基于Prophet、滑动平均、加权平均的地铁客流量预测与可视化系统的设计与实现

有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主

一、项目背景与意义

随着城市化进程的不断推进，公共交通成为城市运行的重要组成部分。其中，地铁客流量的监控与预测对交通调度、能源消耗、人力安排和安全管理等方面具有极其重要的价值。传统的统计方法难以适应非线性、多因素交织的地铁客流预测场景，因而结合现代机器学习建模与可视化展示的综合管理系统成为趋势。

本项目旨在构建一套基于 Python Flask 框架的地铁客流量预测与可视化平台，实现从数据读取、清洗、建模预测、可视化展示到系统管理的全流程集成。系统分为用户端和管理员端，满足不同角色对系统的功能需求，兼顾可操作性与实用性。

---

二、项目目标

1. 客流数据建模与预测：采用 Prophet 与滑动平均等模型对未来地铁客流进行预测。
2. 多维可视化分析：结合天气、温度、空气质量、节假日等维度对客流波动进行图形化展示。
3. 交互式平台开发：使用 Flask 搭建前后端分离的系统，用户可在线查看预测图表，管理员可执行数据增删改查。
4. 用户权限管理：支持用户注册、登录、信息绑定与升级，管理员拥有高级权限实现系统管理。

---

三、系统功能结构

1. 数据分析与建模模块

该模块以 Excel 文件作为原始数据输入，包含日期、天气、温度、风力、空气质量和客流量等字段。核心处理流程包括：

• 数据预处理：

  • 日期格式转换；
  • 利用 chinese_calendar 库判断节假日；
  • 构造移动平均、前日流量、月份、星期等特征；
  • 删除节假日数据与缺失值。

• 预测建模：

  • Prophet 模型：捕捉趋势与季节性，是主要预测模型；
  • 滑动平均模型：用于对近期变化进行平滑处理；
  • 组合预测模型：通过加权平均提升预测精度，增强 Prophet 模型的主导作用。

• 模型评估：采用 RMSE、MAE、R² 等指标评估三类模型的预测效果，并提供对比分析。

---

2. 可视化分析模块

系统内置 15 种静态图像可视化与 1 个交互式 Pyecharts 图表，从多个角度分析客流变化规律：

• 基础图表：

  • 客流时间序列折线图、天气与风力箱线图；
  • 温度与客流散点图、分布直方图；
  • 空气质量、星期几条形图。

• 高级图表：

  • 热力图分析温度与客流的相关性；
  • 三维散点图显示温度组合与客流；
  • 季节性分解图揭示周期性结构；
  • 温度-客流回归分析；
  • 交互式折线图实现多模型预测对比展示。

所有图像均通过 matplotlib 或 seaborn 绘制，并以 base64 形式自动嵌入到 HTML 页面中实现页面集成，无需外部依赖加载。

---

3. Web 系统功能模块

整个系统基于 Flask 框架开发，实现前后端功能对接。系统主要页面包含登录页、主控页、可视化页面、数据管理页面和用户管理页面。

（1）用户端功能：

• 注册、登录、登出；
• 查看可视化图表（HTML 嵌入）；
• 修改个人资料、绑定社交账号（微信、QQ、邮箱、手机号）；
• 密码修改、安全信息更新。

（2）管理员端功能：

• 管理员登录与主页；

• 数据管理：

  • 地铁客流数据的新增、查询、修改、删除；
  • 数据分页与筛选功能；

• 用户管理：

  • 所有注册用户数据的增删改查；
  • 用户升级为管理员；

• 系统仪表盘：

  • 显示数据总量、用户总数、7日增长趋势；
  • 登录动态展示系统活跃状态。

所有后端操作通过 RESTful API 实现，配合前端异步请求完成页面交互。

---

四、技术实现细节

后端技术栈：

• Python + Flask：Web 框架；
• Prophet：时间序列预测；
• Pandas / NumPy：数据处理；
• Matplotlib / Seaborn / Pyecharts：可视化；
• MySQL + PyMySQL：关系型数据库；
• Session + JWT：会话管理与权限控制。

前端支持：

• 基于 HTML5 + CSS；
• 可视化结果通过 HTML 文件嵌入图像展示；
• 管理平台支持动态加载与筛选。

数据存储与结构：

• 用户表与管理员表分离，字段包括基本信息、安全设置、登录记录等；
• 产品数据表用于存储客流相关记录，字段涵盖日期、天气、风力、温度、空气质量、客流量等维度。

---

五、系统亮点与优势

1. 功能完整、架构清晰：集预测、可视化、用户管理、数据操作于一体，满足地铁管理应用场景。
2. 支持节假日因素建模：利用 chinese_calendar 引入节假日特征，提升模型实际应用能力。
3. 预测策略融合：滑动平均 + Prophet 多模型加权，有效兼顾趋势性与短期波动。
4. 可交互可定制：支持 HTML 嵌入和 Pyecharts 图表，适用于前端展示与报表生成。
5. 多用户权限管理：用户与管理员角色清晰分离，适合实际部署。

---

六、应用场景与可扩展性

• 智慧交通管理：城市轨道交通、公交客流预测；

• 商业零售分析：购物中心或商圈客流分析；

• 旅游场景监测：景区入园客流预判与调度优化；

• 扩展方向：

  • 接入实时数据源如 API；
  • 支持模型自定义与参数优化；
  • 前端可集成 ECharts 面板或 React 等交互框架。

---

七、总结

本项目充分融合了数据建模、可视化技术与 Web 开发技能，打造了一个高度集成、功能完整的地铁客流量分析平台。通过合理设计的数据管道和模块化结构，使其具备较强的实用性、可扩展性和用户友好性，具备推广应用与二次开发的广阔前景。

每文一语

人生得意须尽欢，是对生命的一种尊重；与其烦恼，不如开心