基于用户乘车行为大数据的客流分析及预测模型

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目录
 一.项目说明 1
项目背景 1
问题说明 1
任务要求 1
二.包含技术 2
本项目用到的技术 2
三.数据格式 2
客流数据 2
天气数据 2
构建数据 2
四.设计过程 3
环境配置 3
 1.相应库的导入 3
 2.数据的读取 4
 3.数据探索 4
 4.数据合并 5
 5.数据预处理 5
 5.1查看数据分布 5
 5.2异常数据处理 5
 5.3构造特征值 7
 6.特征相关性分析 7
 7.目标相关性分析 8
 8.LSTM模型搭建 8
 9.预测及结果可视化 9
五.个人总结 10
一.项目说明
 项目背景：
 客流预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,已成为城市轨道交通建设过程中的重要环节。随着我国城市轨道交通路网的不断完善,城市轨道交通客流预测的重要性也越来越明显。本项目对城市轨道交通客流的统计特征及客流组合预测方法进行了研究，通过对城市轨道交通客流历史数据进行统计分析,得出轨道交通客流的基本统计特征。主要表现为：节假日客流的统计特征与平常日客流明显不同且不同节假日客流具有不同的统计特征；平常日客流具有一定的非线性和非平稳性,并且以周为时间单位不断波动；通过对轨道交通客流进行聚类分析,可以将平常日客流分为工作日客流和周末客流两大类。
 基于用户乘车行为大数据为基础的客流分析以及预测模型是轨道交通企业运营管理以及乘客服务的非常重要的一环，也是智慧城市轨道交通发展中非常重要的一个示范工程。
 为各个相关部门提供科学的数据能够有效的分配资源和人力，提高整个交通 系统的安全性、舒适性和经济效益。 能够为有关部门处理紧急突发事件提供有 效的数据支持和决策依据 尤其是在组织大型活动时、客流量的预测能够帮助轨 道交通运营单位做好相应乘客运输能力的调整匹配，既能够保证活动的顺利进行 也能够减少对其他居民的影响。
 问题说明：
 以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，补充研究当日包含的天气因素等数据，完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练，实现对地铁站点的客流进行分析和预测。 

包含：Python源码及数据+文档+答辩PPT

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