交通拥堵预测器（python）
这是一个基于机器学习的交通拥堵预测应用，使用随机森林算法。 功能特点：
- 使用随机森林算法进行交通拥堵预测
- 直观的图形用户界面
- 支持模型训练、评估和保存/加载
- 实时预测特定时间段的拥堵程度
- 数据可视化功能（按星期分布、按时间段分布、热力图）
- 支持自定义数据集
## 示例数据说明
项目包含一个示例数据文件 `sample_traffic_data.xlsx`，包含一周内不同时间段的交通拥堵数据：
- weekday: 星期几（星期一至星期日）
- time_period: 时间段（7:00-22:00，每小时一个时间段）
- congestion_level: 拥堵程度（0-10的数值，0表示最通畅，10表示最拥堵）
数据特点：
- 工作日早晚高峰时段拥堵程度较高
- 周末整体拥堵程度较低，但中午时段略有增加
- 考虑了不同时间段的交通规律
大模型训练数据类型如下，可自行生成Excel或cvs格式：
weekday（星期几）,time_period（时间段）,congestion_level（拥堵程度）
星期一,07:00-08:00,7.5
星期一,08:00-09:00,8.2
星期一,09:00-10:00,6.8
星期一,10:00-11:00,5.4
星期一,11:00-12:00,5.2
星期一,12:00-13:00,6.1
星期一,13:00-14:00,5.8
星期一,14:00-15:00,5.3
星期一,15:00-16:00,5.5
星期一,16:00-17:00,6.7
星期一,17:00-18:00,8.5
星期一,18:00-19:00,8.1
星期一,19:00-20:00,6.9
星期一,20:00-21:00,5.6
星期一,21:00-22:00,4.2
星期二,07:00-08:00,7.3
星期二,08:00-09:00,8.0
星期二,09:00-10:00,6.5
星期二,10:00-11:00,5.2
星期二,11:00-12:00,5.0
星期二,12:00-13:00,5.9
…………
###依赖库和中文显示
import tkinter as tk
from tkinter import ttk, filedialog, messagebox, scrolledtext
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pickle
import os
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
import seaborn as sns
import matplotlib
# 设置matplotlib支持中文显示
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'SimSun', 'Arial Unicode MS'] # 优先使用的中文字体
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
###初始化
def __init__(self):# 初始化一个随机森林回归模型，设置100棵决策树，随机种子为42保证结果可复现self.model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 初始化一个标签编码器，用于处理分类变量self.label_encoder = LabelEncoder()# 标记模型是否已经训练过，初始值为Falseself.is_trained = False# 用于存储特征重要性，初始为Noneself.feature_importance = None# 用于存储星期几的映射关系（如将星期几的名称映射为数字），初始为Noneself.weekday_mapping = None# 用于存储时间的映射关系（如将时间映射为数字或类别），初始为Noneself.time_mapping = None### 训练模型
1. 切换到"训练模型"标签页
2. 点击"浏览..."按钮选择训练数据文件（支持Excel和CSV格式）
- 提供了示例数据文件 `sample_traffic_data.csv`
3. 点击"训练模型"按钮
4. 等待训练完成，查看训练结果
def preprocess_data(self, df):"""预处理数据"""# 确保数据框包含必要的列required_columns = ['weekday', 'time_period', 'congestion_level']if not all(col in df.columns for col in required_columns):raise ValueError("数据文件必须包含 'weekday', 'time_period', 'congestion_level' 列")# 编码星期几df['weekday_encoded'] = self.label_encoder.fit_transform(df['weekday'])self.weekday_mapping = dict(zip(self.label_encoder.classes_, self.label_encoder.transform(self.label_encoder.classes_)))# 处理时间段def convert_time_period(time_str):try:# 假设时间段格式为 "HH:MM-HH:MM"start_time = datetime.strptime(time_str.split('-')[0], '%H:%M').time()return start_time.hour * 60 + start_time.minuteexcept:return 0df['time_encoded'] = df['time_period'].apply(convert_time_period)self.time_mapping = {time: convert_time_period(time) for time in df['time_period'].unique()}return dfdef train(self, df):"""训练模型"""# 预处理数据processed_df = self.preprocess_data(df)# 准备特征和目标变量X = processed_df[['weekday_encoded', 'time_encoded']]y = processed_df['congestion_level']# 分割训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型self.model.fit(X_train, y_train)# 计算特征重要性self.feature_importance = {'weekday': self.model.feature_importances_[0],'time_period': self.model.feature_importances_[1]}# 计算模型评分train_score = self.model.score(X_train, y_train)test_score = self.model.score(X_test, y_test)self.is_trained = Truereturn train_score, test_score### 预测拥堵
1. 切换到"预测拥堵"标签页
2. 从下拉列表中选择星期和时间段
3. 点击"预测拥堵程度"按钮
4. 查看预测结果和拥堵程度指示条
def predict(self):"""预测交通拥堵程度"""if not self.model.is_trained:messagebox.showwarning("警告", "模型尚未训练，请先训练模型或加载已训练的模型")returnweekday = self.weekday_var.get()time_period = self.time_var.get()try:prediction = self.model.predict(weekday, time_period)self.result_var.set(f"预测结果: {weekday} {time_period} 的拥堵程度")self.congestion_var.set(prediction)self.congestion_value_label.config(text=f"{prediction:.2f}")except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"预测时出错: {str(e)}")### 保存/加载模型
- 点击"保存模型"按钮将训练好的模型保存到文件
- 点击"加载模型"按钮从文件加载已训练的模型
def save_model(self, filepath):"""保存模型到文件"""if not self.is_trained:raise ValueError("模型尚未训练，无法保存")model_data = {'model': self.model,'label_encoder': self.label_encoder,'weekday_mapping': self.weekday_mapping,'time_mapping': self.time_mapping,'feature_importance': self.feature_importance}with open(filepath, 'wb') as f:pickle.dump(model_data, f)def load_model(self, filepath):"""从文件加载模型"""if not os.path.exists(filepath):raise FileNotFoundError(f"模型文件 {filepath} 不存在")with open(filepath, 'rb') as f:model_data = pickle.load(f)self.model = model_data['model']self.label_encoder = model_data['label_encoder']self.weekday_mapping = model_data['weekday_mapping']self.time_mapping = m相关文章：
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