【源码】基于Python的LSTM神经网络城市轨道交通客流预测系统

项目简介

随着城市轨道交通的快速发展，客流预测的重要性日益凸显。本项目以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，结合天气因素等数据，通过对城市轨道交通客流历史数据进行分析，利用LSTM神经网络实现对地铁站点的客流进行分析和预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与合并：可读取地铁客流数据和天气数据，并按日期进行合并。
2. 数据预处理：能对数据进行异常值处理、缺失值填充、特征构造等预处理操作。
3. 神经网络模型：采用LSTM神经网络模型，适应非线性、非平稳的客流数据进行客流预测。
4. 预测结果展示：可可视化展示预测结果，便于用户直观了解预测效果。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 安装所需依赖，包括Python和相关库（如pandas、numpy、tensorflow等）。 2. 将数据文件夹“/数据”中的地铁客流数据和天气数据CSV文件放置到指定路径。 3. 运行代码文件“predict.py”，进行客流预测。 4. 查看预测结果展示图，了解预测效果。

注意事项

1. 请确保已正确安装所有依赖库。
2. 数据文件路径需与代码中指定的路径一致。
3. 本项目仅作为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】