交通大数据建模分析报告 第1篇
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交通大数据建模分析报告 第2篇
开发系统所涉及到的资料，一般是在图书馆查阅，或是在网上进行查找收集。所需要的一些应用软件也都是在网上可以免费下载的，因此，开发成本是几乎为零。但是开发出来的系统，还是具有高效率，低成本，较高质量的。所以，从经济可行性的角度，该系统符合标准。
技术可行性是考虑在现有的技术条件下，能否顺利完成开发任务。以及判断现有的软硬件配置是否能满足开发的需求。而本系统采用的是本地机器开发框架，并非十分困难，所以在技术上是绝对可行的。此外，计算机硬件配置是完全符合发展的需要。
当前计算机信息化的知识已经十分普及了，现在的操作人员也都是对系统环境有很强的适应性，各类操作人员大都是有过培训补充的，因此完全不影响组织结构，所以在运行上也是可行的。
从时间上看，在大四的最后一个学期，在实习工作与完成毕设两件大事相交叉的时间里，结合之前学习的相关知识，并开发系统，时间上是有点紧，但是也不是完全没可能实现，通过这段时间的努力功能基本实现。
交通网站数据采集及分析系统通过对主流的交通信息网站的数据进行抓取，通过定向分析之后，得到了有价值的数据并呈现到前端页面中，同时将具体的业务映射到系统功能中，构成一个完整的系统。本流程中主要分为三部分，数据采集和预处理、数据分析和数据可视化，三部分互相关联，其中，数据采集得到的有效数据大部分是需要通过数据分析过程的，小部分的数据能直接的使用到前端页面中。通过三部分的关联，就可以完整的展现出系统的基本结构。
数据采集流程是系统中所有的数据信息的起始，通过这个流程来获取所有的数据信息，交付给数据分析部分最后呈现到页面上。因此，数据采集部分的功能非常重要，具体如图3-1所示。
图3-1 数据采集用例
从图可以看出，数据采集的主要任务是抓取工作，包含了四个部分，分别为抓取入口管理、初始数据管理、抓取任务管理和抓取规则管理： 一、抓取入口管理是针对一些特定的网站，需要对抓取的入口网页进行分析，同时对入口方法进行总结，当入口发生变化的时候，需要及时的进行更换和调整，保证系统的抓取流程能一直畅通， 获取更大量的数据信息;二、初始数据管理，初始数据包含了数据提交和数据转换，这对应着不同的数据信息，数据提交的是可以直接进行数据呈现的信息，包括了一些不需要更换的，维护性不强的信息，如交通的介绍信息或者是城市的描述信息等，另外一部分就是需要通过数据分析模块进行分析得到的二次甚至是多次数据，这些数据就需要通过数据转换之后才能进行提交;三、抓取任务管理，当系统中有抓取任务的时候，就需要对任务进行管理，其中包含了任务启动、任务终止和任务变更，这些都是对应着系统的数据需求，当需要不同类型的数据信息的时候，系统中就会提来获取抓取任务，进行数据的抓取;四、抓取规则管理，针对特定的网站，其中所包含的数据字段都是特定的，但是也会随着不同的时间而发生变化，此时，需要根据变化的时间进行更换，对抓取规则进行更换，保证抓取的数据字段不会发生紊乱。
大数据交通管理系统的数据分析流程通常涉及多个环节，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理和数据应用等。
数据采集：
从交通监测设备（如摄像头、传感器、GPS设备）获取交通数据。从第三方数据提供商（如地图服务、交通信息平台）获取实时或历史交通数据。
数据清洗：
对采集到的原始数据进行去重、去噪、异常值处理等清洗步骤，确保数据的准确性和完整性。对数据进行格式转换、标准化，以便后续的分析和处理。
数据存储：
将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续的查询和分析。选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖等，根据实际需求进行存储架构设计。
数据处理与分析：
利用大数据处理技术（如Hadoop、Spark等）对海量交通数据进行处理和分析，包括数据聚合、统计分析、时空分析等。运用数据挖掘、机器学习技术，发现交通模式、预测交通拥堵、优化交通流等。
