国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

博主介紹:?全網(wǎng)粉絲10W+,前互聯(lián)網(wǎng)大廠軟件研發(fā)、集結(jié)碩博英豪成立工作室。專注于計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)6年之久,選擇我們就是選擇放心、選擇安心畢業(yè)?感興趣的可以先收藏起來(lái),點(diǎn)贊、關(guān)注不迷路?

畢業(yè)設(shè)計(jì):2023-2024年計(jì)算機(jī)畢業(yè)設(shè)計(jì)1000套(建議收藏)

畢業(yè)設(shè)計(jì):2023-2024年最新最全計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)選題匯總

1、項(xiàng)目介紹

技術(shù)棧:
Python語(yǔ)言、Flask框架、requests爬蟲、sqlite數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)fbprophet庫(kù)、預(yù)測(cè)出行速度、擁堵預(yù)測(cè)、HTML

2、項(xiàng)目界面

(1)北京大數(shù)據(jù)智慧交通數(shù)據(jù)分析大屏
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)
(2)智慧交通數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)
(3)廣州大數(shù)據(jù)智慧交通數(shù)據(jù)分析大屏
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)

(4)出行速度預(yù)測(cè)分析
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)

(5)擁堵系數(shù)預(yù)測(cè)
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)

(6)注冊(cè)登錄界面
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)

(7)后臺(tái)數(shù)據(jù)管理
大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)

3、項(xiàng)目說(shuō)明

本課題通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)采集高德地圖提供的一個(gè)交通情報(bào)和路況報(bào)告網(wǎng)站,獲取交通擁堵情況、路況狀況數(shù)據(jù),為系統(tǒng)的搭建提供了夯實(shí)的基礎(chǔ)。使用Python語(yǔ)言對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,使用pycharm內(nèi)嵌的sqlite數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ);采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法,對(duì)各城市的出行速度進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過使用直觀的可視化工具,如圖表、地圖等,系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)結(jié)果以更易理解的方式呈現(xiàn)給用戶。同時(shí),系統(tǒng)可能提供友好的用戶界面,使用戶能夠方便地輸入選項(xiàng),并進(jìn)行交互式的數(shù)據(jù)分析。本課題主要分為以下六個(gè)模塊:
1、數(shù)據(jù)獲取
使用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)結(jié)合requests爬蟲框架采集高德地圖提供的一個(gè)交通情報(bào)和路況報(bào)告網(wǎng)站,獲取交通擁堵情況、路況狀況數(shù)據(jù)。
2、注冊(cè)登錄
用戶必須先進(jìn)行注冊(cè),輸入用戶名、密碼進(jìn)行注冊(cè),系統(tǒng)根據(jù)賬號(hào)密碼查詢數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證,重復(fù)注冊(cè)系統(tǒng)會(huì)提示用戶已存在。
3、北京交通數(shù)據(jù)分析可視化
系統(tǒng)對(duì)采集的北京交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與可視化展示,包括:各個(gè)行政區(qū)的最新?lián)矶孪禂?shù)、擁堵情況變化、擁堵系數(shù)變化、出行速度情況等等指標(biāo)。
4、廣州交通數(shù)據(jù)分析可視化
系統(tǒng)對(duì)采集的廣州交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與可視化展示,包括:各個(gè)行政區(qū)的最新?lián)矶孪禂?shù)、擁堵情況變化、擁堵系數(shù)變化、出行速度情況等等指標(biāo)。
5、出行速度預(yù)測(cè)
本文使用了時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法,對(duì)各城市的出行速度進(jìn)行預(yù)測(cè)。
6、后臺(tái)數(shù)據(jù)管理
系統(tǒng)開發(fā)了數(shù)據(jù)后臺(tái)管理,管理員可以登錄賬號(hào)進(jìn)入后臺(tái)數(shù)據(jù)管理界面,對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查,對(duì)前臺(tái)注冊(cè)的用戶進(jìn)行管理和權(quán)限設(shè)置。

大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?,biyesheji0002,biyesheji0001,畢業(yè)設(shè)計(jì),大數(shù)據(jù),python,爬蟲,交通,智慧交通,時(shí)間序列,畢業(yè)設(shè)計(jì)

4、核心代碼

# !/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
from flask import Flask, request, render_template,jsonify,abort,session,redirect, url_for
import os
import models
from models import app
import time
from sqlalchemy import or_,and_
import pandas
import datetime
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin import Admin
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView

app = Flask(__name__)

