for (int i = 0; i < rowcount; i++)
            {
                xlSheet.Cells[i + 2, 1] = QueryGridView.Rows[i].Cells[0].Value.ToString();
                xlSheet.Cells[i + 2, 2] = QueryGridView.Rows[i].Cells[1].Value.ToString();
                xlSheet.Cells[i + 2, 3] = QueryGridView.Rows[i].Cells[2].Value.ToString();
                //xlSheet.Cells[i + 2, 4] = QueryGridView.Rows[i].Cells[3].Value.ToString();

            }
            xlApp.Visible = true;

            //关闭EXCEL的进程
            try
            {
                foreach (System.Diagnostics.Process thisproc in System.Diagnostics.Process.GetProcessesByName("EXCEL"))
                {
                    if (!thisproc.CloseMainWindow())
                    {
                        thisproc.Kill();
                    }
                }
            }
            catch (Exception Exc)
            {
                MessageBox.Show(this, Exc.Message);
            }
5.3    交通流量预测界面的实现
这个部分主要实现的是用户对项目信息的输入与管理，几个部分的逻辑结构大体相同，都包含新增、保存、删除和查询的功能。如图5.5所示：
 图 5.5    基于多元回归法预测界面
这个界面包含对项目基本信息的管理，可以对预测时间点进行选择，并可以通过下拉框对预测路段和预测对象进行选择，其中预测路段是通过对数据库进行字段查询取得路段名，代码如下：
StringBuilder strsql = new StringBuilder();
strsql.Append("select distinct substr(descriptio,1, length(descriptio)) roadname from OVERHEADROAD");
DataTable dt = DbHelperSQL.Query(strsql.ToString()).Tables[0];
RoadComboBox.DataSource = dt;
预测按钮中时间响应函数是用来处理查询要求，其中日期是从控件中获取，因SQL Server 2005数据库中的日期显示格式默认为”dd-MM-yyyy”,需将之转化为” yyyy-MM-dd HH:mm:ss” 格式，将数据采用多元回归法进行处理，可以得到预测结果。
当系统开启查询启用模型这一功能的同时，系统也相应的开始进行预测功能。接下去是预测核心模块runForecast()和Multiregression()多元回归算法计算。在runForecast()方法中主要是根据forecastid到数据库中查找详细的预测参数信息，然后执行Multiregression方法。根据多远回归法流程图，系统实现的主要代码如下： C#交通数据采集及整理方法的设计与实现(22):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_274.html