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西安工程大学本科毕业设计(论文)开题报告
学院:计算机科学学院 专业: 填表时间:2023年3月28日
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| 姓 名 | | 班级 | | 学号 | |
| 题 目 | 基于大数据的地铁交通客流量预测系统的设计与实现 |||||
| 选题的意义: 随着城市化进程的加快和人口的不断增长,地铁作为城市主要的一种主要交通工具,凭着其准时性、抗灾性等优越性能,越来越受到广大乘客的青睐。但是由于地铁站有着特殊的运营环境,其内的空间有限,客容量也就随之受到限制,因此,对进入地铁站点的乘客来说,在节假日、上下班高峰、气候恶劣变化、周围出现突发事件等情况下,过多的乘客涌入地铁站内,不仅对会乘客的候车时间造成延误,而且还有可能对乘客在地铁站内的安全造成威胁。所以合理预测地铁客流量对于优化地铁运营、提高乘客出行体验具有重要意义。客流量预测系统可以为地铁公司提供决策支持,以便灵活调整运营策略和资源配置,从而实现更高效的地铁运营管理。本设计将以地铁为研究对象,设计和实现基于大数据的的地铁客流量预测系统,旨在提升地铁运营效率,改善乘客出行体验。 ||||||
| 研究综述: 现如今,中长期客流预测技术在我国的宏观调控中起着举足轻重的作用。但随着研究的深入发展,中长期客流预测技术发展已经趋于平缓、很难在短时间再取得技术上的重大 突破,越来越多的学者由此开始把注意力放到了短时客流预测上。与中长期客流预测相比,短期客流预测具有更短的时间粒度、更庞大的数据量和更多的细节需求,且预测模型方法尚不完善,相关研究成果较少,大多数都是针对某一具体路段的车流量进行预测。如今随着数据时代的到来,出行数据的收集与处理越来越简单并专业化,大量的数据使城市轨道交通的短期客流预测逐渐增多。 ||||||
| 论文(设计)写作提纲: 本文主要对地铁数据,进行分析,系统技术主要功能有: 1. 对原始数据集进行预处理;2.使用python语言编写Spark程序对HDFS中的数据进行处理分析,并把分析结果写入到MySQL数据库;3.利用pyeharts进行前端可视化分析。 用户查看可视化效果,而管理员在后端负责管理,理员功能包含,个人信息,地铁数据,其中地铁数据包含,出行高峰期的10个时间段,地铁限流的10个时间段,地铁限流的前10个站点,人流量随时间的变化趋势预测预测分析,用户管理。用户登录注册,用户查看地铁数据,包含地铁站点数据,地铁热词词云图展示,地铁限流浪饼型图分析前10个站点,地铁限流柱状图分析10个时间段。 ||||||
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| 研究工作进度安排: (根据学校安排自行修改) 1、查阅资料,拟定写作大纲,完成研究内容、现状、方法的研究等,提交开题报告; 2、基本完成毕业设计及毕业论文草稿的撰写; 3、提交中期检查相关资料,参加中期检查; 4、修改完善毕业设计,完成毕业设计和论文定稿的撰写; 5、提交答辩申请,参加答辩; 6、提交论文最终稿,打印装订论文,整理并上交全套毕业论文(设计)资料。 |
| 参考文献目录: 1. 杨信丰,刘兰芬.基于 AP 聚类的支持向量机公交站点短时客流预测[J],武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2020,40(01):36-40. 2. 王臻,张兴强.基于 ARIMA-FNN 的道路交通事故最优加权组合预测模型[J].交通信息与安全,2020,28(03):89-92. 3. 李洪嘉,姚红光,李思睿,等.基于灰色-神经网络的虹桥综合交通枢纽客流预测[J].科学技术创新,2020(36):121-122. 4. 潘亮.基于 EEMD-GSVM 的高速铁路短期客流预测[D].北京交通大学,2020. 5. 基于深度神经网络的地铁客流预测系统研究[D]. 张琳.北京交通大学 2020 6. 基于深度学习模型的城市轨道交通短时客流预测方法研究[D]. 王佳琳.北京交通大学 2020 7. 基于CNN-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测研究[D]. 冯碧玉.华东交通大学 2020 |
| 指导教师意见: 签名: 2023年3月 29日 |
| 教研室主任意见: 签名: 2023年3 月29日 |
核心算法代码分享如下:
python
import subprocess
import os
try:
subprocess.run('python manage.py runserver', shell=True, check=True)
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f"Error: {e}")
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