# 配置sqlite數(shù)據(jù)庫(kù)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///transportation.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

app.secret_key = 'a_secret_key'
db = SQLAlchemy(app)

# 初始化Flask Admin
admin = Admin(app, name='后臺(tái)管理')

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def index():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':
        results = models.Transportation.query.all()
        return render_template('index.html',**locals())

@app.route('/yuce', methods=['GET', 'POST'])
def yuce():
    if request.method == 'GET':
        result = list(set([str(i.city) + '-' + str(i.city_proper) for i in models.Transportation.query.all()]))
        result.sort()
        name = request.args.get('name','廣州-天河區(qū)')
        print(name)
        name = name.split('-')[-1]
        datas = yuce1(name)
        print(datas)
        riqi = [i['riqi'] for i in datas]
        piaofang = [round(i['xisu'],2) for i in datas]
        return render_template('yuce.html',**locals())

@app.route('/yuce_prophet', methods=['GET', 'POST'])
def yuce_prophet():
    if request.method == 'GET':
        result = list(set([str(i.city) + '-' + str(i.city_proper) for i in models.Transportation.query.all()]))
        result.sort()
        name = request.args.get('name','廣州-天河區(qū)')
        print(name)
        name = name.split('-')[-1]
        datas = yuce2(name)
        print(datas)
        return render_template('yuce_prophet.html',**locals())

@app.route('/gz_charts', methods=['GET', 'POST'])
def gz_charts():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':

        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '廣州')]

        city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()]))
        city_propers.sort()
        map_data = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]})

        print(map_data)

        #最新?lián)矶孪禂?shù)
        city_proper_name = []
        city_proper_index = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            city_proper_name.append(resu)
            city_proper_index.append(reslut[-1][3])


        #天河區(qū)擁堵情況變化
        tianhe_names = []
        tianhe_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '天河區(qū)')]


        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))



        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            tianhe_names.append(resu)
            tianhe_count.append(resu1[0][4])

        #荔灣區(qū)擁堵系數(shù)變化
        liwan_names = []
        liwan_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '荔灣區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            liwan_names.append(resu)
            liwan_count.append(resu1[0][3])

        #越秀區(qū)擁堵情況變化
        yuexiu_names = []
        yuexiu_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '越秀區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            yuexiu_names.append(resu)
            yuexiu_count.append(resu1[0][4])

        return render_template('gz_daping.html',**locals())

@app.route('/cq_charts', methods=['GET', 'POST'])
def cq_charts():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':

        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '重慶')]

        city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()]))
        city_propers.sort()
        map_data = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]})

        print(map_data)

        #最新?lián)矶孪禂?shù)
        city_proper_name = []
        city_proper_index = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            city_proper_name.append(resu)
            city_proper_index.append(reslut[-1][3])


        #大渡口區(qū)擁堵情況變化
        tianhe_names = []
        tianhe_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '大渡口區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            tianhe_names.append(resu)
            tianhe_count.append(resu1[0][4])

        #江北區(qū)擁堵系數(shù)變化
        liwan_names = []
        liwan_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '江北區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            liwan_names.append(resu)
            liwan_count.append(resu1[0][3])

        #南岸區(qū)擁堵情況變化
        yuexiu_names = []
        yuexiu_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '南岸區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            yuexiu_names.append(resu)
            yuexiu_count.append(resu1[0][4])

        return render_template('cq_daping.html',**locals())


@app.route('/wuhan_charts', methods=['GET', 'POST'])
def wuhan_charts():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':

        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '武漢')]

        city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()]))
        city_propers.sort()
        map_data = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]})

        print(map_data)

        #最新?lián)矶孪禂?shù)
        city_proper_name = []
        city_proper_index = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            city_proper_name.append(resu)
            city_proper_index.append(reslut[-1][3])


        #江漢區(qū)擁堵情況變化
        tianhe_names = []
        tianhe_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '江漢區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            tianhe_names.append(resu)
            tianhe_count.append(resu1[0][4])

        #武昌區(qū)擁堵系數(shù)變化
        liwan_names = []
        liwan_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '武昌區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            liwan_names.append(resu)
            liwan_count.append(resu1[0][3])

        #江岸區(qū)擁堵情況變化
        yuexiu_names = []
        yuexiu_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '江岸區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            yuexiu_names.append(resu)
            yuexiu_count.append(resu1[0][4])

        return render_template('wuhan_daping.html',**locals())

