理员需要额外权限\ 2. 管理员申请并获得额外权限\ 3. 管理员重新选择维护任务
异常流程	- 系统执行维护任务失败：\ 1. 系统显示错误信息并记录错误日志\ 2. 管理员查看错误日志并选择重试或联系技术支持
相关用例	其余所有用例
业务规则	- 维护规则：\ 1. 系统维护任务已完成，确保系统的正常运行和性能优化\ 2. 系统维护任务需要额外权限，提示管理员需要额外权限，管理员申请并获得额外权限，重新选择维护任务\ 3. 系统执行维护任务失败，系统显示错误信息并记录错误日志，管理员查看错误日志并选择重试或联系技术支持
特殊需求	无
假设	系统正常运行，管理员已登录系统并具有系统维护权限
待确定问题	无

流程图示意：

系统维护与支持流程图

故事板

登录系统

预测分析

面向对象建模

概念类

概念类是指系统中的实体，分为对象和数据两类。其中，对象具有状态和行为，数据只有状态。在本系统中，主要的概念类如下（ID：DS-OO-CONCEPT）：

类别	内容
ID	DS-OO-CONCEPT-01
名称	使用者（用户）
属性	状态：登录、未登录\ 行为：登录、查看数据、使用系统等
描述	使用者（用户）是系统的主要使用者，具有登录和使用系统的行为。使用者可以查看数据、生成采购决策建议和生产方案等。
概念类	对象

类别	内容
ID	DS-OO-CONCEPT-02
名称	预测系统
属性	状态：运行、待机等\ 行为：数据预测、决策分析等
描述	预测系统是系统的核心功能，用于预测市场数据、生成采购决策建议和生产方案等。预测系统具有数据预测和决策分析等行为。
概念类	对象

类别	内容
ID	DS-OO-CONCEPT-03
名称	市场数据
属性	状态：数据本身
描述	市场数据是系统的输入数据，包括市场价格、供应商信息、运输成本等。系统需要使用市场数据进行预测和分析，生成采购决策建议和生产方案。
概念类	数据

类别	内容
ID	DS-OO-CONCEPT-04
名称	采购决策建议
属性	状态：决策建议
描述	采购决策建议是系统生成的数据，用于指导采购部的采购决策。采购决策建议包括供应商选择、采购数量、采购价格等。
概念类	数据

类别	内容
ID	DS-OO-CONCEPT-05
名称	生产方案
属性	状态：生产计划
描述	生产方案是系统生成的数据，用于指导生产部的生产计划。生产方案包括生产数量、生产时间、生产成本等。
概念类	数据

类别	内容
ID	DS-OO-CONCEPT-06
名称	管理员
属性	状态：登录状态\ 行为：用户管理等
描述	管理员是系统的维护者，具有用户管理等行为。管理员可以管理用户、维护系统、保证系统正常运行。
概念类	对象

类的关联图

在面向对象建模中，主要涉及到用户、系统、市场数据、采购决策建议、生产方案和管理员等概念类。用户类具有登录系统和查看数据的功能，系统类具有收集数据、分析数据和生成建议的功能，市场数据类主要存储这些数据，采购决策建议类主要存储建议，生产方案类主要存储方案，管理员类负责管理用户。

类的关联图

该图展示了系统中的主要概念类及其关联关系，有助于理解系统的结构和功能。如下：

用户类代表系统的使用者，包括采购部的员工、信息部的员工、生产部的员工等。用户类具有登录系统和查看数据的功能。
系统类代表系统本身，具有收集数据、分析数据和生成建议的功能。
市场数据类代表系统需要收集和分析的市场数据，如煤炭价格、库存量等。市场数据类主要存储这些数据，没有行为。
采购决策建议类代表系统根据市场数据分析生成的采购建议，帮助企业做出采购决策。采购决策建议类主要存储建议，没有行为。
生产方案类代表系统生成的生产计划，包括生产时间、配比、数量等。生产方案类主要存储方案，没有行为。
管理员类代表系统的管理人员，负责系统用户的管理和维护工作。管理员类具有管理用户的功能。

类的顺序图、通信图

结合以下三个用例：

登录系统系统预测生成采购和生产方案

可以给出以下以通信图表示的顺序图：

通信图

该图通过箭头表示消息流动，展示了对象之间的静态关系和相互作用。详细的阐述如下：

用户登录系统：用户向系统发出登录请求，系统验证用户信息。如果登录成功，系统返回登录成功的信息；如果登录失败，系统返回登录失败的信息。
有效用户查看数据：用户登录成功后，向系统请求查看数据。系统从市场数据中收集相关数据并返回给用户。
用户分析数据：用户选择需要分析的时间段，向系统发出数据分析请求。系统根据市场数据进行分析，生成采购决策建议。
高置信度的建议：如果系统生成的建议置信度高，用户可以进一步创建生产方案。系统根据生成的建议，创建生产方案并返回给用户。
低置信度的建议：如果系统生成的建议置信度低，系统会提示用户置信度不足，用户需自行判断是否采用建议。
用户与系统的交互：
- 用户登录系统，系统返回登录结果。
- 用户查看数据，系统收集市场数据并返回给用户。
- 用户选择时间段进行数据分析，系统生成采购决策建议并返回。
- 根据建议的置信度，用户可以创建生产方案或接受系统提示。
系统与其他对象的交互：
- 系统与市场数据对象交互，收集市场数据。
- 系统与采购决策建议对象交互，生成采购建议。
- 系统与生产方案对象交互，生成生产方案。

