Python本科生毕设：基于机器学习的重庆轨道交通客流量时空分析与预测.zip

简介：
本项目为Python本科毕业设计，运用机器学习技术对重庆轨道交通客流量进行时空数据分析和预测。通过模型建立，旨在优化城市交通资源配置和提升乘客出行体验。 Python本科毕业设计基于机器学习的重庆轨道交通客流量时空分析预测。 在进行客流量统计计算时： 对于站点：将每个站点抽象为一个图，并利用弗洛伊德算法解决多源最短路径问题，求出乘客从站点A进入，在站点D离开中途经过的所有站点。途径的每个站点的人流量数加1，从而获取每个站点的日均人流量。 对于线路（例如1号线、2号线等）：同样使用弗洛伊德算法，找出乘客从一个起点到终点过程中所涉及的每条线路，并将这些线路上的人流量分别累加。 利用BP神经网络进行预测： 针对日均客流量最大的十个站点和各条线路的日均人流量，考虑以下因素进行分析： - day：工作日、周六或周天 - han_shu_jia（寒暑假状态）：不是假期、寒假期间或者暑假期间 - week_of_mouth（月中的第几周） - season_of_year（一年的哪个季节） 模型将基于上述信息预测特定站点和线路的日均客流量。