# 使用Python和NumPy预测客流量
客流量预测是许多领域的重要问题，例如城市交通规划、旅游业和零售业。在本文中，我们将介绍如何使用Python和NumPy库进行客流量预测，并提供代码示例来说明其实现过程。
## 客流量预测简介
客流量预测是指根据历史数据和相关特征，使用统计和机器学习技术来预测未来某个地点或区域的客流量。这对于决策者和规划者来说非常重要，因为他们可以根据预测结果来制定
原创
2023-12-13 14:45:43
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贝叶斯中风预测详解--python1. 内容描述1.1 字段描述1.2 Exploratory Data Analysis探索性数据分析1.2.1数据整体信息以及统计特征1.2.2 id1.2.3 gender性别1.2.4 age年龄1.2.5 Hypertension高血压1.2.6 heart_disease心脏病1.2.7 ever_married已婚与否1.2.8 work_type工
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2023-12-04 23:34:06
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文章信息本周阅读的论文是题目为《Forecasting the subway passenger flow under event occurrences with multivariate disturbances》的一篇2021年发表在《Expert Systems With Applications》涉及突发事件下地铁客流预测的文章。摘要地铁客流预测在交通规划和运营中具有重要意义。演唱会、体
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2024-01-08 13:00:47
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在现代的商业环境中，客流预测已成为零售店、交通运输和各类服务行业的一项重要数据分析任务。准确的客流预测不仅可以帮助商家做出更有效的决策，还可以为顾客提供更优质的服务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用 Python 进行客流预测数据的处理，通过一个详细的复盘记录来分析我们的实践过程。
## 业务场景分析
许多企业都在积极探索如何提高销售和优化资源配置。这项工作往往依赖于对客流量的精准预测。为
文章名称：《Traffic Flow Prediction With Big Data: A Deep Learning Approach》 中科院吕宜生老师2015年发在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的一篇文章（运输科技2区，IF:4.051）,被引807多次(可望不可及啊)。 01—Intro
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2024-08-24 17:05:19
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文章目录摘要简介预备知识人流量问题的制定深度残差学习深度时空残差网络前三个成分的结构外部组件的结构融合算法和优化实验设置结果TaxiBJ结果BikeNYC相关工作总结及未来工作 摘要 人群流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义，同时也受到跨区域交通、事件、天气等复杂因素的影响，具有很大的挑战性。我们提出了一种基于深度学习的方法，称为ST-ResNet，用来集体预测城市每个区域的人群流入和流出
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2024-01-21 07:56:42
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轨道交通客流预测工作对交通模型工程师具有较高的要求。能够独立、完整地建立四阶段交通模型，并完成轨道交通各阶段的客流预测工作，可能需要至少5年的交通模型工作经验。当然，也有一些交通模型工程师并不负责模型的研发，而是应用交通模型进行轨道交通客流预测，相对门槛低一些。建立轨道交通客流预测模型，需要有完整的四阶段模型，包括出行产生吸引模型，出行分布模型，方式划分模型，高峰模型以及分配模型。本文假定交通模型
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2024-05-28 11:29:59
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本来这篇是要写Python的可视化的，但无意中发现了一道题目，发现通过这道题可以很好地锻炼一下逻辑思维能力，而且也可以复习下SQL和Python的编写，于是便决定先写这篇了。 通过这道题我们会发现，其实在分析工作中，最重要的能力是逻辑思维，程序只不过是实现逻辑的工具，没有逻辑思维能力，程序就是无本之源。而且，虽然实现一个结果会有多种逻辑，但好的逻辑会让我们的程序更具简洁性、可观性、高效性
文章目录前言一、什么是时间序列分析？二、LSTM又是什么捏？1.引入库2.加载数据，并检查输出3.模型建立4.模型检验总结 前言使用 LSTM 对销售额预测（Python代码） 大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。 今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。 我们先来了解两个问题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？提示：以下
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2023-11-16 11:24:41
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在大数据创新大赛上，来自浙江大学的SeaSide团队带来了关于机场客流量的时空分布预测的解决方案。SeaSide团队主要从时序模型、乘机流程、事件驱动、维度灾难四个方面介绍了团队的算法设计。背景介绍SeaSide团队所要解决的问题是利用机场大量的数据去预测每个时刻、每个无线AP的连接人数，这个结果可以很好的反映机场的客流时空分布。可用的数据可以分为四个方面：历史连接：包含每个无线AP的名称、时间戳
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2024-06-15 19:09:23