状态图

状态图描述了对象的状态和状态之间的转换。

状态图

上图为系统全局状态图，解释如下：

初始状态：系统初始状态为系统初始化。
系统初始化状态：
- 数据库连接：系统尝试连接数据库。
  - 连接成功后，进入数据加载状态。
- 数据加载：系统从数据库加载必要的数据。
  - 数据加载成功后，进入前端部署状态。
- 前端部署：系统部署前端界面。
  - 部署成功后，进入后端部署状态。
- 后端部署：系统部署后端服务。
  - 部署成功后，系统初始化完成。
待机状态：
- 等待用户操作：系统进入待机状态，等待用户的操作。
- 数据处理：用户在系统中进行操作，系统处理用户请求并返回待机状态。
- 用户可以选择退出，系统返回初始状态。
关闭系统：系统在待机状态下，可以选择关闭，系统进入初始状态。

状态图

上图为用户使用时的系统状态图，解释如下：

初始状态：系统初始状态为未登录。
未登录状态：
- 登录页面：用户进入登录页面。
- 验证中：用户提交登录信息，系统进行验证。
  - 如果验证成功，系统返回有效，并进入主界面。
  - 如果验证失败，系统返回无效，并停留在登录页面。
- 验证成功后，系统进入主界面状态。
主界面状态：
- 数据展示：用户进入主界面后，可以查看系统中的数据。
- 分析数据：用户选择分析数据，系统进入分析数据子状态。
  - 收集数据：系统从数据源收集数据。
  - 生成建议：系统根据收集的数据生成采购建议。
- 分析数据完成后，系统返回数据展示状态。
- 创建方案：用户选择创建生产方案，系统进入创建方案子状态。
  - 生成方案：系统生成生产方案。
- 方案生成后，系统返回数据展示状态。
- 用户可以选择注销，系统返回未登录状态。
退出状态：用户可以选择退出系统，系统进入初始状态。

数据流

系统与外界的交互如下图所示：

系统上下文图

与系统交互的外部实体有市场部、采购部、生产部、财务部和管理层，信息部属于系统维护人员，包含在系统中。

分析各个外部实体和其数据流：

市场部：提供市场数据给煤炭采购分析决策系统，用于分析市场状况和趋势；在系统内部中落实采购方案。
采购部：提供库存信息给煤炭采购分析决策系统，帮助系统了解现有库存情况。
生产部：接收煤炭采购分析决策系统生成的生产方案，指导实际生产工作。
管理层：接收系统生成的分析报表，用于决策和管理。
财务部：接收系统生成的财务报表，用于财务管理和预算控制；在系统内部中落实采购方案。

数据获取和处理流程

数据处理流程

在数据获取和处理阶段，对于煤炭领域的信息及终端市场的相关数据，以及其他可能影响煤炭价格的因素的数据，本系统必须进行有效的搜集和储存。此外，系统还需记录各种应用模型生成的预测数据，这包括手动输入的天气和政策信息等。因此，在数据搜集过程完成之后，对不同类型的数据进行补充和整合是确保数据流畅运行的关键。

在我们的煤炭采购分析决策系统中，对未来煤炭市场价格的准确预测对于用户来说至关重要，它能够显著提升决策的明确性和效率。在获取煤炭交易市场信息时，选择合适的数据源和方法非常重要。随着技术进步和信息化水平的提高，我们能够获取到更多可靠的数据源，这些数据源涵盖了对煤炭价格有着显著影响的各种因素，如铁路运输能力和水运成本等。这些高质量的数据为我们基于大数据技术进行建模分析提供了坚实的基础。

系统中可能存在以下数据源：

从市场部获取的熟悉的市场数据，包括煤炭价格、库存量、供应商信息等。
爬虫获取的其他市场数据：
- 从网络上获取的煤炭价格、库存量等数据。
- 从政府网站获取的煤炭政策信息。
从外部数据源获取的其他数据：
- 天气数据。
- 铁路运输能力数据。
- 水运成本数据。
购买所得的数据：
- 从数据公司购买的煤炭市场数据。

对于爬虫获得的数据，来源有以下几种（ID：DS-DF-01）：

数据源	特点	访问方式
中国煤炭市场网	提供全面的煤炭价格、供需信息、市场动态等	通过网站浏览，部分数据需要会员订阅
中国能源网	涵盖煤炭、石油、电力等多种能源信息	网站浏览和订阅邮件列表
国家统计局	官方数据，权威性强，包含煤炭生产、消费、价格等统计数据	官网数据发布，定期报告

以及国外数据源，作为补充（ID：DS-DF-02）：

数据源	特点	访问方式
International Energy Agency (IEA)	提供全球范围内的能源数据，包括煤炭市场分析和统计数据	官网发布的报告和数据集
U.S. Energy Information Administration (EIA)	美国官方能源数据来源，涵盖煤炭生产、消费、进出口及价格等信息	官网定期更新，提供公开数据下载
World Coal Association	全球煤炭行业协会，提供行业新闻、市场报告和数据	官网信息，部分数据需要会员订阅
Argus Media	提供全球能源和大宗商品市场信息，包括煤炭价格和市场动态	订阅服务，部分数据需付费获取

在获取数据的方法上，可以采用以下几种方式（ID：DS-DF-03）：

网站爬取：
- 通过编写爬虫程序自动抓取网站上的公开数据。
- 可以使用 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等工具。
- 需遵守网站的爬取规则，避免违反法律和道德规范。
API 调用：
- 一些网站和平台提供 API 接口，可以通过编程方式直接获取数据。
- 使用 Requests 库调用 API，处理返回的 JSON 或 XML 格式数据。
- 部分数据源如 EIA、IEA 等可能提供 API 服务。
订阅和下载：
- 订阅网站的付费服务或邮件列表，定期获取最新数据和报告。
- 登录官网，订阅相关服务，获取数据下载权限。
数据集购买：
- 通过数据供应商或市场研究机构购买详细的市场数据。
- 如 Argus Media、Platts 等。
行业报告和新闻：
- 定期阅读行业报告、市场分析和新闻文章，手动整理和记录关键信息。
- 如世界煤炭协会的年度报告、国际能源署的市场分析等。