@app.route('/zhangzhou_daping', methods=['GET', 'POST'])
def zhangzhou_daping():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':

        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '漳州')]

        city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()]))
        city_propers.sort()
        map_data = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]})

        print(map_data)

        #最新?lián)矶孪禂?shù)
        city_proper_name = []
        city_proper_index = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            city_proper_name.append(resu)
            city_proper_index.append(reslut[-1][3])


        #龍文區(qū)擁堵情況變化
        tianhe_names = []
        tianhe_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '龍文區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            tianhe_names.append(resu)
            tianhe_count.append(resu1[0][4])

        #薌城區(qū)擁堵系數(shù)變化
        liwan_names = []
        liwan_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '薌城區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            liwan_names.append(resu)
            liwan_count.append(resu1[0][3])

        #龍文區(qū)擁堵情況變化
        yuexiu_names = []
        yuexiu_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '龍文區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            yuexiu_names.append(resu)
            yuexiu_count.append(resu1[0][4])

        return render_template('zhangzhou_daping.html',**locals())


@app.route('/ganzhou_charts', methods=['GET', 'POST'])
def ganzhou_charts():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':

        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '贛州')]

        city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()]))
        city_propers.sort()
        map_data = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]})

        print(map_data)

        #最新?lián)矶孪禂?shù)
        city_proper_name = []
        city_proper_index = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            city_proper_name.append(resu)
            city_proper_index.append(reslut[-1][3])


        #章貢區(qū)擁堵情況變化
        tianhe_names = []
        tianhe_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '章貢區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            tianhe_names.append(resu)
            tianhe_count.append(resu1[0][4])

        #南康區(qū)擁堵系數(shù)變化
        liwan_names = []
        liwan_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '南康區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            liwan_names.append(resu)
            liwan_count.append(resu1[0][3])

        #贛縣區(qū)擁堵情況變化
        yuexiu_names = []
        yuexiu_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '贛縣區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            yuexiu_names.append(resu)
            yuexiu_count.append(resu1[0][4])

        return render_template('ganzhou_daping.html',**locals())

@app.route('/bj_charts', methods=['GET', 'POST'])
def bj_charts():#主頁(yè)
    uuid = session.get('uuid')#獲取session的數(shù)據(jù),判斷是否登錄,如未登錄跳轉(zhuǎn)到登錄頁(yè)
    if uuid:
        if not models.User.query.get(uuid):
            return redirect(url_for('login'))
        else:
            username = models.User.query.get(uuid).name
    else:
        return redirect(url_for('login'))
    if request.method == 'GET':

        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '北京')]

        city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()]))
        city_propers.sort()
        map_data = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]})

        print(map_data)

        #最新?lián)矶孪禂?shù)
        city_proper_name = []
        city_proper_index = []
        for resu in city_propers:
            reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist()
            city_proper_name.append(resu)
            city_proper_index.append(reslut[-1][3])


        #朝陽(yáng)區(qū)擁堵情況變化
        tianhe_names = []
        tianhe_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '朝陽(yáng)區(qū)')]




        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))



        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            tianhe_names.append(resu)
            tianhe_count.append(resu1[0][4])

        #海淀區(qū)擁堵系數(shù)變化
        liwan_names = []
        liwan_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '海淀區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            liwan_names.append(resu)
            liwan_count.append(resu1[0][3])

        #西城區(qū)擁堵情況變化
        yuexiu_names = []
        yuexiu_count = []
        reslut = datas[datas['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == '西城區(qū)')]
        date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()]))
        date_set.sort()
        for resu in date_set[-24:]:
            resu1 = reslut[reslut['獲取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist()
            yuexiu_names.append(resu)
            yuexiu_count.append(resu1[0][4])

        return render_template('bj_daping.html',**locals())



from collections import OrderedDict
import pandas as pd
import models
from sqlalchemy import or_,and_
import datetime
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy
import traceback

def yuce1(name):
    try:
        sql_command = 'select * from Transportation '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        da = df[df['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == name)]
        datas = df[df['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == name)].values.tolist()

        date_day = list(set([int(datetime.datetime.strptime(i[-1].split(':')[0],'%Y-%m-%d %H').strftime('%Y%m%d%H')) for i in datas]))
        date_day.sort()
        print(date_day)

        liuliang = []
        for i in date_day:
            record_list = da[da['獲取日期'].map(
                lambda xx:int(datetime.datetime.strptime(xx.split(':')[0],'%Y-%m-%d %H').strftime('%Y%m%d%H')) == i )].values.tolist()
            liuliang.append(record_list[-1][3])

