Konfigurieren von Linux-Systemen zur Unterstützung intelligenter Transport- und Logistikentwicklung

Konfigurieren von Linux-Systemen zur Unterstützung der Entwicklung von intelligentem Transport und intelligenter Logistik.

Intelligenter Transport und intelligente Logistik sind wichtige Anwendungsbereiche moderner Technologie. Durch die Integration von Technologien wie dem Internet der Dinge, künstlicher Intelligenz und Big Data sowie der Optimierung des Verkehrsflusses. Die Logistikroutenplanung und die Transporteffizienz werden verbessert. In diesem Prozess wird die Konfiguration des Linux-Systems zu einem entscheidenden Schritt. In diesem Artikel wird erläutert, wie ein Linux-System zur Unterstützung der Entwicklung von intelligentem Transport und intelligenter Logistik konfiguriert wird, und es werden entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.

Zuerst müssen wir die notwendigen Pakete und Abhängigkeiten installieren. Im Ubuntu-System können Sie den folgenden Befehl verwenden, um die erforderlichen Softwarepakete zu installieren:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3 python3-pip
pip3 install numpy pandas tensorflow

Der obige Befehl aktualisiert die Systempaketinformationen und installiert Python3 und verwandte Softwarepakete. TensorFlow ist ein beliebtes Framework für maschinelles Lernen, das im intelligenten Transportwesen verwendet wird werden häufig in der intelligenten Logistik eingesetzt.

Als nächstes müssen wir die Umgebungsvariablen konfigurieren, damit das System das Python-Programm korrekt identifizieren und ausführen kann. Im Ubuntu-System können Sie die .bashrc文件来配置环境变量。首先，使用以下命令打开.bashrc-Datei wie folgt ändern:

nano ~/.bashrc

Fügen Sie dann die folgende Zeile am Ende der Datei hinzu:

export PATH=$PATH:/usr/local/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

Speichern Sie die Datei und beenden Sie den Vorgang. Führen Sie den folgenden Befehl aus, damit die Konfiguration wirksam wird:

source ~/.bashrc

Jetzt können wir mit der Entwicklung verwandter Funktionen für intelligenten Transport und intelligente Logistik beginnen. Hier ist ein einfacher Beispielcode, der zeigt, wie TensorFlow zur Vorhersage des Verkehrsflusses verwendet wird:

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# 导入数据集
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 构建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=16, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear'))

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, verbose=1)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_test, y_pred).numpy()
print('Mean Squared Error:', mse)

Der obige Code verwendet ein einfaches neuronales Netzwerkmodell, um den Verkehrsfluss vorherzusagen. Importieren Sie zuerst den Datensatz und führen Sie dann eine Datenvorverarbeitung durch, einschließlich der Aufteilung des Trainingssatzes und des Testsatzes sowie der Durchführung der Feature-Skalierung. Erstellen Sie als Nächstes das neuronale Netzwerkmodell und kompilieren Sie das Modell mit dem Adam-Optimierer und der Funktion für den mittleren quadratischen Fehlerverlust. Abschließend werden Modelltraining, Vorhersage und Bewertung durchgeführt.

Neben der Flussvorhersage für intelligente Transporte können wir auch andere vom Linux-System unterstützte Funktionen nutzen, um die Wegplanung und Transportoptimierung für intelligente Logistik zu entwickeln. Beispielsweise können wir Open-Source-Pfadplanungsbibliotheken wie Graphhopper oder OSRM verwenden, um den kürzesten Pfad zu berechnen. Wir können auch die vom Linux-System bereitgestellten Netzwerktools wie IP-Routing-Tabellen und QoS-Konfiguration (Quality of Service) verwenden, um die Netzwerkkommunikation für den Logistiktransport zu optimieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir durch die Konfiguration eines Linux-Systems zur Unterstützung der Entwicklung von intelligentem Transport und intelligenter Logistik leistungsstarke Open-Source-Tools und -Bibliotheken nutzen können, um Funktionen wie Verkehrsflussvorhersage, Routenplanung und Transportoptimierung zu erreichen. Wir hoffen, dass die in diesem Artikel bereitgestellten Konfigurations- und Codebeispiele den Lesern dabei helfen können, entsprechende Entwicklungsarbeiten besser durchzuführen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKonfigurieren von Linux-Systemen zur Unterstützung intelligenter Transport- und Logistikentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!