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python智慧交通数据分析系统 时间序列预测算法 出行速度预测 拥堵预测（源码）✅
2026-11-05 07:22:52
来源：互联网转载
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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、预测出行速度、拥堵预测、HTML
1、数据获取
使用Python网络爬虫技术结合requests爬虫框架采集高德地图提供的一个交通情报和路况报告网站，获取交通拥堵情况、路况状况数据。
2、注册登录
用户必须先进行注册，输入用户名、密码进行注册，系统根据账号密码查询数据库进行验证，重复注册系统会提示用户已存在。
3、北京交通数据分析可视化
系统对采集的北京交通数据进行分析与可视化展示，包括：各个行政区的最新拥堵系数、拥堵情况变化、拥堵系数变化、出行速度情况等等指标。
4、广州交通数据分析可视化
系统对采集的广州交通数据进行分析与可视化展示，包括：各个行政区的最新拥堵系数、拥堵情况变化、拥堵系数变化、出行速度情况等等指标。
5、出行速度预测
本文使用了时间序列预测算法，对各城市的出行速度进行预测。
6、后台数据管理
系统开发了数据后台管理，管理员可以登录账号进入后台数据管理界面，对采集的数据进行增删改查，对前台注册的用户进行管理和权限设置。
2、项目界面
（1）北京大数据智慧交通数据分析大屏
（2）智慧交通数据
（3）广州大数据智慧交通数据分析大屏
（4）出行速度预测分析
（5）拥堵系数预测
（6）后台数据管理
3、项目说明
本课题通过网络爬虫技术采集高德地图提供的一个交通情报和路况报告网站，获取交通拥堵情况、路况状况数据，为系统的搭建提供了夯实的基础。使用Python语言对数据进行采集，使用pycharm内嵌的sqlite数据库对数据进行存储；采用时间序列预测算法，对各城市的出行速度进行预测。通过使用直观的可视化工具，如图表、地图等，系统可以将数据结果以更易理解的方式呈现给用户。同时，系统可能提供友好的用户界面，使用户能够方便地输入选项，并进行交互式的数据分析。本课题主要分为以下六个模块：
1、数据获取
使用Python网络爬虫技术结合requests爬虫框架采集高德地图提供的一个交通情报和路况报告网站，获取交通拥堵情况、路况状况数据。
2、注册登录
用户必须先进行注册，输入用户名、密码进行注册，系统根据账号密码查询数据库进行验证，重复注册系统会提示用户已存在。
3、北京交通数据分析可视化
系统对采集的北京交通数据进行分析与可视化展示，包括：各个行政区的最新拥堵系数、拥堵情况变化、拥堵系数变化、出行速度情况等等指标。
4、广州交通数据分析可视化
系统对采集的广州交通数据进行分析与可视化展示，包括：各个行政区的最新拥堵系数、拥堵情况变化、拥堵系数变化、出行速度情况等等指标。
5、出行速度预测
本文使用了时间序列预测算法，对各城市的出行速度进行预测。
6、后台数据管理
系统开发了数据后台管理，管理员可以登录账号进入后台数据管理界面，对采集的数据进行增删改查，对前台注册的用户进行管理和权限设置。
4、核心代码
# !/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_from flask import Flask, request, render_template,jsonify,abort,session,redirect, url_forimport osimport modelsfrom models import appimport timefrom sqlalchemy import or_,and_import pandasimport datetimefrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyfrom flask_admin import Adminfrom flask_admin.contrib.sqla import ModelViewapp = Flask(__name__)# 配置sqlite数据库app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///transportation.db'app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = Falseapp.secret_key = 'a_secret_key'db = SQLAlchemy(app)# 初始化Flask Adminadmin = Admin(app, name='后台管理')@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])def index():#主页 uuid = session.get('uuid')#获取session的数据，判断是否登录，如未登录跳转到登录页 if uuid: if not models.User.query.get(uuid): return redirect(url_for('login')) else: username = models.User.query.get(uuid).name else: return redirect(url_for('login')) if request.method == 'GET': results = models.Transportation.query.all() return render_template('index.html',**locals())@app.route('/yuce', methods=['GET', 'POST'])def yuce(): if request.method == 'GET': result = list(set([str(i.city) + '-' + str(i.city_proper) for i in models.Transportation.query.all()])) result.sort() name = request.args.get('name','广州-天河区') print(name) name = name.split('-')[-1] datas = yuce1(name) print(datas) riqi = [i['riqi'] for i in datas] piaofang = [round(i['xisu'],2) for i in datas] return render_template('yuce.html',**locals())@app.route('/yuce_prophet', methods=['GET', 'POST'])def yuce_prophet(): if request.method == 'GET': result = list(set([str(i.city) + '-' + str(i.city_proper) for i in models.Transportation.query.all()])) result.sort() name = request.args.get('name','广州-天河区') print(name) name = name.split('-')[-1] datas = yuce2(name) print(datas) return render_template('yuce_prophet.html',**locals())@app.route('/gz_charts', methods=['GET', 'POST'])def gz_charts():#主页 uuid = session.get('uuid')#获取session的数据，判断是否登录，如未登录跳转到登录页 if uuid: if not models.User.query.get(uuid): return redirect(url_for('login')) else: username = models.User.query.get(uuid).name else: return redirect(url_for('login')) if request.method == 'GET': sql_command = 'select * from Transportation ' df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine) datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '广州')] city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()])) city_propers.sort() map_data = [] for resu in city_propers: reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist() map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]}) print(map_data) #最新拥堵系数 city_proper_name = [] city_proper_index = [] for resu in city_propers: reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist() city_proper_name.append(resu) city_proper_index.append(reslut[-1][3]) #天河区拥堵情况变化 tianhe_names = [] tianhe_count = [] reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == '天河区')] date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()])) date_set.sort() for resu in date_set[-24:]: resu1 = reslut[reslut['获取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist() tianhe_names.append(resu) tianhe_count.append(resu1[0][4]) #荔湾区拥堵系数变化 liwan_names = [] liwan_count = [] reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == '荔湾区')] date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()])) date_set.sort() for resu in date_set[-24:]: resu1 = reslut[reslut['获取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist() liwan_names.append(resu) liwan_count.append(resu1[0][3]) #越秀区拥堵情况变化 yuexiu_names = [] yuexiu_count = [] reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == '越秀区')] date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()])) date_set.sort() for resu in date_set[-24:]: resu1 = reslut[reslut['获取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist() yuexiu_names.append(resu) yuexiu_count.append(resu1[0][4]) return render_template('gz_daping.html',**locals())@app.route('/cq_charts', methods=['GET', 'POST'])def cq_charts():#主页 uuid = session.get('uuid')#获取session的数据，判断是否登录，如未登录跳转到登录页 if uuid: if not models.User.query.get(uuid): return redirect(url_for('login')) else: username = models.User.query.get(uuid).name else: return redirect(url_for('login')) if request.method == 'GET': sql_command = 'select * from Transportation ' df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine) datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '重庆')] city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()])) city_propers.sort() map_data = [] for resu in city_propers: reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist() map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]}) print(map_data) #最新拥堵系数 city_proper_name = [] city_proper_index = [] for resu in city_propers: reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist() city_proper_name.append(resu) city_proper_index.append(reslut[-1][3]) #大渡口区拥堵情况变化 tianhe_names = [] tianhe_count = [] reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == '大渡口区')] date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()])) date_set.sort() for resu in date_set[-24:]: resu1 = reslut[reslut['获取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist() tianhe_names.append(resu) tianhe_count.append(resu1[0][4]) #江北区拥堵系数变化 liwan_names = [] liwan_count = [] reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == '江北区')] date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()])) date_set.sort() for resu in date_set[-24:]: resu1 = reslut[reslut['获取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist() liwan_names.append(resu) liwan_count.append(resu1[0][3]) #南岸区拥堵情况变化 yuexiu_names = [] yuexiu_count = [] reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == '南岸区')] date_set = list(set([resu[-1].split(':')[0] for resu in reslut.values.tolist()])) date_set.sort() for resu in date_set[-24:]: resu1 = reslut[reslut['获取日期'].map(lambda xx: xx.split(':')[0] == resu)].values.tolist() yuexiu_names.append(resu) yuexiu_count.append(resu1[0][4]) return render_template('cq_daping.html',**locals())@app.route('/wuhan_charts', methods=['GET', 'POST'])def wuhan_charts():#主页 uuid = session.get('uuid')#获取session的数据，判断是否登录，如未登录跳转到登录页 if uuid: if not models.User.query.get(uuid): return redirect(url_for('login')) else: username = models.User.query.get(uuid).name else: return redirect(url_for('login')) if request.method == 'GET': sql_command = 'select * from Transportation ' df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine) datas = df[df['城市'].map(lambda xx:xx == '武汉')] city_propers = list(set([i[2] for i in datas.values.tolist()])) city_propers.sort() map_data = [] for resu in city_propers: reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist() map_data.append({"name": resu, "value": reslut[-1][4]}) print(map_data) #最新拥堵系数 city_proper_name = [] city_proper_index = [] for resu in city_propers: reslut = datas[datas['城区'].map(lambda xx: xx == resu)].values.tolist() city_proper_name.append(resu) city_proper_index.append(reslut[-1][3])if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 5、源码获取
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