Django Prophet を使用して交通渋滞を予測するにはどうすればよいですか?

Django Prophet を使用して交通渋滞を予測するにはどうすればよいですか?

はじめに
交通渋滞は、すべての都市が直面する共通の問題です。交通渋滞を解決するには、交通の流れを正確に予測し、渋滞を緩和するための適切な措置を講じることが必要です。この記事では、Django Prophet モジュールを使用して交通渋滞を予測する方法を詳細なコード例とともに紹介します。

1. Django Prophet の概要
   Django Prophet は、Python ベースの時系列予測モジュールであり、Django フレームワークにおける Facebook Prophet モジュールの実装です。 Prophet モジュールは、Facebook によって開発された、高速かつ柔軟で使いやすい時系列予測ツールです。これは相加的モデルに基づいており、傾向、季節性、休日などを含む解釈可能なコンポーネントを備えています。
2. データの収集と準備
   まず、交通の流れに関連するデータを収集する必要があります。このデータは、交通モニターやバスの GPS データなどのソースから取得できます。この例では、長期にわたる交通流データがあると仮定します。データには、日付/時刻列とトラフィック量を表す列が含まれている必要があります。

次に、データをロードし、必要な前処理を実行します。 Pandas ライブラリを使用して、これらのタスクを実行できます。サンプル コードは次のとおりです。

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. Django Prophet モデルの作成
   次に、時系列予測用の Django Prophet モデルを作成する必要があります。まず、Django Prophet モジュールをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます:

pip install django-prophet

次に、Django プロジェクトの settings.py ファイルに次のコードを追加する必要があります:

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

サンプル コードは次のとおりです。次のように:

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. 予測モデルを実行する
   Django Prophet モデルを作成した後、そのモデルを使用して予測を行うことができます。まず、Django プロジェクトの views.py ファイルに次のコードを追加する必要があります:

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)

次に、Django プロジェクトの urls.py ファイルに次のコードを追加する必要があります。

from django.urls import path
from .views import predict_traffic

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

/predict_traffic/ にリクエストを送信することで、予測結果を取得できます。

結論
この記事では、Django Prophet を使用して渋滞を予測する方法を紹介します。まず交通流データを収集して準備し、次に Django Prophet モデルを作成し、そのモデルを使用して予測を行いました。 Django Prophet を使用することで、交通渋滞をよりよく理解して予測できるため、渋滞の問題を軽減するための適切な措置を講じることができます。

この記事が皆様のお役に立てば幸いです。

以上がDjango Prophet を使用して交通渋滞を予測するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。