对于常用的爬虫工具，可以根据不同的需求选择合适的工具（ID：DS-DF-04）：

工具	特点	适用场景
Scrapy	高效、灵活的爬虫框架，支持异步抓取和数据处理	大规模数据抓取，复杂逻辑处理
BeautifulSoup	简单易用的解析库，支持静态网页解析	快速抓取和解析简单网页
Selenium	模拟浏览器操作，支持动态网页抓取	处理动态内容的网页，模拟用户操作

详细而言：

类别	内容
ID	DS-DF-T-01
工具名称	Scrapy
优点	- 高效性：Scrapy 是一个异步框架，能够高效地抓取大量网页内容。\ - 功能全面：内置了许多抓取、处理和存储数据的功能，适合复杂的爬虫项目。\ - 爬取速度快：由于异步机制，可以同时抓取多个页面，提高了爬取速度。\ - 扩展性强：有很多插件和中间件可供选择，方便扩展功能。\ - 社区支持：有广泛的社区支持，丰富的文档和示例代码。
缺点	- 学习曲线陡峭：功能强大，但需要一定的学习成本，尤其是对于新手来说。\ - 配置复杂：对于简单的爬虫任务，可能显得过于复杂。
适用场景	适合需要高效、大规模抓取的项目，如爬取大量网页、需要处理复杂逻辑的数据抓取任务。

类别	内容
ID	DS-DF-T-02
工具名称	BeautifulSoup
优点	- 易于使用：API 设计简洁直观，非常适合快速抓取和解析网页内容。\ - 轻量级：对于简单的网页抓取任务，使用起来非常方便。\ - 文档丰富：有详细的文档和大量示例代码，容易上手。
缺点	- 速度较慢：BeautifulSoup 是一个同步的解析器，对于大规模的网页抓取，效率不如 Scrapy。\ - 功能有限：缺少 Scrapy 那样的内置抓取和存储数据的功能，需要与其他库配合使用。
适用场景	适合小规模、简单的爬虫任务，如快速抓取和解析一些静态网页内容。

类别	内容
ID	DS-DF-T-03
工具名称	Selenium
优点	- 处理动态内容：能够模拟浏览器行为，抓取动态生成的网页内容，适合处理 JavaScript 渲染的页面。\ - 功能强大：支持各种浏览器操作，如点击、输入、滚动等，能模拟用户的所有操作。\ - 调试方便：通过浏览器界面，可以直观地查看爬虫的操作过程，方便调试。

在项目实现时应根据具体需求选择合适的工具，以提高数据获取和处理的效率和准确性。

数据分析流程

在该部分，系统利用数据挖掘和分析技术，对影响煤炭价格的因素进行清洗和筛选，进而建立深度神经网络模型，对煤炭价格进行中短期预测。用户可以根据需求，自主选择预测区间，从而获得未来煤炭价格的变化趋势预测。在供需关系相对稳定的情况下，系统能够较准确地预测未来几天至几周的煤炭价格变化。

通过对销售数据、原料市场数据和产品市场数据的全面分析，系统建立了多层次的分析模型：

销售数据分析及财务报表生成：系统通过对销售数据的建模分析，生成详细的财务报表，提供深度的销售状况分析。
原料市场数据分析：通过建模分析原料市场数据，系统能够提供原材料市场的趋势和价格预测。
产品市场数据分析：通过建模分析产品市场数据，系统可以预测产品市场的需求和价格趋势。

对销售状况的分析还可以形成一份财务报表，为财务部门提供决策支持。

财务管理

最终，系统将所有分析后的数据整合，进行整体建模预测，生成需求预测结果。用户可以根据需要选择预测区间（如未来 7 天、14 天或更长时间），系统将提供相应的价格预测和趋势分析。这些预测结果具有较高的准确性，为用户提供了可靠的中短期价格参考。

在中长期预测方面，系统选择了气温、经济指标等宏观数据项，并计算其月平均值，使用时间序列方法预测各特征变量的次月平均值。在此基础上，系统构建回归模型，预测次月煤炭价格的月平均值，预测结果与实际数据的趋势基本吻合，为用户提供宏观层面的参考。

通过结合中短期和中长期预测，系统能够为用户提供更为全面和可靠的决策参考，帮助用户在决策过程中掌握更多信息，从而在煤炭市场中获得竞争优势，实现更高的经济效益。

以流程图示意：数据分析流程

模型再训练流程

在模型再训练流程中，系统会定期对模型进行再训练，以保证模型的准确性和有效性。在这个过程中，系统会根据系统的性能监控，重新训练模型，以适应市场的变化和趋势。同时，系统还会对模型进行评估和优化，以提高模型的预测准确性和稳定性。最终，系统会将重新训练后的模型应用到实际的决策分析中，为用户提供更准确和可靠的预测结果。

分析可视化流程

该部分通过图表、表格等形式展示历史数据和决策依据。用户可以利用系统中的相关功能进行常规业务操作，使流程更加简化和自动化。这样不仅能减少人力成本，还能显著提高相关工作人员的工作效率。

采购和生产方案生成流程

在采购和生产方案生成流程中，系统会根据市场价格、库存情况、生产能力等因素，生成最优的采购和生产方案。在这个过程中，系统会综合考虑各种因素，以确保采购和生产的效率和质量。产生的采购方案经采购部审核和完善后，将传递给生产部，指导实际生产工作。同时，系统还会生成相应的报表，为管理层提供决策支持。

系统运行总信息流

n 层数据流图

关键流程的决策树、微规格说明

针对 5.3 过程，可以给出决策树：

从中还可以再抽象出几个过程，如：

4.1 生成财务报表
2.4 综合分析数据
5.2 将需求预测和库存数据进行比对，制定初步生产计划
5.3 最终生产计划

实体关系图

外部接口需求

用户界面

对于本系统而言，主要部署有前后端和数据库三个模块。用户界面为前端模块，主要用于用户的交互。在这里，建议使用企业内网连接，浏览器访问的方式进行部署。

而浏览器访问涉及多端适配问题，需要考虑不同设备的分辨率、操作系统、浏览器等因素。因此，需要对用户界面进行多端适配，以便用户在不同设备上都能正常使用系统。需要适配的数据（ID：DS-UI-ADAPT）如下：

