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文章包含：项目选题 + 项目展示图片 （必看）
 

1.采集任意城市地铁数据约100万条存入.csv和mysql,清洗后的.csv上传mysql;
3.分析指标离线可选用Hive,实时可选装PySpark/PyFlink,也可以纯Pyhon的numpy/pandas分析，可五选一也可以只选几种或五个个都选；
4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表或者使用纯Python数学语法分析；
5.使用flask+echarts制作可视化大屏、layui查询表格；
6.使用卷积神经网络KNN CNN RNN对地铁流量数据进行预测；
创新点：全新DrssionPage爬虫框架、可视化大屏、离线计算实时计算全部实现、深度学习地铁流量预测、数据表格

 

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import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
from sklearn.metrics import mean_squared_error  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 假设你有一个CSV文件，其中包含日期和对应的地铁客流量  
data = pd.read_csv('subway_passenger_data.csv')  
  
# 查看数据的前几行  
print(data.head())  
  
# 假设'date'是日期列，'passenger_flow'是地铁客流量列  
X = data['date'].values.reshape(-1, 1)  
y = data['passenger_flow'].values.reshape(-1, 1)  
  
# 将数据分为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 创建并训练线性回归模型  
model = LinearRegression()  
model.fit(X_train, y_train)  
  
# 预测测试集的客流量  
y_pred = model.predict(X_test)  
  
# 计算均方误差  
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)  
print(f"Mean Squared Error: {mse}")  
  
# 可视化结果  
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='Actual')  
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted')  
plt.xlabel('Date')  
plt.ylabel('Passenger Flow')  
plt.legend()  
plt.show()