        # 數(shù)據(jù)集
        examDict = {
            '時(shí)間': date_day,
            '系數(shù)': liuliang
        }

        print(examDict)

        examOrderedDict = OrderedDict(examDict)
        examDf = pd.DataFrame(examOrderedDict)
        examDf.head()

        # exam_x 即為feature
        exam_x = examDf.loc[:, '時(shí)間']
        # exam_y 即為label
        exam_y = examDf.loc[:, '系數(shù)']

        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.5)

        x_train = x_train.values.reshape(-1, 1)
        x_test = x_test.values.reshape(-1, 1)

        model = LinearRegression()
        model.fit(x_train, y_train)

        LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1)
        # LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)   原始代碼

        rDf = examDf.corr()
        model.score(x_test, y_test)

        data1 = datetime.datetime.strptime(str(date_day[-5]), '%Y%m%d%H')
        li1 = []
        for i in range(24):
            data1 = data1 + datetime.timedelta(hours=1)
            li1.append([int(data1.strftime('%Y%m%d%H'))])

        li2 = numpy.array(li1)

        y_train_pred = model.predict(li2)

        li2 = []
        for i in range(len(li1)):
            dicts = {}
            dicts['riqi'] = li1[i][0]
            dicts['xisu'] = round(abs(y_train_pred[i]),3)
            li2.append(dicts)
        return li2[2:]
    except:
        print(traceback.format_exc())
        return []

from prophet import Prophet
# from fbprophet import Prophet

import pandas as pd
def yuce2(name):
    sql_command = 'select * from Transportation'
    df = pd.read_sql(sql_command, models.db.engine)
    datas = df[df['城區(qū)'].map(lambda xx: xx == name)].values.tolist()
    dicts = {
        'ds': [],
        'y': [],
        'cap': [],
        'floor': []
    }
    for resu in datas:
        dicts['ds'].append(str(resu[-1].split(':')[0]))
        dicts['y'].append(int(resu[4])),
        dicts['cap'].append(60)
        dicts['floor'].append(0)

    df = pd.DataFrame.from_dict(dicts)
    print(df)

    # 擬合模型
    m = Prophet(growth='logistic')
    m.fit(df)

    # 構(gòu)建待預(yù)測(cè)日期數(shù)據(jù)框,periods = 365 代表除歷史數(shù)據(jù)的日期外再往后推 365 天
    future = m.make_future_dataframe(periods=15, freq='H')
    future['cap'] = 60

    future['floor'] = 0
    # 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集
    forecast = m.predict(future)
    data = forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']]
    dicts = data.to_dict(orient="list")
    datas = []
    for i in range(len(dicts['ds'])):
        dicts1 = {}
        dicts1['yhat'] = round(dicts['yhat'][i], 1)
        dicts1['yhat_lower'] = dicts['yhat_lower'][i]
        dicts1['yhat_upper'] = dicts['yhat_upper'][i]
        dicts1['ds'] = dicts['ds'][i].strftime("%Y-%m-%d")
        datas.append(dicts1)
    datas = datas[-15:][::-1]
    return datas


@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    uuid = session.get('uuid')#如果已經(jīng)登錄則跳轉(zhuǎn)到主頁(yè)
    datas = models.User.query.get(uuid)
    if datas:
        return redirect(url_for('index'))
    if request.method=='GET':
        return render_template('account/index.html')
    elif request.method=='POST':
        user = request.form.get('user')
        password = request.form.get('password')
        data = models.User.query.filter(and_(models.User.name==user,models.User.pwd==password)).all()
        if not data:
            return render_template('account/index.html',error='賬號(hào)密碼錯(cuò)誤')
        else:
            session['uuid'] = data[0].id   #賬號(hào)密碼正確,就把用戶id記錄到session里面
            session.permanent = True
            return redirect(url_for('index'))


@app.route('/loginout', methods=['GET'])
def loginout():
    if request.method == 'GET':
        session['uuid'] = ''#退出登錄清楚記錄
        session.permanent = False
        return redirect(url_for('login'))