设备	数据
PC	分辨率：1920x1080、1366x768、1440x900、2560x1440、3840x2160；\ 操作系统：Windows、macOS；\ 浏览器：Chrome、Firefox、Edge
平板	分辨率：1024x768、2048x1536、2732x2048；\ 操作系统：iPadOS、Android；\ 浏览器：Safari、Chrome
手机	分辨率：1334x750、1920x1080、2436x1125、2688x1242、1792x828；\ 操作系统：iOS、Android；\ 浏览器：Safari、Chrome

在开发时，需要保证用户界面在以上设备上都能正常使用，以便用户在不同设备上都能正常使用系统。

在对以上不同界面进行设计时，需要保证用户界面的友好性和易用性，以便用户能够快速上手使用系统。同时，需要保证用户界面的美观性和一致性，以便用户在使用系统时有良好的体验。界面布局框架草图（ID：DS-UI-FRAME_SKETCH）如下：

界面布局草图

关于详细的产品设计原型，见附录。

技术上，前端可以选择使用 Vue.js、React、Angular 等框架进行开发，它们提供了强大的工具和库，能够创建响应式、动态和高性能的用户界面，也支持组件化开发，易于维护和扩展。这几个框架的发展和优势如下（ID：DS-UI-FRAME_COMP）：

框架	发展	优点
Vue.js	由 Evan You 于 2014 年创建，目前由 Vue.js 团队维护。以其易用性和灵活性迅速获得关注，成为主流前端框架之一。社区活跃，拥有丰富的插件和工具。	- 渐进式框架：可以逐步集成到项目中，灵活性高；\ - 轻量级：体积小，性能高；\ - 简单易学：语法直观，学习曲线低。
React	由 Facebook 开发，于 2013 年发布。以其虚拟 DOM 和组件化开发而著称，社区活跃，拥有丰富的生态系统。已成为最受欢迎的前端库之一，广泛应用于大型项目。	- 组件化开发：代码复用性高，易于维护和扩展；\ - 虚拟 DOM：提高 UI 更新效率，提升性能；\ - 单向数据流：数据管理简单，逻辑清晰。
Angular	由 Google 在 2010 年推出，从 AngularJS 升级到现代 Angular，重新设计以适应现代开发需求。强大的企业级 MVS 框架，广泛应用于大型复杂应用。	- 全面解决方案：提供完整的框架，涵盖前端开发的各个方面；\ - 双向数据绑定：数据和视图自动同步，开发效率高；\ - 强类型支持：使用 TypeScript 编写，提升代码质量和可维护性。

还需要考虑到配色、字体、图标等设计，以便用户在使用系统时有良好的体验。对于配色，建议使用企业的品牌色，以便用户能够快速识别系统。例如以下是一些常用的配色方案（ID：DS-UI-PALETTE）：

配色方案

设计规范建议使用现成的设计系统，如 Ant Design、Element UI、Bootstrap 等，它们提供了丰富的预定义组件和样式，可以加速开发过程并确保界面的一致性和美观性，快速搭建用户界面，提高开发效率。这些设计系统的特点如下（ID：DS-UI-DESIGN_SYSTEM）：

设计系统	特点	优势
Ant Design	由阿里巴巴出品，提供丰富的 React 组件和 Vue 组件，设计规范清晰，易于使用。支持主题定制，适用于企业级应用。	- 丰富的组件：提供多种组件，满足各种需求；\ - 设计规范：清晰的设计规范，易于使用；\ - 主题定制：支持主题定制，适用于企业级应用。
Element UI	由饿了么团队出品，提供丰富的 Vue 组件，设计简洁，易于使用。支持主题定制，适用于中小型项目。	- 简洁的设计：设计简洁，易于使用；\ - 丰富的组件：提供多种组件，满足各种需求；\ - 主题定制：支持主题定制，适用于中小型项目。
Bootstrap	由 Twitter 开发，提供丰富的 HTML、CSS 和 JS 组件，设计简洁，易于使用。支持响应式设计，适用于各种项目。	- 响应式设计：支持响应式设计，适用于各种项目；\ - 丰富的组件：提供多种组件，满足各种需求；\ - 易于使用：设计简洁，易于使用。

在开发时，需要保证用户界面的友好性和易用性，以便用户能够快速上手使用系统。同时，需要保证用户界面的美观性和一致性，以便用户在使用系统时有良好的体验。

以下为用户界面的详细设计原型的部分截图（ID：DS-UI-PROTOTYPE）：

登录界面

数据看板

数据导入

数据报表页

商户统计

硬件接口

硬件接口，主要涉及计算机硬件、网络设备等。在部署时，需要保证计算机硬件的性能和网络设备的稳定性，以便系统能够正常运行。具体建议如下（ID：DS-HW-INTERFACE）：

硬件	数据
计算机硬件	- CPU：Intel Core i5、AMD Ryzen 5 等；\ - 内存：8GB、16GB、32GB 等；\ - 存储：256GB SSD、512GB SSD、1TB HDD 等；\ - 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650、AMD Radeon RX 570 等；\ - 显示器：1920x1080、2560x1440、3840x2160 等。
网络设备	- 路由器：支持 802.11ac、802.11ax 等；\ - 交换机：支持千兆以太网、万兆以太网等；\ - 网络线：Cat 5e、Cat 6、光纤等；\ - 网络带宽：1Gbps、10Gbps 等。

