Python基于大数据的智慧交通项目，附可视化界面

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、requests爬虫、sqlite数据库、时间序列预测fbprophet库、出行速度预测、拥堵预测、HTML

本项目旨在通过爬虫技术从高德地图提供的交通情报和路况报告网站采集数据，包括交通拥堵情况和路况状况。采集的数据为系统搭建提供了有力的支持。使用Python语言进行数据采集，存储方面采用了pycharm内嵌的sqlite数据库；在数据预测方面，使用了时间序列预测算法对各城市的出行速度进行预测。通过可视化工具（如图表和地图），系统能够以易懂的方式展示数据分析结果，同时也提供了简洁友好的用户界面，用户可以方便地输入选项并进行交互式的数据分析。

2、项目界面

项目的界面设计涵盖了以下几个模块：

• 智慧交通数据
• 广州大数据智慧交通数据分析大屏
• 北京大数据智慧交通数据分析大屏
• 出行速度预测分析
• 拥堵系数预测
• 注册登录界面
• 后台数据管理

3、项目说明

本项目的目标是通过网络爬虫技术采集高德地图提供的交通数据，涵盖了交通拥堵情况、路况状况等内容，为后续的数据分析和预测提供基础。具体流程包括：

1. 数据获取

我们使用Python中的requests爬虫框架，结合网络爬虫技术，从高德地图的交通情报网站采集交通拥堵和路况数据。

2. 注册登录

用户需要先进行注册，输入用户名和密码。系统通过验证数据库中的账号密码来确认用户身份，若已注册则提示用户“已存在”。

3. 北京交通数据分析可视化

系统对采集到的北京交通数据进行可视化分析，展示内容包括：各行政区的拥堵系数、拥堵情况的变化、出行速度等。

4. 广州交通数据分析可视化

广州交通数据同样经过分析与可视化处理，包括各行政区的最新拥堵系数、拥堵情况变化和出行速度等信息。

5. 出行速度预测

本项目采用了时间序列预测算法，对不同城市的出行速度进行预测，为未来交通流量分析提供依据。

6. 后台数据管理

系统还包括后台数据管理功能，管理员可以登录账号进入后台，管理并维护采集的数据。

项目界面截图：

智慧交通数据展示

广州交通数据分析大屏

北京交通数据分析大屏

出行速度预测分析界面

小结

这个项目结合了数据采集、分析与预测，能有效帮助分析交通流量、出行速度等关键信息，从而为交通管理和出行规划提供决策支持。通过结合时间序列预测算法和可视化工具，本项目为未来的智能交通系统建设提供了技术参考和实践示范。