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大数据毕业设计Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测 地铁爬虫 地铁客流量分析 大数据毕设 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱 可视化 计算机毕业设计
   

大数据毕业设计Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测 地铁爬虫 地铁客流量分析 大数据毕设 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱 可视化 计算机毕业设计

题        目

基于大数据的成都地铁客流量分析系统

研究类型

□理论研究□实验研究□应用研究□过程设计☑软件设计□其他研究

题目来源

□教师科研课题□教师自立题目☑学生自立题目

类  型

☑设计   □论文   

论文(设计)是否在实验、实习、工程实践和社会调查等实践环节中完成

☑是   □否   

学    院

计算机科学与工程学院

年 级

2019

学  号

专    业

计算机科学与技术

姓    名

指导教师

辛罡

职  称

实验师

选 题 意 义 及 现 状 简 介

随着城市化进程的加快和人口的不断增长,地铁作为城市主要的一种主要交通工具,凭着其准时性、抗灾性等优越性能,越来越受到广大乘客的青睐。但是由于地铁站有着特殊的运营环境,其内的空间有限,客容量也就随之受到限制,因此,对进入地铁站点的乘客来说,在节假日、上下班高峰、气候恶劣变化、周围出现突发事件等情况下,过多的乘客涌入地铁站内,不仅对会乘客的候车时间造成延误,而且还有可能对乘客在地铁站内的安全造成威胁。所以合理预测地铁客流量对于优化地铁运营、提高乘客出行体验具有重要意义。客流量预测系统可以为地铁公司提供决策支持,以便灵活调整运营策略和资源配置,从而实现更高效的地铁运营管理。本设计将以成都地铁为研究对象,设计和实现基于大数据的成都地铁客流量分析系统,旨在提升地铁运营效率,改善乘客出行体验。

毕 业 论 文(设计)的 主 要 内 容

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。

  1. 设计步骤
  1. 使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;
  2. 使用Python语言编写Spark程序对HDFS(Hadoop Distributed File System)中的数据进行处理分析,并把分析结果写入到MySQL数据库;
  3. 利用echarts+springboot进行前端可视化分析与展示。
  1. 主要功能描述

系统模块分为管理员模块与普通用户模块,普通用户查看可视化效果,管理员在后端负责管理。其功能如下:

    1. 管理员功能:
  1. 登录:系统分配管理员账号与密码,管理员提交正确的账号密码后登录系统。
  2. 个人信息:管理员可以查看ID、姓名、联系电话、邮箱以及头像。
  3. 用户管理:管理员可以查看系统其他用户的个人信息。
  4. 地铁数据:可视化地铁客流数据,管理员可以查看出行高峰期的10个时间段,以及地铁客流量最多的前10个站点。
  5. 预测分析:可视化客流量预测数据,管理员可以查看人流量随时间变化的趋势预测图。
    1. 普通用户功能:
  1. 登录注册:普通用户第一次使用时可通过手机号码或者邮箱进行注册,已经注册好账号的普通用户输入账号密码后登录系统。
  2. 个人信息:普通用户可以查看个人ID、姓名、联系电话、邮箱以及头像。
  3. 地铁数据:可视化客流预测图,普通用户可以查看出行高峰期的10个时间段,以及地铁客流量最多的前10个站点。
  4. 预测分析:可视化客流量预测数据,普通用户可以查看人流量随时间的变化趋势预测图。

创新点:

本课题将使用Python以成都地铁站系统的用户客流量数据为基础,补充研究当日包含的天气因素等数据,完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练,实现对地铁站点的客流进行分析和预测。

机器学习与人工智能应用:利用机器学习、人工智能等技术,系统能够自动学习和优化预测模型,不断提高预测精度。同时,还可以根据历史数据和模式,对未来客流趋势进行预测。

数据可视化与交互式分析:通过数据可视化技术,系统能够将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表,帮助用户更好地理解客流数据。此外,通过交互式分析功能,用户可以更方便地探索和分析不同因素对客流的影响。