在部署时，需要保证计算机硬件的性能和网络设备的稳定性，以便系统能够正常运行。开发时，更需要考虑到不同硬件的性能和网络设备的稳定性，保证系统能够在不同硬件和网络环境下正常运行。

软件接口

本系统需要与市场数据供应商的数据接口、企业内部数据系统的数据接口、企业内部数据系统的数据接口等进行数据交互。

对于本系统自身数据库，建议使用 MySQL 数据库，以便存储市场数据、企业内部数据、数据分析模型等。MySQL 数据库是一种开源的关系型数据库，具有高性能、高可靠性、易于使用等特点，适合存储大量的数据。同时，MySQL 数据库支持 SQL 语言，以便进行数据查询、数据分析等操作。接口说明如下表所示：

接口项	说明
名称	MySQL 数据库接口
助记符	MySQL
ID	DS-SI-DATABASE
版本号	MySQL 8.0
来源	MySQL 官方
功能	用于与 MySQL 数据库进行交互，包括数据的增删改查等操作。
输入	SQL 语句
输出	数据库查询结果
异常	数据库连接异常、SQL 语句异常等

众多市场数据供应商的数据接口不尽相同，需要根据不同的数据接口进行开发，例如爬虫技术、API 调用、直接与数据供应商进行交换等。以此获得的市场数据需要进行数据清洗、数据分析等处理，以便后续的决策分析。目前主流的数据格式有 JSON、CSV、XML 等，系统需要支持这些数据格式。而公开的软件接口，如数据接口、数据分析模型接口等，需要使用 RESTful API 进行开发。RESTful API 是一种基于 HTTP 协议的软件接口，具有简单、灵活、易于使用等特点，适合用于开发软件接口。接口说明如下表所示：

接口项	说明
名称	RESTful API 接口
助记符	RESTful API
ID	DS-SI-RESTFUL_API
版本号	RESTful API 1.0
来源	RESTful API 官方
功能	用于与其他软件系统进行交互，包括数据的增删改查等操作。
输入	HTTP 请求
输出	HTTP 响应
异常	HTTP 请求异常、HTTP 响应异常等

企业内部数据系统的数据接口主要包括采购部的供应链管理系统、生产部的车间生产系统、财务部的财务系统等。在后期应当兼容企业内部数据系统的数据接口，以便系统与企业内部数据系统进行数据交互。前期允许手动导入数据，以便系统的快速开发和部署。

性能需求

本系统的性能需求主要包括响应时间、系统可用性、并发用户数、数据处理能力、吞吐量等。在设计和开发时，之所以要考虑性能需求，是为了保证：

用户能够在短时间内得到响应，提高用户体验；
系统能够保持高可用性，确保系统能够长时间稳定运行；
系统能够支持多用户同时访问，提高系统的并发处理能力；
系统能够处理大量的数据，确保系统能够高效地进行数据处理；
系统能够支持大量的用户访问，提高系统的吞吐量。

以下是本系统的性能需求的详细描述：

响应时间

响应时间是系统对用户请求的响应时间，是衡量系统性能的重要指标之一。根据 Doherty 阈值，当计算机及其用户的交互速度 < 400 ms 能确保双方都无需等待对方时，工作效率就会大大提高。因此，系统的响应时间应该尽可能短，以提高用户体验。

在用户登录系统、查看数据、分析数据、生成建议、创建生产方案等操作时，系统应该能够在 1 秒内响应。对于数据量较大的操作，如生成建议、创建生产方案等，系统的响应时间应该在 3 秒内。

然而，受限于大模型的计算时间，系统的响应时间可能会有所延长。当前主流的大模型普遍参数量大约在 1000 万级别，若采用 CPU 进行计算，可能需要数分钟到数小时的时间。因此，系统的响应时间应该在可接受的范围内，以便用户能够快速得到结果。为实现这一目标，如配置高性能的服务器、使用 GPU 进行计算等，都可以提高系统的响应时间。

如受限于现实条件，系统的响应时间无法达到上述要求，可以通过优化算法、减少数据量等方式来提高系统的响应时间，或者通过增加提示信息、进度条等方式来提高用户体验。

系统可用性

系统可用性是系统能够长时间稳定运行的能力，是衡量系统性能的重要指标之一。根据 NIST SP 800-53 标准，系统可用性应该达到 99.9% 以上，即系统每年的停机时间应该不超过 8.76 小时。

在设计和开发时，需要考虑系统的可用性，以确保系统能够长时间稳定运行。为实现这一目标，可以采用以下措施：

高可用性架构：采用主备、负载均衡、容灾等技术，确保系统的高可用性；
定期备份：定期备份系统数据，以防数据丢失；
系统监控：监控系统的运行状态，及时发现问题并解决；
系统维护：定期维护系统，更新系统补丁，确保系统的稳定运行。

并发用户数

对于并发用户数而言，系统应该能够支持多用户同时访问，提高系统的并发处理能力。本系统的并发用户并没有特别高的要求，但是在高峰期，系统应该能够支持高并发的数据处理。

数据处理能力

数据处理能力是系统处理大量数据的能力，是衡量系统性能的重要指标之一。在本系统中，需要处理大量的市场数据、库存数据、生产数据等，因此系统的数据处理能力应该足够强大。为实现这一目标，可以采用以下措施：

数据分析技术：采用数据分析技术，对大量数据进行分析，提取有用信息；
数据存储技术：采用高性能的数据库，存储大量数据，提高数据的读写速度；
数据处理技术：采用高性能的服务器，处理以提高数据的处理速度。

吞吐量

有时候，系统的性能需求还需要考虑系统的吞吐量，即系统能够处理的请求数量。在本系统中，需要考虑系统的吞吐量，以确保系统能够处理大量的数据请求。为实现这一目标，可以采用以下措施：

增加带宽：增加系统的带宽，提高数据的传输速度；
优化算法：优化系统的算法，提升处理速度；
分布式处理：采用分布式处理技术，提高系统的吞吐量。
数据缓存：采用数据缓存技术，提高数据的读取速度。

