国科大数据挖掘大作业2018交通拥堵预测

据统计，我国目前百万人口以上的城市中有80%的路段和90%的路口通行能力已经接近极限，特别是北京、上海、深圳等城市，交通拥堵已成为城市问题。不但影响了人的日常生活工作，也严重制约了城市的经济发展和环境状况。所以随着交通拥堵问题的日益严重，能提前预测交通拥堵的程度是具有潜在价值的，这样司机和行人就可以通过预报尽可能地避免交通拥堵带来的不便。 ### 国科大数据挖掘大作业2018交通拥堵预测 #### 项目背景与目标 在当前社会背景下，中国各大城市普遍面临着严峻的交通拥堵问题。根据统计数据表明，全国范围内，百万人口以上的城市中约有80%的城市路段以及90%的城市路口的通行能力已经接近饱和状态，尤其是一线城市如北京、上海、深圳等地，交通拥堵不仅严重影响居民的日常生活与工作效率，同时也对城市的经济发展和环境质量造成了极大的负面影响。因此，如何有效预测交通拥堵程度成为了一个亟待解决的问题。如果能够实现交通拥堵的有效预测，那么司机和行人都可以提前规划出行路线，从而减轻交通压力，改善交通状况。 #### 技术方案概述 该项目主要通过数据分析和机器学习技术来预测交通拥堵程度。具体来说，本项目主要包括以下几个步骤： 1. **数据导入与预处理**：需要将训练数据集导入系统，并对其进行必要的预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 2. **特征工程**：通过对数据的深入分析，选择合适的特征变量，并进行特征转换或创建新的特征。 3. **模型训练与评估**：选择合适的机器学习算法，并利用处理好的数据集进行模型训练。通过测试数据集评估模型的性能。 #### 数据导入与预处理 数据预处理是整个项目的关键步骤之一。数据预处理包括数据清洗、特征选择等过程。下面详细介绍这些步骤： 1. **数据导入**：项目使用的训练数据集包含四天的数据，存储为CSV文件格式。使用Python的Pandas库中的`read_csv`函数将数据加载到DataFrame中。代码如下： ```python import pandas as pd train = pd.read_csv("F:\\mydocument\\py\\all2.csv", header=None, sep=',', names=["date", "time", "direction", "type", "linkID", "length", "travelTime", "volume", "speed", "occupancy", "congestionLevel", "null"], encoding='GB2312') ``` 2. **数据预处理**： - **传感器型号编码**：由于原始数据中包含大量的传感器型号名称，为了简化处理，需要对这些名称进行编码。这里使用`sklearn.preprocessing.LabelEncoder`类来进行编码。编码后的结果如图3.2所示。 ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder train[['linkID']] = train[['linkID']].apply(LabelEncoder().fit_transform) ``` - **拥堵程度映射**：将拥堵程度的文本描述转换为数字形式，便于后续建模。使用`map`方法完成这一转换。 ```python size_mapping = { 'NON_CONGESTION': 0, 'LIGHT_CONGESTION': 1, 'MEDIUM_CONGESTION': 2, 'HEAVY_CONGESTION': 3, 'UNKNOWN_CONGESTION_LEVEL': 4 } train['congestionLevel'] = train['congestionLevel'].map(size_mapping) ``` - **异常数据剔除**：删除不符合实际情况的数据，例如行程时间小于等于零、速度小于零、占有率小于零或者拥堵等级未知的数据记录。 3. **特征选择**：对于每个传感器而言，由于其位置固定不变，因此“方向(direction)”这一特征可能并不具备很强的预测能力。此外，还需要考虑其他可能的特征，如时间(time)、日期(date)、类型(type)等，这些特征可能会对交通拥堵程度有所影响。 #### 模型构建与训练 在完成了数据预处理和特征选择之后，接下来的步骤是构建并训练预测模型。在这个阶段，可以尝试多种不同的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，通过交叉验证等手段选择最佳模型，并最终应用于实际的交通拥堵预测中。 #### 结论 通过上述步骤，我们可以建立一个有效的交通拥堵预测模型，帮助缓解城市交通压力，提升市民的生活质量。未来还可以进一步优化模型，例如引入更多的外部数据（如天气情况、节假日信息等），提高预测的准确性。