🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-功能介绍
【Python大数据+AI毕设实战】智能出行交通数据可视化分析系统是一套基于Hadoop+Spark大数据技术栈构建的交通数据分析平台，采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架和Vue前端技术实现完整的数据处理与可视化展示。系统通过集成Spark SQL、Pandas、NumPy等数据处理组件，对智能出行交通数据进行深度挖掘和分析，涵盖交通流量变化、拥堵状况监测、停车资源优化、共享出行需求预测、环境影响评估和交通安全管理等多个维度。平台运用Echarts图表库实现数据的动态可视化展示，支持时序分析、地理热力图、统计图表等多种展示形式，为交通管理部门提供直观的决策支持工具。系统具备完整的数据上传、预处理、分析计算和结果展示流程，能够处理大规模交通数据集，通过HDFS分布式存储和Spark分布式计算框架保证系统的性能和扩展性，为智慧城市交通管理提供技术支撑。
基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着城市化进程的加速推进和机动车保有量的持续增长，城市交通系统面临着前所未有的压力和挑战。传统的交通管理模式主要依靠人工观察和简单的统计分析，难以应对复杂多变的交通状况和海量的交通数据。现代城市交通产生的数据包括车辆GPS轨迹、道路监控视频、交通信号灯状态、停车场使用情况、共享出行订单信息等，这些数据具有体量大、更新快、类型多样的特点。如何有效收集、存储、处理和分析这些交通大数据，从中挖掘出有价值的交通规律和趋势，成为当前交通管理领域亟需解决的技术问题。同时，环境保护意识的增强使得绿色出行和可持续交通发展成为社会关注的热点，需要通过数据分析来量化交通活动对环境的影响。在这样的背景下，构建一套基于大数据技术的智能交通数据分析系统，对于提升城市交通管理水平和促进智慧城市建设具有重要的现实需求。 选题意义 本课题的研究意义主要体现在技术探索和实际应用两个层面。在技术层面，通过集成Hadoop、Spark等大数据处理技术，探索了分布式计算在交通数据分析中的应用方法，为相关领域的技术研究提供了参考案例。系统采用Python语言结合Django框架的开发模式，展示了大数据技术与Web开发技术的有效融合，对于推广大数据技术在传统应用领域的应用具有一定的示范作用。在实际应用方面，虽然作为毕业设计项目在规模和复杂度上相对有限，但系统设计的交通流量分析、拥堵预测、停车优化等功能模块，体现了数据驱动决策在交通管理中的价值。通过可视化的数据展示方式，能够帮助相关人员更直观地理解交通状况和变化趋势，为制定交通管理策略提供数据支撑。另外，系统关注的绿色出行和环境影响分析，契合了当前可持续发展的理念，体现了技术服务社会的责任担当。整体而言，本课题在有限的范围内探索了大数据技术在智能交通领域的应用可能性，为后续深入研究奠定了基础。
基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
def traffic_flow_analysis():
spark = SparkSession.builder.appName("TrafficFlowAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.csv("/data/smart_mobility_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
df_with_hour = df.withColumn("hour", hour(col("Timestamp")))
hourly_flow = df_with_hour.groupBy("hour").agg(avg("Vehicle_Count").alias("avg_vehicle_count"), avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed"), count("*").alias("record_count"))
hourly_flow_sorted = hourly_flow.orderBy("hour")
weather_flow = df.groupBy("Weather_Condition").agg(avg("Vehicle_Count").alias("avg_vehicle_count"), avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed"), avg("Road_Occupancy_%").alias("avg_occupancy"))
weather_mapping = {"Clear": "晴天", "Rain": "雨天", "Fog": "雾天", "Snow": "雪天"}
weather_flow_pandas = weather_flow.toPandas()
weather_flow_pandas["weather_chinese"] = weather_flow_pandas["Weather_Condition"].map(weather_mapping)
traffic_condition_flow = df.groupBy("Traffic_Condition").agg(avg("Vehicle_Count").alias("avg_vehicle_count"), avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed"), count("*").alias("record_count"))
condition_mapping = {"Low": "畅通", "Medium": "缓行", "High": "拥堵"}
condition_flow_pandas = traffic_condition_flow.toPandas()
condition_flow_pandas["condition_chinese"] = condition_flow_pandas["Traffic_Condition"].map(condition_mapping)
hourly_flow_pandas = hourly_flow_sorted.toPandas()
hourly_flow_pandas["avg_vehicle_count"] = hourly_flow_pandas["avg_vehicle_count"].round(2)
hourly_flow_pandas["avg_speed"] = hourly_flow_pandas["avg_speed"].round(2)
hourly_flow_pandas.to_csv("/output/hourly_traffic_flow_analysis.csv", index=False)
weather_flow_pandas.to_csv("/output/weather_traffic_flow_analysis.csv", index=False)
condition_flow_pandas.to_csv("/output/condition_traffic_flow_analysis.csv", index=False)
return hourly_flow_pandas, weather_flow_pandas, condition_flow_pandas
def traffic_congestion_hotspot_analysis():
spark = SparkSession.builder.appName("CongestionHotspotAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.csv("/data/smart_mobility_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
df_with_time = df.withColumn("hour", hour(col("Timestamp"))).withColumn("day_of_week", dayofweek(col("Timestamp")))
congestion_data = df_with_time.filter(col("Traffic_Condition") == "High")
location_congestion = congestion_data.groupBy("Latitude", "Longitude").agg(count("*").alias("congestion_count"), avg("Vehicle_Count").alias("avg_vehicle_count"), avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed"))
location_congestion_filtered = location_congestion.filter(col("congestion_count") >= 5)
time_location_congestion = congestion_data.groupBy("hour", "Latitude", "Longitude").agg(count("*").alias("hourly_congestion_count"))
peak_hours_congestion = time_location_congestion.filter((col("hour") >= 7) & (col("hour") <= 9) | (col("hour") >= 17) & (col("hour") <= 19))
weather_congestion = df.groupBy("Weather_Condition", "Traffic_Condition").agg(count("*").alias("record_count"))
weather_congestion_rate = weather_congestion.groupBy("Weather_Condition").agg(sum("record_count").alias("total_records")).join(weather_congestion.filter(col("Traffic_Condition") == "High"), "Weather_Condition").withColumn("congestion_rate", round((col("record_count") / col("total_records")) * 100, 2))