数据库逻辑需求

本部分描述了煤炭采购辅助决策系统数据库的逻辑需求。数据库需要支持系统的各项功能，包括数据存储、检索、更新和删除操作，确保数据的一致性、完整性和安全性。

数据库结构

数据库设计需要满足以下逻辑需求：

用户管理
- 用户表：存储用户的基本信息，包括用户 ID、用户名、密码、角色、创建时间和最后登录时间等。
- 角色表：定义不同用户角色及其权限。
煤炭数据管理
- 煤炭价格表：记录煤炭价格信息，包括价格 ID、日期、价格、来源等。
- 销售数据表：记录销售情况，包括销售 ID、销售日期、数量、销售额等。
- 原料市场表：记录原材料市场数据，包括原料 ID、日期、价格、供应商等。
- 产品市场表：记录产品市场数据，包括产品 ID、日期、价格、销量等。
预测与分析数据
- 预测数据表：存储预测结果，包括预测 ID、预测日期、预测价格、预测区间、模型参数等。
- 分析报表表：存储生成的分析报表，包括报表 ID、生成日期、报表类型、内容摘要等。
外部数据
- 气象数据表：记录气象信息，包括气象 ID、日期、温度、降水量等。
- 经济指标表：记录经济指标数据，包括指标 ID、日期、指标名称、数值等。

数据库设计要求

数据一致性和完整性
- 所有表必须设置主键，确保记录的唯一性。
- 适当使用外键约束，确保数据的一致性和完整性。
- 使用触发器和存储过程保证复杂业务逻辑的正确性。
数据存储和检索
- 设计合理的索引，提高查询效率。
- 支持复杂查询，满足业务需求的多样性。
数据安全性
- 用户数据和敏感信息应进行加密存储。
- 实现权限控制，确保不同角色只能访问和操作其权限范围内的数据。
数据备份和恢复
- 制定数据备份策略，定期备份数据库，确保数据安全。
- 提供数据恢复机制，在数据丢失或损坏时能够快速恢复。

数据库表结构

以下是各主要表的逻辑结构设计：

用户表 (Users)
- user_id (主键)
- username
- password
- role_id (外键，关联角色表)
- created_at
- last_login
角色表 (Roles)
- role_id (主键)
- role_name
- permissions
煤炭价格表 (CoalPrices)
- price_id (主键)
- date
- price
- source
销售数据表 (SalesData)
- sales_id (主键)
- sales_date
- quantity
- sales_amount
原料市场表 (RawMaterialMarket)
- material_id (主键)
- date
- price
- supplier
产品市场表 (ProductMarket)
- product_id (主键)
- date
- price
- sales_volume
预测数据表 (ForecastData)
- forecast_id (主键)
- forecast_date
- forecast_price
- forecast_interval
- model_params
分析报表表 (AnalysisReports)
- report_id (主键)
- generated_date
- report_type
- summary
气象数据表 (WeatherData)
- weather_id (主键)
- date
- temperature
- precipitation
经济指标表 (EconomicIndicators)
- indicator_id (主键)
- date
- indicator_name
- value

数据库设计示意图

plaintext

+-----------------+      +------------------+       +------------------+
|     Users       |      |      Roles       |       |   CoalPrices      |
+-----------------+      +------------------+       +------------------+
| user_id (PK)    |<---->| role_id (PK)     |       | price_id (PK)     |
| username        |      | role_name        |       | date              |
| password        |      | permissions      |       | price             |
| role_id (FK)    |      +------------------+       | source            |
| created_at      |                                   
| last_login      |
+-----------------+

+-----------------+      +------------------+       +------------------+
|   SalesData     |      | RawMaterialMarket|       | ProductMarket    |
+-----------------+      +------------------+       +------------------+
| sales_id (PK)   |      | material_id (PK) |       | product_id (PK)  |
| sales_date      |      | date             |       | date             |
| quantity        |      | price            |       | price            |
| sales_amount    |      | supplier         |       | sales_volume     |
+-----------------+      +------------------+       +------------------+

+-----------------+      +------------------+       +------------------+
| ForecastData    |      | AnalysisReports  |       |   WeatherData    |
+-----------------+      +------------------+       +------------------+
| forecast_id (PK)|      | report_id (PK)   |       | weather_id (PK)  |
| forecast_date   |      | generated_date   |       | date             |
| forecast_price  |      | report_type      |       | temperature      |
| forecast_interval|     | summary          |       | precipitation    |
| model_params    |      +------------------+       +------------------+
+-----------------+                               
                              
+-----------------+
|EconomicIndicators|
+-----------------+
| indicator_id (PK)|
| date             |
| indicator_name   |
| value            |
+-----------------+

设计约束

根据系统的需求和功能，本部分描述了系统的设计约束，包括技术约束、标准依从性、性能约束、兼容性约束、可维护性约束、数据存储和管理约束、其他约束等。

标准依从性

ID	约束描述
DS-CST-SC-01	系统必须遵循《中华人民共和国网络安全法》和《个人信息保护法》。
DS-CST-SC-02	遵循 PEP 8 编码规范，确保代码的可读性和维护性。
DS-CST-SC-03	遵循 RESTful API 设计原则，确保 API 的可用性和一致性。
DS-CST-SC-04	数据传输必须使用 HTTPS 协议，确保数据在传输过程中被加密。
DS-CST-SC-05	敏感数据如用户密码必须使用强加密算法进行存储（例如 SHA-256 或更高级）。
DS-CST-SC-06	遵循《Web 内容无障碍指南》（WCAG），确保系统对所有用户的可访问性。

性能约束

ID	约束描述
DS-CST-PC-01	系统的响应时间应保持在合理范围内，通常情况下不超过 2 秒。
DS-CST-PC-02	对于大规模数据的处理和分析，系统应在 10 分钟内完成常规任务。
DS-CST-PC-03	系统应支持至少 1000 个并发用户访问和操作。

