大数据毕业设计Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统_python+spark地铁客流量预测 交通大数据 地铁客流量大数据

随着城市化进程的加快和人口的不断增长,地铁作为城市主要的一种主要交通工具,凭着其准时性、抗灾性等优越性能,越来越受到广大乘客的青睐。但是由于地铁站有着特殊的运营环境,其内的空间有限,客容量也就随之受到限制,因此,对进入地铁站点的乘客来说,在节假日、上下班高峰、气候恶劣变化、周围出现突发事件等情况下,过多的乘客涌入地铁站内,不仅对会乘客的候车时间造成延误,而且还有可能对乘客在地铁站内的安全造成威胁。所以合理预测地铁客流量对于优化地铁运营、提高乘客出行体验具有重要意义。客流量预测系统可以为地铁公司提供决策支持，以便灵活调整运营策略和资源配置，从而实现更高效的地铁运营管理。本设计将以成都地铁为研究对象，设计和实现基于大数据的成都地铁客流量分析系统，旨在提升地铁运营效率，改善乘客出行体验。

毕 业 论 文（设计）的 主 要 内 容

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化，实现客流量预测模型的部署和应用，通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证，并提出改进方案。

设计步骤
使用Python语言编写爬虫程序采集数据，并对原始数据集进行预处理；
使用Python语言编写Spark程序对HDFS(Hadoop Distributed File System)中的数据进行处理分析，并把分析结果写入到MySQL数据库；
利用echarts+springboot进行前端可视化分析与展示。
主要功能描述
系统模块分为管理员模块与普通用户模块，普通用户查看可视化效果，管理员在后端负责管理。其功能如下：

管理员功能：
登录：系统分配管理员账号与密码，管理员提交正确的账号密码后登录系统。
个人信息：管理员可以查看ID、姓名、联系电话、邮箱以及头像。
用户管理：管理员可以查看系统其他用户的个人信息。
地铁数据：可视化地铁客流数据，管理员可以查看出行高峰期的10个时间段，以及地铁客流量最多的前10个站点。
预测分析：可视化客流量预测数据，管理员可以查看人流量随时间变化的趋势预测图。
普通用户功能：
登录注册：普通用户第一次使用时可通过手机号码或者邮箱进行注册，已经注册好账号的普通用户输入账号密码后登录系统。
个人信息:普通用户可以查看个人ID、姓名、联系电话、邮箱以及头像。
地铁数据：可视化客流预测图，普通用户可以查看出行高峰期的10个时间段，以及地铁客流量最多的前10个站点。
预测分析：可视化客流量预测数据，普通用户可以查看人流量随时间的变化趋势预测图。
创新点：

本课题将使用Python以成都地铁站系统的用户客流量数据为基础，补充研究当日包含的天气因素等数据，完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练，实现对地铁站点的客流进行分析和预测。

机器学习与人工智能应用：利用机器学习、人工智能等技术，系统能够自动学习和优化预测模型，不断提高预测精度。同时，还可以根据历史数据和模式，对未来客流趋势进行预测。

数据可视化与交互式分析：通过数据可视化技术，系统能够将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表，帮助用户更好地理解客流数据。此外，通过交互式分析功能，用户可以更方便地探索和分析不同因素对客流的影响。

拟 解 决 的 问 题 及 思 路 、方 法

问题

1、实时监控与预测：通过先进的算法和数据处理技术，系统能够实时监控地铁客流情况，并在短时间内对客流变化进行预测。这有助于地铁运营商更好地规划运营策略，提高乘客满意度。

2、机器学习与人工智能应用：利用机器学习、人工智能等技术，系统能够自动学习和优化预测模型，不断提高预测精度。同时，还可以根据历史数据和模式，对未来客流趋势进行预测。

3、数据可视化与交互式分析：通过数据可视化技术，系统能够将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表，帮助用户更好地理解客流数据。此外，通过交互式分析功能，用户可以更方便地探索和分析不同因素对客流的影响。

思路、方法

1．文献研究法：根据所要研究内容 ，通过查阅地铁客流量相关文献获得充足的资料，从而全面地了解所研究课题的背景、历史、现状以及前景。

2．研究项目分析法：在进行预测算法理论资料的搜集与分析之后，根据现有的研究项目整体系统进行分析与设计，实现理论与实践的相结合，使理论有理有据，设计更合理。

3．实验研究法：通过对地铁数据收集，从公共数据源获取地铁客流数据以及其他可能影响客流量的数据，然后进行数据清洗、整理数据，利用Python和Spark对数据进行深入分析，探索各因素与地铁客流量之间的关系。最后基于分析结果，利用适当的方法（如机器学习、时间序列分析等）构建预测模型。