拟 解 决 的 问 题 及 思 路 、方 法

问题

1、实时监控与预测:通过先进的算法和数据处理技术,系统能够实时监控地铁客流情况,并在短时间内对客流变化进行预测。这有助于地铁运营商更好地规划运营策略,提高乘客满意度。

2、机器学习与人工智能应用:利用机器学习、人工智能等技术,系统能够自动学习和优化预测模型,不断提高预测精度。同时,还可以根据历史数据和模式,对未来客流趋势进行预测。

3、数据可视化与交互式分析:通过数据可视化技术,系统能够将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表,帮助用户更好地理解客流数据。此外,通过交互式分析功能,用户可以更方便地探索和分析不同因素对客流的影响。

思路、方法

1.文献研究法:根据所要研究内容 ,通过查阅地铁客流量相关文献获得充足的资料,从而全面地了解所研究课题的背景、历史、现状以及前景。

2.研究项目分析法:在进行预测算法理论资料的搜集与分析之后,根据现有的研究项目整体系统进行分析与设计,实现理论与实践的相结合,使理论有理有据,设计更合理。

3.实验研究法:通过对地铁数据收集,从公共数据源获取地铁客流数据以及其他可能影响客流量的数据,然后进行数据清洗、整理数据,利用Python和Spark对数据进行深入分析,探索各因素与地铁客流量之间的关系。最后基于分析结果,利用适当的方法(如机器学习、时间序列分析等)构建预测模型。

研究 进 度 安 排

阶段

阶  段  内  容

起止时间

资料收集、完成选题确认,明确任务,以及完成开题和系统相关技术需求。

2023.10.15~2023.12.29

搭建开发环境、查阅与课题相关文献资料书籍确定系统功能和完成论文的需求分析、概要设计,撰写详细的论文(设计)提纲。

2024.01.01~2024.02.01

在明确概要设计基础上,进行详细设计,并将概要设计进行细化,明确功能设计与相关文档整理。

2024.02.02~2024.03.01

根据明确的详细设计进行代码编写、模块测试以及相应章节论文撰写。

2024.03.02~2024.03.31

系统完善与运行,论文修改与定稿、盲审、完成答辩。

2024.04.01~2024.05.17

指 导 教 师 意 见

指导教师签字:

                 年          月            日

答 辩 小 组 意 见

                                                                               答辩小组组长签名:

                 年          月            日

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 以下是一个简单的地铁客流量预测的 Python 代码示例,使用 ARIMA 模型:

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取地铁客流量数据集
data = pd.read_csv("subway_passenger_flow.csv")
# 将时间列转换为日期时间格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# 设置日期时间列为索引
data.set_index('date', inplace=True)
# 按照日期进行客流量求和
daily_passengers = data.resample('D').sum()
# 拆分训练集和测试集
train_size = int(len(daily_passengers) * 0.8)
train, test = daily_passengers[0:train_size], daily_passengers[train_size:]
# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train, order=(5,1,0))
model_fit = model.fit()
# 预测客流量
predictions = model_fit.forecast(steps=len(test))
# 可视化预测结果
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(train.index, train, label='Train')
plt.plot(test.index, test, label='Test')
plt.plot(test.index, predictions, label='Predictions')
plt.legend()
plt.show()

在这段代码中,我们首先读取地铁客流量数据集,将时间列转换为日期时间格式,并按日期对客流量进行求和。然后,我们拆分数据集为训练集和测试集,利用 ARIMA 模型对训练集进行拟合,并预测测试集的客流量。最后,我们可视化了训练集、测试集和预测结果,以便观察模型的表现。

请注意,以上代码仅为演示目的,实际应用中需要根据数据集的特点和需求进行参数调整和模型优化。

 
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文章名称:《大数据毕业设计Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测 地铁爬虫 地铁客流量分析 大数据毕设 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱 可视化 计算机毕业设计》
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