兼容性约束

ID	约束描述
DS-CST-CC-01	系统前端必须兼容主流浏览器，包括 Google Chrome、Mozilla Firefox、Safari 和 Microsoft Edge。
DS-CST-CC-02	系统应在 Windows、macOS 和主流 Linux 发行版上运行良好。
DS-CST-CC-03	系统的移动端界面必须在常见的移动设备上兼容良好，包括 Android 和 iOS 设备。

可维护性约束

ID	约束描述
DS-CST-MC-01	系统必须采用模块化设计，确保各功能模块可以独立开发和维护。
DS-CST-MC-02	开发过程中必须编写详细的技术文档，包括但不限于系统架构文档、API 文档和用户手册。
DS-CST-MC-03	实施代码审查流程，确保代码质量和一致性。

数据存储和管理约束

ID	约束描述
DS-CST-DS-01	必须实施定期的数据备份策略，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复。
DS-CST-DS-02	对于长期不使用的数据，系统应提供归档功能，以提高数据库的访问效率。
DS-CST-DS-03	使用外键约束、触发器等机制确保数据的一致性和完整性。

其他约束

ID	约束描述
DS-CST-OC-01	系统必须实现细粒度的用户权限管理，确保不同角色的用户只能访问和操作其权限范围内的功能和数据。
DS-CST-OC-02	系统应支持多语言版本，尤其是中文和英文，以满足国际用户的需求。
DS-CST-OC-03	系统设计应具有良好的可扩展性，能够在未来根据需求增加新的功能模块和数据源。

软件系统属性

在煤炭采购辅助决策系统的设计和实现过程中，考虑并遵循以下软件系统属性，以确保系统的高效性、可靠性和用户满意度。这些属性是系统需求验证和确认的重要基石。

可靠性

系统的可靠性是指在特定条件下、在规定的时间内，系统能够稳定运行且无故障。对于煤炭采购辅助决策系统而言，可靠性尤为重要，因为用户依赖系统来做出关键的采购决策。因此，系统应具备如下可靠性特性：

无间断运行：系统必须保证高可用性，特别是在业务高峰期，必须确保系统无故障运行。
数据准确性：系统中所有数据处理和分析结果必须准确无误，以提供可靠的决策支持。
恢复能力：在发生故障时，系统应能够快速恢复，并将数据损失降到最低。

可用性

系统的可用性是指用户能够顺利访问和使用系统的能力。高可用性意味着系统可以在用户需要时随时可用，并能提供一致的性能表现。为确保系统的可用性，应包括以下方面：

用户友好：系统界面应直观、易操作，减少用户的学习成本。
及时响应：系统应能在用户请求后迅速响应，确保用户体验顺畅。
冗余设计：关键组件应设计冗余机制，以确保即使部分组件出现问题，系统仍能正常运行。

安全保密性

系统的安全保密性是指保护系统数据和资源不被未授权访问、使用、修改或破坏。鉴于煤炭采购涉及大量敏感数据，系统必须具备以下安全保密性特征：

数据加密：所有传输和存储的数据都应进行加密处理，防止数据泄露。
访问控制：严格的用户身份验证和权限管理，确保只有授权用户才能访问和操作系统数据。
日志记录：记录所有用户操作和系统事件，以便审计和追踪。

可维护性

系统的可维护性是指系统在运行期间能够被方便地维护、更新和扩展。高可维护性有助于系统长期运行的稳定性和可持续发展。为确保系统的可维护性，应具备以下特性：

模块化设计：系统应采用模块化设计，使各功能模块独立且易于维护和升级。
文档完整：提供详细的系统文档，包括设计文档、用户手册、维护指南等，便于维护人员快速理解系统结构和功能。
自动化测试：引入自动化测试机制，确保在系统更新或修改后，能够快速验证系统功能的正确性。

可移植性

系统的可移植性是指系统能够方便地移植到不同的硬件或软件环境中运行。在多样化的用户需求和快速变化的技术环境下，可移植性显得尤为重要。为此，系统应具备以下特性：

平台独立：尽量减少对特定硬件和操作系统的依赖，确保系统可以在不同平台上运行。
使用标准化技术：采用标准化的编程语言和开发框架，以提高系统的移植性和兼容性。
灵活配置：系统应具有灵活的配置选项，使其能够根据不同环境进行调整和优化。

严格遵循上述软件系统属性，煤炭采购辅助决策系统不仅能够满足当前用户的需求，还能确保系统的长远稳定运行和持续改进。这将为用户提供可靠的决策支持工具，提升其在煤炭市场中的竞争力，进而实现更高的经济效益。

