Mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pengangkutan pintar dan pembangunan logistik pintar

Mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pembangunan pengangkutan pintar dan logistik pintar

Pengangkutan pintar dan logistik pintar ialah bidang aplikasi penting teknologi moden Dengan menyepadukan teknologi seperti Internet Perkara, kecerdasan buatan dan data besar, pengoptimuman aliran trafik, perancangan laluan logistik, dan Kecekapan pengangkutan dipertingkatkan. Dalam proses ini, mengkonfigurasi sistem Linux menjadi langkah penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pembangunan pengangkutan pintar dan logistik pintar, dan menyediakan contoh kod yang sepadan.

Pertama, kita perlu memasang pakej dan kebergantungan yang diperlukan. Dalam sistem Ubuntu, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang pakej perisian yang diperlukan:

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

Arahan di atas akan mengemas kini maklumat pakej sistem dan memasang Python3 dan pakej perisian yang berkaitan TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mesin yang popular digunakan dalam pengangkutan pintar dan digunakan secara meluas dalam logistik pintar.

Seterusnya, kita perlu mengkonfigurasi pembolehubah persekitaran supaya sistem dapat mengenal pasti dan menjalankan program Python dengan betul. Dalam sistem Ubuntu, anda boleh mengubah suai fail .bashrc文件来配置环境变量。首先，使用以下命令打开.bashrc dengan:

nano ~/.bashrc

Kemudian, tambah baris berikut di penghujung fail:

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

Simpan fail dan keluar. Jalankan arahan berikut untuk menjadikan konfigurasi berkuat kuasa:

source ~/.bashrc

Kini, kita boleh mula membangunkan fungsi berkaitan pengangkutan pintar dan logistik pintar. Berikut ialah kod contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan TensorFlow untuk ramalan aliran trafik:

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)

Kod di atas menggunakan model rangkaian saraf mudah untuk meramal aliran trafik. Mula-mula import set data, dan kemudian lakukan prapemprosesan data, termasuk memisahkan set latihan dan set ujian, dan melaksanakan penskalaan ciri. Seterusnya, bina model rangkaian saraf dan susun model menggunakan pengoptimum Adam dan fungsi kehilangan ralat purata kuasa dua. Akhir sekali, latihan model, ramalan dan penilaian dilakukan.

Selain ramalan aliran pengangkutan pintar, kami juga boleh menggunakan fungsi lain yang disokong oleh sistem Linux untuk membangunkan perancangan laluan dan pengoptimuman pengangkutan logistik pintar. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan perpustakaan perancangan laluan sumber terbuka, seperti Graphhopper atau OSRM, untuk mengira laluan terpendek. Kami juga boleh menggunakan alatan rangkaian yang disediakan oleh sistem Linux, seperti jadual penghalaan IP dan konfigurasi QoS (Kualiti Perkhidmatan), untuk mengoptimumkan komunikasi rangkaian untuk pengangkutan logistik.

Ringkasnya, dengan mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pembangunan pengangkutan pintar dan logistik pintar, kami boleh memanfaatkan alatan dan perpustakaan sumber terbuka yang berkuasa untuk mencapai fungsi seperti ramalan aliran trafik, perancangan laluan dan pengoptimuman pengangkutan. Kami berharap contoh konfigurasi dan kod yang disediakan dalam artikel ini dapat membantu pembaca menjalankan kerja pembangunan yang berkaitan dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pengangkutan pintar dan pembangunan logistik pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!