基于Catboost的铁路交通数据分析及列车延误预测系统的设计与实现【全国城市可选、欠采样技术】
文章目录
- ==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
- 二、数据来源与处理
- 三、分析方法与建模技术
- 3.1 探索性数据分析（EDA）
- 3.2 建模方法：CatBoost分类模型
- 四、系统设计与功能实现
- 系统模块包括：
- 五、项目成果与意义
- 六、未来优化方向
- 七、结语
- 每文一语
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
近年来，随着国家“交通强国”战略的持续推进，铁路作为中国综合交通运输体系的重要组成部分，其基础设施建设和智能化水平不断提升。河南省，作为我国中部的重要枢纽区域，其地理位置得天独厚，是“米”字形高速铁路网络的核心交汇地，承担着连接东南西北的重要职能。郑州、洛阳、新乡等城市不仅是全国铁路骨干线路的交汇点，也是中欧班列、京广、郑西、郑徐等多条高铁的重要节点。
尽管铁路网络建设取得了显著进展，但在实际运行过程中，受天气、客流、设备调度等多重因素影响，列车延误问题仍然普遍存在，严重影响运输效率和旅客体验。特别是在早晚高峰、节假日或恶劣天气条件下，铁路系统的运行压力剧增，延误频发。因此，如何结合时间、空间、天气等多维因素对铁路列车运行情况进行全面分析，并提前预测列车是否会发生延误，已成为铁路运输领域亟需解决的重要问题。
为此，本项目围绕“河南省铁路交通通达情况”展开研究，结合数据挖掘、机器学习与可视化分析技术，构建了一套集延误分析、预测与展示于一体的智能系统。该系统不仅能辅助铁路调度部门及时做出决策，还能为交通规划和基础设施投资提供数据支撑。
二、数据来源与处理
项目采用的数据涵盖2023年10月至2024年1月河南省内的高铁列车运行数据，总记录超过5万条，涉及3399列高铁班次，覆盖多个城市和关键车站。数据来源包括铁路运营商公开发布的运行报告、列车调度记录、气象平台发布的天气数据、温度变化信息以及中国法定节假日表。
在数据预处理阶段，为提升模型性能与系统稳定性，项目对原始数据进行了清洗、缺失值处理、格式转换、字段重命名等操作。此外，重点提取了年、月、日、小时、星期等时间维度信息，并构建了代表延误行为的目标变量字段delay_occurred（0表示未延误，1表示延误）。为了增强模型的泛化能力，项目还将类别字段如“天气”、“风力”、“城市”、“车站”等进行了标准化编码处理，为后续建模与可视化提供了可靠基础。
三、分析方法与建模技术
3.1 探索性数据分析（EDA）
在数据分析方面，本项目围绕时间、空间和环境三大维度开展深入探索：
- 时间维度：通过对小时、星期、月份等字段的统计发现，列车延误高发时段集中在上午7点至9点和下午5点至7点，尤其在工作日和节假日前夕，延误数量明显上升；
- 空间维度：地理分析显示，临颍、洛阳、新乡等地延误频率较高，与其车站规模、客流压力及地理位置有关；
- 环境维度：天气与温度对延误的影响不容忽视，阴天、多云、中雨、4℃以下等情况延误概率较高，气候条件成为重要影响因素之一。
3.2 建模方法：CatBoost分类模型
为实现延误预测，本研究选用 CatBoost 算法建立二分类模型，判断某时段某站点是否存在延误。CatBoost 在处理类别特征、样本量适中、类别不平衡的数据场景下表现出色，可避免手动进行One-Hot编码，有效提高训练效率。
在模型训练中，项目尝试了两种方案：
- 原始数据建模：使用不平衡数据直接训练，最终在测试集上取得了90.89%的准确率，AUC为0.9556；
- 欠采样技术优化模型：通过控制负类样本数量来平衡训练数据集，显著提升了正类（即延误事件）识别的召回率，F1值提升至88.58%。
同时，通过特征重要性分析发现，“小时”、“城市”、“站点”、“温度”和“天气”是影响列车延误概率的重要变量，进一步验证了早晚高峰和恶劣气候对铁路运营的重大影响。
四、系统设计与功能实现
本项目构建了一个集数据展示、预测查询和管理操作为一体的可视化分析系统，采用 Python Flask 作为后端框架，前端则基于 Layui 搭建界面，并集成 ECharts、Pyecharts 等图表库实现动态图表展示。
系统模块包括：
- 登录与权限控制模块：支持用户/管理员分角色登录，管理session会话，保障数据访问权限；
- 可视化展示模块：以柱状图、饼图、折线图、热力图等形式展示不同时段、不同城市、天气条件下的延误分布；
- 预测接口模块：用户可通过选择站点、时间、天气等参数获取预测结果，实现实时延误判断；
- 数据管理模块：管理员可在后台完成数据的增删改查操作，支持按站点或时间快速检索；
- 用户管理模块：包括用户注册、信息修改、权限升级等功能，支持将普通用户提升为管理员；
- 动态数据看板：实时显示系统使用情况、最新登录记录、延误趋势等内容。
系统部署后，用户不仅可以浏览分析图表，还能下载图表用于报告分享或进一步分析。管理员则可实现对数据的全生命周期管理，确保系统长期高效运行。
五、项目成果与意义
本项目的主要成果体现在以下几个方面：
- 算法精度高：CatBoost延误预测模型AUC值达到0.95以上，具有良好的实际应用价值；
- 分析维度全面：结合时间、空间、环境多维数据进行建模分析，提升模型的解释力；
- 可视化交互强：前后端分离设计，图表交互性强，支持筛选、下载、导出等操作；
- 系统实用性高：支持用户管理、数据录入、预测接口等，适用于铁路运输管理部门实际业务流程；
- 指导意义强：研究结果显示延误高发时间段、天气敏感因素、重点车站分布等，为调度优化提供决策依据。
六、未来优化方向
尽管本项目在系统构建和建模精度方面取得了一定成果，但仍有改进空间：
- 可尝试引入深度学习方法（如LSTM、GRU）以提升对序列特征的捕捉能力；
- 加入更多交通数据，如旅客流量、列车载重、调度记录等，提高模型特征丰富性；
- 实现与GIS地图的集成，进一步提升空间可视化效果；
- 构建API服务接口，将模型预测嵌入铁路管理部门调度系统，实现智能推荐与告警。
七、结语
河南省作为国家铁路枢纽的地位日益重要，构建一个科学、高效、智能的铁路通达性分析系统，不仅能优化运输资源配置、提升运输效率，更是实现交通强省战略目标的重要支撑。本项目围绕实际铁路运行数据，结合先进的数据挖掘技术和可视化手段，实现了数据驱动的延误预测与管理系统，具有较高的理论价值与工程应用前景。
每文一语
人生即是体验，需要有一定的魄力