Wie kann man mit Django Prophet Verkehrsstaus vorhersagen?

Wie kann man Verkehrsstaus mit Django Prophet vorhersagen?

Einleitung
Verkehrsstaus sind ein häufiges Problem, mit dem jede Stadt konfrontiert ist. Die Lösung von Verkehrsstaus erfordert genaue Vorhersagen des Verkehrsflusses, damit geeignete Maßnahmen zur Stauminderung ergriffen werden können. In diesem Artikel wird anhand detaillierter Codebeispiele erläutert, wie Sie mit dem Django Prophet-Modul Verkehrsstaus vorhersagen können.

1. Einführung in Django Prophet
   Django Prophet ist ein Python-basiertes Zeitreihenvorhersagemodul. Es ist die Implementierung des Facebook Prophet-Moduls unter dem Django-Framework. Das Prophet-Modul ist ein schnelles, flexibles und benutzerfreundliches Zeitreihen-Prognosetool, das von Facebook entwickelt wurde. Es basiert auf einem additiven Modell und verfügt über interpretierbare Komponenten, darunter Trends, Saisonalität, Feiertage usw.
2. Datenerfassung und -vorbereitung
   Zuerst müssen wir Daten zum Verkehrsfluss sammeln. Diese Daten können aus Quellen wie Verkehrsüberwachungsgeräten und Bus-GPS-Daten stammen. In diesem Beispiel gehen wir davon aus, dass wir über Verkehrsflussdaten im Zeitverlauf verfügen. Die Daten sollten eine Datums-/Uhrzeitspalte und eine Spalte enthalten, die das Verkehrsaufkommen darstellt.

Als nächstes laden wir die Daten und führen die notwendige Vorverarbeitung durch. Wir können die Pandas-Bibliothek verwenden, um diese Aufgaben zu erfüllen. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

# 将日期/时间列转换为日期时间对象
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 将流量列命名为‘y’
data.rename(columns={'traffic': 'y'}, inplace=True)

# 将日期时间列设为索引
data.set_index('datetime', inplace=True)

# 对缺失值进行插值处理
data.interpolate(method='linear', inplace=True)

# 打印数据前几行
print(data.head())

3. Erstellen eines Django-Prophet-Modells
   Als nächstes müssen wir ein Django-Prophet-Modell für die Zeitreihenvorhersage erstellen. Zuerst müssen wir das Django Prophet-Modul installieren. Es kann mit dem folgenden Befehl installiert werden:

pip install django-prophet

Dann müssen wir den folgenden Code in die Datei „settings.py“ des Django-Projekts einfügen:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'django_prophet',
    ...
]

Der Beispielcode lautet wie folgt:

from datetime import timedelta
from django.db import models
from django_prophet.models import ProphetModel

# 创建Django Prophet模型
class TrafficPredictionModel(ProphetModel):
    # 定义预测时间间隔
    prediction_period = models.DurationField(default=timedelta(days=7))

    # 定义训练过程中的参数
    @classmethod
    def get_prophet_parameters(cls):
        parameters = super().get_prophet_parameters()
        parameters.update({
            'changepoint_prior_scale': 0.05,
            'seasonality_mode': 'multiplicative'
        })
        return parameters

4. Führen Sie die Vorhersage aus Modell
   Nachdem das Django-Prophet-Modell erstellt wurde, können wir dieses Modell verwenden, um Vorhersagen zu treffen. Zuerst müssen wir den folgenden Code in die Datei „views.py“ des Django-Projekts einfügen:

from django.http import JsonResponse
from django_prophet.forecaster import ProphetForecaster
from .models import TrafficPredictionModel

# 运行预测模型
def predict_traffic(request):
    # 加载Django Prophet模型
    model = TrafficPredictionModel.load_model()

    # 创建ProphetForecaster对象
    forecaster = ProphetForecaster(model)

    # 运行预测
    predictions = forecaster.predict()

    # 返回预测结果
    return JsonResponse(predictions, safe=False)

Dann müssen wir den folgenden Code in die Datei „urls.py“ des Django-Projekts hinzufügen:

from django.urls import path
from .views import predict_traffic

urlpatterns = [
    path('predict_traffic/', predict_traffic, name='predict_traffic'),
]

Nun, wir Sie können dies tun, indem Sie eine Anfrage an /predict_traffic/ senden, um Vorhersageergebnisse zu erhalten.

Fazit
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Django Prophet Verkehrsstaus vorhersagen können. Wir haben zunächst die Verkehrsflussdaten gesammelt und aufbereitet, dann ein Django-Prophet-Modell erstellt und das Modell verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Durch die Verwendung von Django Prophet können wir Verkehrsstaus besser verstehen und vorhersagen, sodass wir geeignete Maßnahmen zur Linderung des Stauproblems ergreifen können.

Ich hoffe, dieser Artikel ist für alle hilfreich!

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