Bagaimana untuk meramalkan kesesakan lalu lintas menggunakan Django Prophet?

Bagaimana untuk meramalkan kesesakan lalu lintas menggunakan Django Prophet?

Pengenalan
Kesesakan lalu lintas adalah masalah biasa yang dihadapi oleh setiap bandar. Menyelesaikan kesesakan lalu lintas memerlukan ramalan aliran trafik yang tepat supaya langkah sewajarnya dapat diambil untuk mengurangkan kesesakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan modul Django Prophet untuk meramalkan kesesakan lalu lintas, dengan contoh kod terperinci.

1. Pengenalan kepada Django Prophet
   Django Prophet ialah modul ramalan siri masa berasaskan Python Ia merupakan pelaksanaan modul Facebook Nabi di bawah rangka kerja Django. Modul Nabi ialah alat ramalan siri masa yang pantas, fleksibel dan mudah digunakan yang dibangunkan oleh Facebook. Ia berdasarkan model aditif dan mempunyai komponen yang boleh ditafsir termasuk trend, kemusim, cuti, dsb.
2. Pengumpulan dan Penyediaan Data
   Pertama, kita perlu mengumpul data berkaitan aliran trafik. Data ini boleh datang daripada sumber seperti pemantau trafik dan data GPS bas. Dalam contoh ini, kami menganggap bahawa kami mempunyai data aliran trafik dari semasa ke semasa. Data hendaklah mengandungi lajur tarikh/masa dan lajur yang mewakili volum trafik.

Seterusnya, kami memuatkan data dan melaksanakan prapemprosesan yang diperlukan. Kita boleh menggunakan perpustakaan Pandas untuk menyelesaikan tugasan ini. Kod sampel adalah seperti berikut:

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. Mencipta model Django Prophet
   Seterusnya, kita perlu mencipta model Django Prophet untuk ramalan siri masa. Pertama, kita perlu memasang modul Django Prophet. Ia boleh dipasang menggunakan arahan berikut:

pip install django-prophet

Kemudian, kita perlu menambah kod berikut dalam fail settings.py projek Django:

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

Kod sampel adalah seperti berikut:

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. Jalankan ramalan model
   Selepas model Django Prophet telah dibuat, kita boleh menggunakan model ini untuk membuat ramalan. Pertama, kita perlu menambah kod berikut dalam fail views.py projek Django:

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)

Kemudian, kita perlu menambah kod berikut dalam fail urls.py projek Django:

from django.urls import path
from .views import predict_traffic

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

Sekarang, kita boleh melakukan ini dengan menghantar permintaan kepada /predict_traffic/ untuk mendapatkan hasil ramalan.

Kesimpulan
Artikel ini menerangkan cara menggunakan Django Prophet untuk meramalkan kesesakan lalu lintas. Kami mula-mula mengumpul dan menyediakan data aliran trafik, kemudian mencipta model Django Prophet dan menggunakan model itu untuk membuat ramalan. Dengan menggunakan Django Prophet, kita boleh lebih memahami dan meramalkan kesesakan lalu lintas supaya kita boleh mengambil langkah yang sewajarnya untuk mengurangkan masalah kesesakan itu.

Semoga artikel ini bermanfaat kepada semua!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk meramalkan kesesakan lalu lintas menggunakan Django Prophet?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!