accident_congestion = df.groupBy("Accident_Report", "Traffic_Condition").agg(count("*").alias("record_count"))
accident_congestion_analysis = accident_congestion.filter(col("Accident_Report") == 1).join(accident_congestion.filter(col("Traffic_Condition") == "High"), "Accident_Report")
location_congestion_pandas = location_congestion_filtered.toPandas()
location_congestion_pandas["avg_vehicle_count"] = location_congestion_pandas["avg_vehicle_count"].round(2)
location_congestion_pandas["avg_speed"] = location_congestion_pandas["avg_speed"].round(2)
peak_hours_congestion_pandas = peak_hours_congestion.toPandas()
weather_congestion_pandas = weather_congestion_rate.toPandas()
location_congestion_pandas.to_csv("/output/location_congestion_hotspot_analysis.csv", index=False)
peak_hours_congestion_pandas.to_csv("/output/peak_hours_congestion_analysis.csv", index=False)
weather_congestion_pandas.to_csv("/output/weather_congestion_analysis.csv", index=False)
return location_congestion_pandas, peak_hours_congestion_pandas, weather_congestion_pandas
def traffic_accident_risk_assessment():
spark = SparkSession.builder.appName("AccidentRiskAssessment").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.csv("/data/smart_mobility_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
df_with_time = df.withColumn("hour", hour(col("Timestamp"))).withColumn("day_of_week", dayofweek(col("Timestamp")))
accident_time_analysis = df_with_time.groupBy("hour").agg(sum("Accident_Report").alias("accident_count"), count("*").alias("total_records")).withColumn("accident_rate", round((col("accident_count") / col("total_records")) * 100, 2))
accident_weather_analysis = df.groupBy("Weather_Condition").agg(sum("Accident_Report").alias("accident_count"), count("*").alias("total_records")).withColumn("accident_rate", round((col("accident_count") / col("total_records")) * 100, 2))
accident_traffic_light_analysis = df.groupBy("Traffic_Light_State").agg(sum("Accident_Report").alias("accident_count"), count("*").alias("total_records")).withColumn("accident_rate", round((col("accident_count") / col("total_records")) * 100, 2))
accident_location_analysis = df.filter(col("Accident_Report") == 1).groupBy("Latitude", "Longitude").agg(count("*").alias("accident_count"), avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed_at_accident"), avg("Vehicle_Count").alias("avg_vehicle_count_at_accident"))
high_risk_locations = accident_location_analysis.filter(col("accident_count") >= 3)
accident_traffic_condition = df.groupBy("Traffic_Condition").agg(sum("Accident_Report").alias("accident_count"), count("*").alias("total_records")).withColumn("accident_rate", round((col("accident_count") / col("total_records")) * 100, 2))
accident_speed_correlation = df.filter(col("Accident_Report") == 1).agg(avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed_with_accident")).collect()[0]["avg_speed_with_accident"]
no_accident_speed = df.filter(col("Accident_Report") == 0).agg(avg("Traffic_Speed_kmh").alias("avg_speed_without_accident")).collect()[0]["avg_speed_without_accident"]
speed_impact = round(accident_speed_correlation - no_accident_speed, 2)
accident_time_pandas = accident_time_analysis.orderBy("hour").toPandas()
accident_weather_pandas = accident_weather_analysis.toPandas()
weather_mapping = {"Clear": "晴天", "Rain": "雨天", "Fog": "雾天", "Snow": "雪天"}
accident_weather_pandas["weather_chinese"] = accident_weather_pandas["Weather_Condition"].map(weather_mapping)
accident_light_pandas = accident_traffic_light_analysis.toPandas()
light_mapping = {"Green": "绿灯", "Yellow": "黄灯", "Red": "红灯"}
accident_light_pandas["light_chinese"] = accident_light_pandas["Traffic_Light_State"].map(light_mapping)
high_risk_locations_pandas = high_risk_locations.toPandas()
high_risk_locations_pandas["avg_speed_at_accident"] = high_risk_locations_pandas["avg_speed_at_accident"].round(2)
high_risk_locations_pandas["avg_vehicle_count_at_accident"] = high_risk_locations_pandas["avg_vehicle_count_at_accident"].round(2)
accident_time_pandas.to_csv("/output/accident_time_risk_analysis.csv", index=False)
accident_weather_pandas.to_csv("/output/accident_weather_risk_analysis.csv", index=False)
accident_light_pandas.to_csv("/output/accident_traffic_light_analysis.csv", index=False)
high_risk_locations_pandas.to_csv("/output/high_risk_location_analysis.csv", index=False)
return accident_time_pandas, accident_weather_pandas, high_risk_locations_pandas
基于大数据的智能出行交通数据可视化分析系统-结语
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