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1、项目介绍

技术栈： Python语言、Django框架、Echarts可视化、HTML、prophet 时间序列预测算法

项目介绍

1. 数据可视化层：基于Echarts可视化库与HTML搭建前端展示界面，支持多维度人流量数据可视化呈现，包括每年日均人流量趋势、每日人流量变化、地铁信息概况等，通过图表直观展现数据特征，提升数据解读效率。
2. 预测分析层：集成Prophet时间序列预测算法，基于历史人流量数据构建预测模型，精准预测未来地铁人流量走势，为城市交通调度、资源分配提供决策依据。
3. 数据管理层：开发后台管理模块，支持人流量表、年人流量表的增删改查操作，保障基础数据的准确性与完整性，同时提供按日期查询单日人流量数据的功能，满足精细化数据查看需求。
4. 用户交互层：设计注册登录界面，结合权限控制与数据加密策略，保障用户隐私与数据安全，同时支持个性化数据查看偏好设置，提升用户使用体验。
5. 后端架构层：采用Python语言与Django框架搭建后端服务，实现前端请求处理、数据逻辑运算、数据库交互等核心功能，保障系统稳定运行与高效响应。

2、项目界面

（1）每年地铁年份日均人流量分析

（2）地铁信息概况

（3）地铁每天人流量分析

（4）地铁人流量预测

（5）每天人流量数据查看

（6）后台管理—人流量表

（7）后台管理—年人流量表

（8）注册登录界面

3、项目说明

在当今城市化快速发展的背景下，地铁作为城市交通的重要组成部分，其人流量的分析与预测对于城市规划、交通管理和资源分配具有重要意义。为了满足这一需求，我们开发了一套基于Python语言、Django框架、Echarts可视化、HTML以及prophet时间序列预测算法的地铁人流量数据分析与预测系统。

本系统集成了多个功能模块，旨在通过直观、高效的方式，为用户提供地铁人流量的全面分析、实时展示和准确预测。下面我们将逐一介绍这些功能模块。

首先，系统提供了每年地铁年份日均人流量的分析功能。通过这一模块，用户可以快速了解过去几年地铁人流量的变化趋势，为未来的城市规划提供数据支持。

其次，地铁信息概况模块为用户提供了地铁线路、站点以及基本运营信息的展示。这一模块使得用户可以更加直观地了解地铁网络的整体情况，为日常出行提供参考。

地铁每天人流量分析模块是系统的核心功能之一。它允许用户查看地铁每天的人流量数据，并通过Echarts可视化工具将数据以图表形式呈现，帮助用户更加清晰地了解人流量的变化规律。

为了满足用户对未来的需求，系统还集成了地铁人流量预测功能。该功能基于prophet时间序列预测算法，通过对历史数据的分析，预测未来一段时间内地铁的人流量。这一功能不仅可以帮助用户提前规划出行，还能为城市交通管理提供决策支持。

每天人流量数据查看模块允许用户根据日期查询特定天的人流量数据。用户可以通过简单的操作，快速获取所需信息，方便进行数据分析和比较。

在后台管理方面，系统提供了人流量表和年人流量表的管理功能。管理员可以通过这些功能，对人流量数据进行添加、修改、删除等操作，确保数据的准确性和完整性。

此外，系统还具备注册登录界面功能。用户可以通过注册登录，享受个性化的服务，如查看个人历史数据、设置数据展示偏好等。同时，系统还采用了严格的数据加密和访问控制策略，确保用户数据的安全性和隐私性。

综上所述，本地铁人流量数据分析与预测系统是一套功能强大、易于使用的系统。它通过集成多种技术和工具，为用户提供了全面、深入的数据分析、实时展示和准确预测功能。我们相信，在未来的城市交通管理中，该系统将发挥越来越重要的作用，为城市的繁荣和发展贡献力量。

4、核心代码

fromdjango.shortcutsimportrender,get_object_or_404,reverse,redirectfromdjango.httpimportHttpResponse,HttpResponseRedirectfromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_required# Create your views here.from.importmodelsfromprophetimportProphetimportpandasaspdimportdatetime@login_requireddefindex(request):ifrequest.method=='GET':results=models.XinXi.objects.all()Search=request.GET.get('Search','')ifSearch:results=models.XinXi.objects.filter(人流量__icontains=Search)returnrender(request,'fenxi/table.html',locals())@login_requireddeffenxi(request):ifrequest.method=='GET':datas1=models.Case_item.objects.all()#折线图count_count=[]count_name=[]forresuindatas1[::-1]:count_name.append(resu.年份)count_count.append(resu.日均人流量)#折线图count_count1=[]count_name1=[]forresuinmodels.XinXi.objects.all():count_name1.append(resu.时间.strftime('%Y-%m-%d'))count_count1.append(resu.人流量)returnrender(request,'fenxi/fenxi.html',locals())@login_requireddefyuce(request):ifrequest.method=='GET':shujus=models.XinXi.objects.all()dicts={'ds':[],'y':[],'cap':[],'floor':[]}forresuinshujus[::-1]:dicts['ds'].append(resu.时间.strftime('%Y%m%d'))dicts['y'].append(resu.人流量),dicts['cap'].append(150)dicts['floor'].append(80)print(dicts)df=pd.DataFrame.from_dict(dicts)# 拟合模型m=Prophet(growth='logistic')m.fit(df)# 构建待预测日期数据框，periods = 365 代表除历史数据的日期外再往后推 365 天future=m.make_future_dataframe(periods=36)future['cap']=150future['floor']=80# 预测数据集forecast=m.predict(future)data=forecast[['ds','yhat','yhat_lower','yhat_upper']]dicts=data.to_dict(orient="list")datas=[]li1=[]foriinrange(len(dicts['ds'])):dicts1={}dicts1['ds']=dicts['ds'][i].strftime("%Y%m%d")li1.append(dicts1['ds'])dicts1['yhat']=dicts['yhat'][i]dicts1['yhat_lower']=dicts['yhat_lower'][i]dicts1['yhat_upper']=round(dicts['yhat_upper'][i],4)datas.append(dicts1)datas=datas[::-1]print(datas)returnrender(request,'fenxi/yuce.html',locals())

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5、源码获取方式

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