スマートな輸送とスマートな物流開発をサポートするための Linux システムの構成

スマート交通とスマート ロジスティクスの開発をサポートする Linux システムの構成

スマート交通とスマート ロジスティクスは、最新テクノロジーの重要な応用分野です。モノのインターネット、人工知能、ビッグ データなどのテクノロジーを統合することで、交通の流れの最適化、物流ルートの計画、輸送効率の向上を実現します。このプロセスでは、Linux システムの構成が重要なステップになります。この記事では、インテリジェントな輸送とインテリジェントなロジスティクスの開発をサポートする Linux システムの構成方法を紹介し、対応するコード例を示します。

まず、必要なパッケージと依存関係をインストールする必要があります。 Ubuntu システムでは、次のコマンドを使用して、必要なソフトウェア パッケージをインストールできます:

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

上記のコマンドは、システム パッケージ情報を更新し、Python3 と関連ソフトウェア パッケージをインストールします。その中には、人気のある機械学習フレームワークである TensorFlow が含まれます。 、インテリジェントな輸送とインテリジェントな物流で広く使用されています。

次に、システムが Python プログラムを正しく識別して実行できるように、環境変数を構成する必要があります。 Ubuntu システムでは、.bashrc ファイルを変更することで環境変数を構成できます。まず、次のコマンドを使用して .bashrc ファイルを開きます:

nano ~/.bashrc

次に、ファイルの最後に次の行を追加します:

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

ファイルを保存して終了します。 。次のコマンドを実行して構成を有効にします:

source ~/.bashrc

これで、インテリジェントな輸送とインテリジェントなロジスティクスの関連機能の開発を開始できます。 TensorFlow をトラフィック フロー予測に使用する方法を示す簡単なコード例を次に示します。

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)

上記のコードは、シンプルなニューラル ネットワーク モデルを使用してトラフィック フローを予測します。まずデータ セットをインポートし、次にトレーニング セットとテスト セットの分割や特徴スケーリングの実行などのデータ前処理を実行します。次に、ニューラル ネットワーク モデルを構築し、Adam オプティマイザーと平均二乗誤差損失関数を使用してモデルをコンパイルします。最後に、モデルのトレーニング、予測、評価が実行されます。

インテリジェントな輸送の交通予測に加えて、Linux システムでサポートされている他の機能を使用して、インテリジェントな物流の経路計画と輸送の最適化を開発することもできます。たとえば、Graphhopper や OSRM などのオープンソースのパス プランニング ライブラリを使用して、最短パスを計算できます。また、IP ルーティング テーブルや QoS (サービス品質) 構成など、Linux システムが提供するネットワーク ツールを使用して、物流輸送のネットワーク通信を最適化することもできます。

要約すると、インテリジェントな輸送とインテリジェントなロジスティクスの開発をサポートするように Linux システムを構成することで、強力なオープンソース ツールとライブラリを使用して、交通流の予測、ルート計画、輸送の最適化などの機能を実現できます。 。この記事で提供されている構成例とコード例が、読者が関連する開発作業をより適切に実行するのに役立つことを願っています。

以上がスマートな輸送とスマートな物流開発をサポートするための Linux システムの構成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。