Configuration des systèmes Linux pour prendre en charge le développement de transports et de logistiques intelligents

Configurer les systèmes Linux pour soutenir le développement du transport intelligent et de la logistique intelligente

Le transport intelligent et la logistique intelligente sont des domaines d'application importants de la technologie moderne en intégrant des technologies telles que l'Internet des objets, l'intelligence artificielle et le big data, l'optimisation des flux de trafic, la planification des itinéraires logistiques et l'efficacité du transport sont améliorées. Dans ce processus, la configuration du système Linux devient une étape cruciale. Cet article présentera comment configurer un système Linux pour prendre en charge le développement du transport intelligent et de la logistique intelligente, et fournira des exemples de code correspondants.

Tout d’abord, nous devons installer les packages et dépendances nécessaires. Dans le système Ubuntu, vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer les packages logiciels requis :

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

La commande ci-dessus mettra à jour les informations sur le package système et installera Python3 et les packages logiciels associés TensorFlow est un cadre d'apprentissage automatique populaire utilisé dans le transport intelligent et. sont largement utilisés dans la logistique intelligente.

Ensuite, nous devons configurer les variables d'environnement afin que le système puisse identifier et exécuter correctement le programme Python. Dans le système Ubuntu, vous pouvez modifier le fichier .bashrc文件来配置环境变量。首先，使用以下命令打开.bashrc par :

nano ~/.bashrc

Ensuite, ajoutez la ligne suivante à la fin du fichier :

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

Enregistrez le fichier et quittez. Exécutez la commande suivante pour que la configuration prenne effet :

source ~/.bashrc

Maintenant, nous pouvons commencer à développer des fonctions associées pour le transport intelligent et la logistique intelligente. Voici un exemple de code simple qui montre comment utiliser TensorFlow pour prédire le flux de trafic :

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)

Le code ci-dessus utilise un modèle de réseau neuronal simple pour prédire le flux de trafic. Importez d'abord l'ensemble de données, puis effectuez le prétraitement des données, notamment en divisant l'ensemble d'entraînement et l'ensemble de test, et en effectuant la mise à l'échelle des fonctionnalités. Ensuite, construisez le modèle de réseau neuronal et compilez le modèle à l'aide de l'optimiseur Adam et de la fonction de perte d'erreur quadratique moyenne. Enfin, la formation, la prédiction et l'évaluation du modèle sont effectuées.

En plus de la prédiction des flux du transport intelligent, nous pouvons également utiliser d'autres fonctions prises en charge par le système Linux pour développer la planification des itinéraires et l'optimisation du transport de la logistique intelligente. Par exemple, nous pouvons utiliser des bibliothèques de planification de chemin open source, telles que Graphhopper ou OSRM, pour calculer le chemin le plus court. Nous pouvons également utiliser les outils réseau fournis par le système Linux, tels que les tables de routage IP et la configuration QoS (Quality of Service), pour optimiser la communication réseau pour le transport logistique.

En résumé, en configurant un système Linux pour prendre en charge le développement de transports et de logistiques intelligents, nous pouvons exploiter de puissants outils et bibliothèques open source pour réaliser des fonctions telles que la prévision des flux de trafic, la planification d'itinéraires et l'optimisation des transports. Nous espérons que les exemples de configuration et de code fournis dans cet article pourront aider les lecteurs à mieux effectuer les travaux de développement associés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!