Comment prédire les embouteillages avec Django Prophet ?

Comment prédire les embouteillages avec Django Prophet ?

Introduction
La congestion routière est un problème courant auquel sont confrontées toutes les villes. La résolution des embouteillages nécessite des prévisions précises du flux de circulation afin que des mesures appropriées puissent être prises pour atténuer les embouteillages. Cet article présentera comment utiliser le module Django Prophet pour prédire les embouteillages, avec des exemples de code détaillés.

1. Introduction à Django Prophet
   Django Prophet est un module de prédiction de séries chronologiques basé sur Python. Il s'agit de l'implémentation du module Facebook Prophet sous le framework Django. Le module Prophet est un outil de prévision de séries chronologiques rapide, flexible et facile à utiliser développé par Facebook. Il est basé sur un modèle additif et comporte des composants interprétables incluant les tendances, la saisonnalité, les vacances, etc.
2. Collecte et préparation des données
   Tout d'abord, nous devons collecter des données liées au flux de trafic. Ces données peuvent provenir de sources telles que les moniteurs de trafic et les données GPS des bus. Dans cet exemple, nous supposons que nous disposons de données de flux de trafic au fil du temps. Les données doivent contenir une colonne date/heure et une colonne représentant le volume de trafic.

Ensuite, nous chargeons les données et effectuons le prétraitement nécessaire. Nous pouvons utiliser la bibliothèque Pandas pour accomplir ces tâches. L'exemple de code est le suivant :

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

# 将日期/时间列转换为日期时间对象
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 将流量列命名为‘y’
data.rename(columns={'traffic': 'y'}, inplace=True)

# 将日期时间列设为索引
data.set_index('datetime', inplace=True)

# 对缺失值进行插值处理
data.interpolate(method='linear', inplace=True)

# 打印数据前几行
print(data.head())

3. Création d'un modèle Django Prophet
   Ensuite, nous devons créer un modèle Django Prophet pour la prévision de séries chronologiques. Tout d’abord, nous devons installer le module Django Prophet. Il peut être installé à l'aide de la commande suivante :

pip install django-prophet

Ensuite, nous devons ajouter le code suivant dans le fichier settings.py du projet Django :

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'django_prophet',
    ...
]

L'exemple de code est le suivant :

from datetime import timedelta
from django.db import models
from django_prophet.models import ProphetModel

# 创建Django Prophet模型
class TrafficPredictionModel(ProphetModel):
    # 定义预测时间间隔
    prediction_period = models.DurationField(default=timedelta(days=7))

    # 定义训练过程中的参数
    @classmethod
    def get_prophet_parameters(cls):
        parameters = super().get_prophet_parameters()
        parameters.update({
            'changepoint_prior_scale': 0.05,
            'seasonality_mode': 'multiplicative'
        })
        return parameters

4. Exécuter la prédiction model
   Une fois le modèle Django Prophet créé, nous pouvons utiliser ce modèle pour faire des prédictions. Tout d'abord, nous devons ajouter le code suivant dans le fichier views.py du projet Django :

from django.http import JsonResponse
from django_prophet.forecaster import ProphetForecaster
from .models import TrafficPredictionModel

# 运行预测模型
def predict_traffic(request):
    # 加载Django Prophet模型
    model = TrafficPredictionModel.load_model()

    # 创建ProphetForecaster对象
    forecaster = ProphetForecaster(model)

    # 运行预测
    predictions = forecaster.predict()

    # 返回预测结果
    return JsonResponse(predictions, safe=False)

Ensuite, nous devons ajouter le code suivant dans le fichier urls.py du projet Django :

from django.urls import path
from .views import predict_traffic

urlpatterns = [
    path('predict_traffic/', predict_traffic, name='predict_traffic'),
]

Maintenant, nous peut le faire en envoyant une requête à /predict_traffic/ pour obtenir les résultats de la prédiction.

Conclusion
Cet article explique comment utiliser Django Prophet pour prédire les embouteillages. Nous avons d'abord collecté et préparé les données de flux de trafic, puis créé un modèle Django Prophet et utilisé le modèle pour faire des prédictions. En utilisant Django Prophet, nous pouvons mieux comprendre et prédire les embouteillages afin de pouvoir prendre les mesures appropriées pour atténuer le problème des embouteillages.

J'espère que cet article sera utile à tout le monde !

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!