@app.route('/signup', methods=['GET', 'POST'])
def signup():
    if request.method == 'GET':
        uuid = session.get('uuid')
        datas = models.User.query.get(uuid)
        if datas:
            return redirect(url_for('index'))
        return render_template('account/register.html')
    elif request.method == 'POST':
        user = request.form.get('user')
        email = request.form.get('email')
        password = request.form.get('password')
        if models.User.query.filter(models.User.name == user).all():
            return render_template('account/register.html', error='賬號(hào)名已被注冊(cè)')
        elif user == '' or password == '' or email == '':
            return render_template('account/register.html', error='輸入不能為空')
        else:
            models.db.session.add(models.User(name=user, pwd=password,email=email))#注冊(cè)用戶信息
            models.db.session.commit()
            return redirect(url_for('login'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

???感興趣的可以先收藏起來(lái),點(diǎn)贊關(guān)注不迷路,想學(xué)習(xí)更多項(xiàng)目可以查看主頁(yè),大家在畢設(shè)選題,項(xiàng)目代碼以及論文編寫等相關(guān)問題都可以給我留言咨詢,希望可以幫助同學(xué)們順利畢業(yè)!???

5、源碼獲取方式

??由于篇幅限制,獲取完整文章或源碼、代做項(xiàng)目的,拉到文章底部即可看到個(gè)人聯(lián)系方式。??

點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注,不迷路,下方查看????獲取聯(lián)系方式????文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-836334.html

到了這里,關(guān)于大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):智慧交通數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) python 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 爬蟲 出行速度預(yù)測(cè) 擁堵預(yù)測(cè)(源碼)?的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 畢業(yè)設(shè)計(jì) 基于大數(shù)據(jù)的共享單車數(shù)據(jù)分析

    畢業(yè)設(shè)計(jì) 基于大數(shù)據(jù)的共享單車數(shù)據(jù)分析

    Hi,大家好,這里是丹成學(xué)長(zhǎng),今天向大家介紹一個(gè)學(xué)長(zhǎng)做的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,基于大數(shù)據(jù)的共享單車數(shù)據(jù)分析 畢設(shè)幫助,開題指導(dǎo),資料分享,疑問解答(見文末) ?? 選題指導(dǎo), 項(xiàng)目分享:見文末 公共交通工具的“最后一公里”是城市居民出行采用公共交通出行的主要障礙,

    2024年04月27日
    瀏覽(27)
  • 【畢業(yè)設(shè)計(jì)】 大數(shù)據(jù)地鐵客流數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) - python

    【畢業(yè)設(shè)計(jì)】 大數(shù)據(jù)地鐵客流數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) - python

    ?? Hi,大家好,這里是丹成學(xué)長(zhǎng)的畢設(shè)系列文章! ?? 對(duì)畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長(zhǎng)哦! 這兩年開始,各個(gè)學(xué)校對(duì)畢設(shè)的要求越來(lái)越高,難度也越來(lái)越大… 畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)時(shí)間,耗費(fèi)精力,甚至有些題目即使是專業(yè)的老師或者碩士生也需要很長(zhǎng)時(shí)間,所以一旦發(fā)現(xiàn)問題,一定

    2023年04月08日
    瀏覽(22)
  • python畢業(yè)設(shè)計(jì) 大數(shù)據(jù)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析及可視化 房?jī)r(jià)分析

    python畢業(yè)設(shè)計(jì) 大數(shù)據(jù)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析及可視化 房?jī)r(jià)分析

    房地產(chǎn)是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的基礎(chǔ)性、主導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。如何了解一個(gè)城市的房?jī)r(jià)的區(qū)域分布,或者不同的城市房?jī)r(jià)的區(qū)域差異。如何獲取一個(gè)城市不同板塊的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)? 本項(xiàng)目利用Python實(shí)現(xiàn)某一城市房?jī)r(jià)相關(guān)信息的爬取,并對(duì)爬取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中

    2024年02月09日
    瀏覽(23)
  • 【畢業(yè)設(shè)計(jì)】電商產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)分析可視化(情感分析) - python 大數(shù)據(jù)

    【畢業(yè)設(shè)計(jì)】電商產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)分析可視化(情感分析) - python 大數(shù)據(jù)