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客流统计分析系统采用了基于运动目标智能跟踪与识别技术，并通过人工神经网络(ANN)、关键特征匹配等算法和智能统计模型，对指定单个或多个监控系统区域(如场馆、商业街、地铁出入口、展会场馆)客流进行视频监控、运动分析和特征分类，精确检测出通过该区域客流量数据，实现对客流数据的精确、双向统计。不同于热区，客流热区是一款针对于景区经营管理所诞生的一种客流分析工具，所谓的客流热区是指在一定的经
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2023-12-04 20:04:49
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回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法，主要用于确定2种或2种以上变量间相互依赖的定量关系。回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。建立线性回归模型后，根据实测数据求解模型的各个参数，然后评价回归模型能否很好地拟合实测数据，如果能，能可以根据自变量作进一步预测。由于客运量的影响因素复杂，其变化呈现一定的随机波动特
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2023-11-27 01:22:23
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第一章 绪论课题背景及意义随着国家在“十四五”规划中明确提出“推进智慧城市的建设”，基于数字化的新基建、城市治理、基础设施的智能化等已经被明确提到了城市发展战略。城市人口快速增长造成了道路交通拥堵，而道路拥堵阻碍着城市的发展，据高德地图发布的《2018Q3中国城市交通分析报告》我国拥堵延迟指数为1.56(在通行距离为1小时的行程花费出行时间为1.56小时)，这意味着道路拥堵已经成为一个不可忽视的问
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2024-08-10 14:23:27
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# 地铁客流预测的Python实现指南
在现代城市中，客流预测是提升地铁运输效率、优化资源配置的重要手段。本文将指导你如何使用Python实现一个简单的地铁客流预测模型。我们将从数据准备、特征选择、模型训练到评估结果，逐步进行详细讲解。
## 整体流程
下面是实现地铁客流预测的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --
阅读5Incorporating travel behavior regularity into passenger flow forecasting文章信息摘要1.介绍2.方法3.实验4.总结 文章信息本周阅读论文题目为《Incorporating travel behavior regularity into passenger flow forecasting》，是一篇2021年发表在Tr
项目简介地铁人流量预测项目背景项目宗旨项目简介01数据清洗；02特征提取；03数据初步分析；04数据深度分析05数据模型的创建；06数据模型的评估07模型的优化改进08引入复杂模型——XGBoost 地铁人流量预测项目背景为了帮助纽约市的地铁运输管理局（MTA）省钱并使地铁更安全；为了更准确地预测每日将有多少人访问某些地铁站点，从而让MTA更好地分配员工并预测否则会出乎意料的高峰期。项目宗旨预测
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2023-10-28 12:43:37
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文章信息本周阅读的论文是题目为《An Improved STL-LSTM Model for Daily Bus Passenger Flow Prediction during the COVID-19 Pandemic》的一篇2021年发表在《Sensors: Intelligent Transportation Systems》涉及疫情时期公交客流预测的文章。摘要新冠肺炎（COVID-19）
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2023-12-27 13:24:18
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## 深度学习地铁客流预测指南
地铁客流预测是智能交通系统中极为重要的一环，它可以帮助地铁公司合理安排运力、优化调度，提高乘客的出行体验。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详尽的流程，逐步教会他如何实现一个深度学习的地铁客流预测模型。
### 整体流程
下面是一个关于实现地铁客流预测的整体流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
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1.文章信息本周阅读的论文是题目为《Transformer Based Spatial-Temporal Fusion Network for Metro Passenger Flow Forecasting》的一篇2021年发布在International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)会议上的基于时空Transfo
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2023-10-20 23:42:28
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1.文章简介本次介绍的是一篇2021年发表的名为《ConvolutionalNeural Network for Crowd Counting on Metro Platforms》的有关计算机视觉的文章2.摘要随着城市轨道交通的使用增加，地铁站台上的客流在高峰期往往会急剧增加，出于安全原因，监控这些地区的客流非常重要。为了解决地铁站台客流检测问题，文章提出了一种基于卷积神经网络的网络，称为MP(
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2024-01-02 15:25:13
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