python智慧交通数据分析系统 时间序列预测算法 爬虫 出行速度预测 拥堵预测 大数据

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from fbprophet import Prophet
 
# 假设我们有以下函数来获取智慧交通数据
def get_data(city, date):
    # 这里应该是获取数据的代码，但由于数据不公开，我们模拟一些数据返回
    return pd.DataFrame({
        'time': pd.date_range(start=date, periods=24*7, freq='H'),
        'car_count': np.random.randint(1000, 10000, size=24*7)
    })
 
# 获取数据
city = '北京'
date = '2021-01-01'
data = get_data(city, date)
 
# 数据预处理
data['hour'] = data['time'].dt.hour
data = data.set_index('time')
 
# 使用fbprophet进行时间序列预测
model = Prophet(daily_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
model.fit(data)
future = model.make_future_dataframe(periods=24*7)
forecast = model.predict(future)
 
# 画出预测图
fig1 = model.plot(forecast)
 
# 保存图表
fig1.savefig(f'prophet_prediction_{city}.png')
 
# 输出预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat']])

这个示例展示了如何使用Prophet模型进行时间序列预测，并将预测结果保存为图片文件。注意，这里的数据是模拟的，实际应用中需要替换为实际的交通数据。