附录

原型设计

ID 列表

ID	描述
DS-CONSTRAINT-ECONOMIC	总体描述 - 约束 - 经济约束
DS-CONSTRAINT-HARDWARE	总体描述 - 约束 - 硬件局限
DS-CONSTRAINT-INTERFACE	总体描述 - 约束 - 与其他应用的接口
DS-CONSTRAINT-LEGAL	总体描述 - 约束 - 法律政策
DS-CONSTRAINT-PARALLEL	总体描述 - 约束 - 并行操作
DS-CONSTRAINT-RELIABILITY	总体描述 - 约束 - 可靠性需求
DS-CONSTRAINT-SECURITY	总体描述 - 约束 - 安全和保密考虑
DS-CONSTRAINT-TECHNICAL	总体描述 - 约束 - 技术约束
DS-DF-01	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 1
DS-DF-02	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 2
DS-DF-03	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 3
DS-DF-04	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 4
DS-DF-T-01	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 技术需求 - 1
DS-DF-T-02	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 技术需求 - 2
DS-DF-T-03	具体需求 - 功能需求 - 数据流 - 技术需求 - 3
DS-HW-INTERFACE	具体需求 - 外部接口需求 - 硬件接口
DS-OO-CONCEPT	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类
DS-OO-CONCEPT-01	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类 - 1
DS-OO-CONCEPT-02	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类 - 2
DS-OO-CONCEPT-03	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类 - 3
DS-OO-CONCEPT-04	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类 - 4
DS-OO-CONCEPT-05	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类 - 5
DS-OO-CONCEPT-06	具体需求 - 面向对象建模 - 概念类 - 6
DS-RD-01	具体需求 - 需求分配 - 1
DS-RD-02	具体需求 - 需求分配 - 2
DS-RD-03	具体需求 - 需求分配 - 3
DS-RD-04	具体需求 - 需求分配 - 4
DS-RD-05	具体需求 - 需求分配 - 5
DS-SI-DATABASE	具体需求 - 外部接口需求 - 软件接口 - 数据库接口
DS-SI-RESTFUL_API	具体需求 - 外部接口需求 - 软件接口 - RESTful API 接口
DS-SOL-01	总体描述 - 产品描述 - 备选方案 - 1
DS-SOL-02	总体描述 - 产品描述 - 备选方案 - 2
DS-SOL-03	总体描述 - 产品描述 - 备选方案 - 3
DS-SW-INTERFACE	总体描述 - 产品描述 - 软件接口
DS-UC-01	具体需求 - 功能需求 - 用例 - 1
DS-UC-02	具体需求 - 功能需求 - 用例 - 2
DS-UC-03	具体需求 - 功能需求 - 用例 - 3
DS-UC-04	具体需求 - 功能需求 - 用例 - 4
DS-UC-05	具体需求 - 功能需求 - 用例 - 5
DS-UI-ADAPT	具体需求 - 外部接口需求 - 用户界面 - 适配性
DS-UI-FRAME_SKETCH	具体需求 - 外部接口需求 - 用户界面 - 框架草图
DS-UI-PALETTE	具体需求 - 外部接口需求 - 用户界面 - 调色板
DS-UI-FRAME_COMP	具体需求 - 外部接口需求 - 用户界面 - 框架组件对比
DS-UI-DESIGN_SYSTEM	具体需求 - 外部接口需求 - 用户界面 - 设计系统
DS-UI-PROTOTYPE	具体需求 - 外部接口需求 - 用户界面 - 原型设计
DS-CST-SC	具体需求 - 设计约束 - 标准依从性
DS-CST-PC	具体需求 - 设计约束 - 性能约束
DS-CST-CC	具体需求 - 设计约束 - 兼容性约束
DS-CST-MC	具体需求 - 设计约束 - 可维护性约束
DS-CST-DS	具体需求 - 设计约束 - 数据存储和管理约束
DS-CST-OC	具体需求 - 设计约束 - 其他约束

软件需求规格说明书 ​

引言 ​

目的 ​

范围 ​

定义、简写和缩略语 ​

ID 格式 ​

定义 ​

引用文件 ​

综述 ​

总体描述 ​

产品描述 ​

备选方案 ​

产品功能 ​

系统接口 ​

用户界面 ​

硬件接口 ​

软件接口 ​

通信接口 ​

内存与存储 ​

运行需求 ​

操作 ​

现场适应性需求 ​

用户特点 ​

详细描述 ​

涉众分析 ​

约束 ​

经济约束 ​

法律政策 ​

技术约束 ​

硬件局限 ​

与其他应用的接口 ​

并行操作 ​

可靠性需求 ​

安全和保密安全考虑 ​

假设和依赖关系 ​

需求分配 ​

具体需求 ​

功能需求 ​

用例 ​

登录系统 ​

用户注册 ​

预测分析 ​

生成采购和生产方案 ​

系统维护与支持 ​

故事板 ​

面向对象建模 ​

概念类 ​

类的关联图 ​

类的顺序图、通信图 ​

状态图 ​

数据流 ​

数据获取和处理流程 ​

数据分析流程 ​

模型再训练流程 ​

分析可视化流程 ​

采购和生产方案生成流程 ​

系统运行总信息流 ​

关键流程的决策树、微规格说明 ​

实体关系图 ​

外部接口需求 ​

用户界面 ​

硬件接口 ​

软件接口 ​

性能需求 ​

响应时间 ​

系统可用性 ​

并发用户数 ​

数据处理能力 ​

吞吐量 ​

数据库逻辑需求 ​

数据库结构 ​

数据库设计要求 ​

数据库表结构 ​

数据库设计示意图 ​

设计约束 ​

标准依从性 ​

性能约束 ​

兼容性约束 ​

可维护性约束 ​

数据存储和管理约束 ​

软件需求规格说明书

引言

目的

范围

定义、简写和缩略语

ID 格式

定义

引用文件

综述

总体描述

产品描述

备选方案

产品功能

系统接口

用户界面

硬件接口

软件接口

通信接口

内存与存储

运行需求

操作

现场适应性需求

用户特点

详细描述

涉众分析

约束

经济约束

法律政策

技术约束

硬件局限

与其他应用的接口

并行操作

可靠性需求

安全和保密安全考虑

假设和依赖关系

需求分配

具体需求

功能需求

用例

登录系统

用户注册

预测分析

生成采购和生产方案

系统维护与支持

故事板

面向对象建模

概念类

类的关联图

类的顺序图、通信图

状态图

数据流

数据获取和处理流程

数据分析流程

模型再训练流程

分析可视化流程

采购和生产方案生成流程

系统运行总信息流

关键流程的决策树、微规格说明

实体关系图

外部接口需求

用户界面

硬件接口

软件接口

性能需求

响应时间

系统可用性

并发用户数

数据处理能力

吞吐量

数据库逻辑需求

数据库结构

数据库设计要求

数据库表结构

数据库设计示意图

设计约束

标准依从性

性能约束

兼容性约束

可维护性约束

数据存储和管理约束