    ?? Hi,大家好,這里是丹成學(xué)長(zhǎng)的畢設(shè)系列文章! ?? 對(duì)畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長(zhǎng)哦! 這兩年開始,各個(gè)學(xué)校對(duì)畢設(shè)的要求越來(lái)越高,難度也越來(lái)越大… 畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)時(shí)間,耗費(fèi)精力,甚至有些題目即使是專業(yè)的老師或者碩士生也需要很長(zhǎng)時(shí)間,所以一旦發(fā)現(xiàn)問題,一定

    2024年02月01日
    瀏覽(30)
  • python畢業(yè)設(shè)計(jì) 醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析 - 心血管疾病分析

    python畢業(yè)設(shè)計(jì) 醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析 - 心血管疾病分析

    # 1 前言 ?? 基于大數(shù)據(jù)的心血管疾病分析 ??學(xué)長(zhǎng)這里給一個(gè)題目綜合評(píng)分(每項(xiàng)滿分5分) 難度系數(shù):3分 工作量:3分 創(chuàng)新點(diǎn):4分 選題指導(dǎo),項(xiàng)目分享: https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md 本項(xiàng)目的任務(wù)是利用患者的檢查結(jié)果預(yù)測(cè)心血管疾病(CVD)的存在與否。

    2024年02月10日
    瀏覽(24)
  • 數(shù)據(jù)分析畢業(yè)設(shè)計(jì) 大數(shù)據(jù)招聘崗位數(shù)據(jù)分析與可視化 - 爬蟲 python

    數(shù)據(jù)分析畢業(yè)設(shè)計(jì) 大數(shù)據(jù)招聘崗位數(shù)據(jù)分析與可視化 - 爬蟲 python

    # 1 前言 ?? 這兩年開始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升,傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn),往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求,這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長(zhǎng)自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。 為了大家能夠順利以及最少的精力通過畢設(shè),學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)

    2024年02月10日
    瀏覽(30)
  • 大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì) 小紅書數(shù)據(jù)分析與可視化

    大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì) 小紅書數(shù)據(jù)分析與可視化

    ?? 這兩年開始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升,傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn),往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求,這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長(zhǎng)自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。 為了大家能夠順利以及最少的精力通過畢設(shè),學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目,今天

    2024年02月07日
    瀏覽(24)
  • 【畢業(yè)設(shè)計(jì)】大數(shù)據(jù)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析可視化 - python

    【畢業(yè)設(shè)計(jì)】大數(shù)據(jù)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析可視化 - python

    ?? Hi,大家好,這里是丹成學(xué)長(zhǎng)的畢設(shè)系列文章! ?? 對(duì)畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長(zhǎng)哦! 這兩年開始,各個(gè)學(xué)校對(duì)畢設(shè)的要求越來(lái)越高,難度也越來(lái)越大… 畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)時(shí)間,耗費(fèi)精力,甚至有些題目即使是專業(yè)的老師或者碩士生也需要很長(zhǎng)時(shí)間,所以一旦發(fā)現(xiàn)問題,一定

    2024年02月02日
    瀏覽(51)
  • 【畢業(yè)設(shè)計(jì)_課程設(shè)計(jì)】基于Spark網(wǎng)易云音樂數(shù)據(jù)分析

    【畢業(yè)設(shè)計(jì)_課程設(shè)計(jì)】基于Spark網(wǎng)易云音樂數(shù)據(jù)分析

    基于Spark網(wǎng)易云音樂數(shù)據(jù)分析 提示:適合用于課程設(shè)計(jì)或畢業(yè)設(shè)計(jì),工作量達(dá)標(biāo),源碼開放 包含爬蟲,Scala代碼,Spark,Hadoop,ElasticSearch,logstash,Flume,echarts,log4j emotional_analysis_spider 爬蟲模塊 emotional_analysis_web 數(shù)據(jù)處理模塊(Scala代碼) emotional_analysis_recommend 推薦模塊目前還未開發(fā) emot

    2024年02月06日
    瀏覽(32)
  • 畢業(yè)設(shè)計(jì) 英雄聯(lián)盟數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè) -大數(shù)據(jù)分析 可視化 機(jī)器學(xué)習(xí)

    畢業(yè)設(shè)計(jì) 英雄聯(lián)盟數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè) -大數(shù)據(jù)分析 可視化 機(jī)器學(xué)習(xí)

    ?? 這兩年開始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升,傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn),往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求,這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長(zhǎng)自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。 為了大家能夠順利以及最少的精力通過畢設(shè),學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目,今天

    2024年02月05日
    瀏覽(29)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包