非功能性需求不是用户实际提出来的，而且纵观这个系统，为了使用户有良好的使用性和用户体验，并把它作为一个优秀的软件而继续使用的一种重要的因素，因此非功能需求的分析是不可或缺的。
交通大数据建模分析报告 第3篇
基于大数据的交通流量信息分析平台的基本业务功能是采用Flask框架实现的， 在本文的第五章将详细介绍后台系统的实现部分，包括详细阐述了系统功能模块的具体实现，并展示说明了部分模块的功能界面。
开发环境
本系统设计基于B/S架构，其中服务器包括应用服务器和数据库服务器。这种架构模式，使用户只需要在有网络的地方即可通过浏览器访问，而不需要再安装客户端软件，交互性更强。基于大数据的交通流量信息分析平台使用Pycharm集成开发工具。而系统运行配置时，选择应用本地来部署Web服务器来保障平台的正常运行。本系统的主要开发环境以及开发工具如表4-1所示。
表4-1 系统开发环境和工具
系统环境及版本
硬件环境
Windows 64 位操作系统
Python
数据库
MySql
开发工具
Pycharm
项目架构
Flask
框架配置介绍
本系统使用集成开发工具Pycharm进行开发，由于 Pycharm中本地配置详细资料有很多，不做详细赘述， 本文主要介绍 Flask框架的配置。首先需要在项目中中引入各框架以及数据库连接等所需要工具包。
数据库设计是系统设计中特别重要的一部分。数据库的好坏决定着整个系统的好坏，并且，在之后对数据库的系统维护、更新等功能中，数据库的设计对整个程序有着很大的影响。
根据功能模块的划分结果可知，本系统的用户由于使用账号和密码进行登录，因此在本系统中需要分别进行数据记录。首先根据如下6个数据实体:用户、交通流量信息等数据库表。
用户的属性包括用户编号、用户名、密码和性别、注册账号的时间。用户实体属性图如图4-2所示：
图4-2 用户实体属性图
根据以上分析，各个实体之间有一定的关系，使实体与实体可以联系起来，建立成整个系统的逻辑结构，本系统中，普通用户通过对交通流量信息的管理，使交通流量信息与用户实体存在对应关系。
用户登录时需要在登录界面输入用户名、密码进行身份认证，要求必须是表单认证、校验。其配置文件中配置了相应的类，当用户登录系统进行身份认证和权限控制时，会在该类中从数据库获取到用户信息及其具有的权限信息，并 且比较用户输入的账号是否存在或者输入的密码与数据源中的密码是否匹配。具体界面图如5-3所示。
图5-3 登录界面
用户输入用户名和密码可以登录到系统中，在交通管理界面中能够管理交通推荐的信息，可以选择增加或者删减交通，交通推荐管理界面如图5-5所示。
图5-5 交通流量数据管理
系统通过对某一城市交通词云的数量进行统计，计算，在前端界面渲染结果，最终交通大数据展示看板如图5-8所示，图中内容展示的是上海迪士尼交通的分析结果。
图5-8 交通流量大数据可视化界面
系统通过对某一城市交通拥堵预测的数量进行统计，计算，在前端界面渲染结果，最终交通拥堵预测展示看板如图5-9所示。
图5-9 交通流量拥堵预测界面
本章主要分析了基于大数据的交通信息可视化分析系统开发过程中使用到的技术和具体的实现步骤，这其中主要介绍了基于Spark框架的交通信息可视化分析系统的搭建环境和开发步骤，包括程序中的一些Spark集群搭建过程，系统页面介绍等。前端页面采用的是Echarts和html实现。
.1.1功能概要
该功能是用于用户登陆交通流量分析系统，当用户输入用户名和密码之后，经过数据校验，成功则进入主页面。
.1.2详细描述
该后台登录功能，通过向后台登录接口发送请求，如图是后台登录界面。登陆成功，则提示登陆成功，并跳转到交通流量分析主页界面，如图所示。
图 6. 1 后台登录页面截图
.2.1功能概要
交通流量分析系统的可视化查询功能是指用户可以通过图形化界面进行数据查询和筛选，获取符合特定条件的物流运输路线评论数据，并以可视化方式展示结果。下面是一个关于可视化查询功能的简要描述：
界面设计： 可视化查询功能应该具有用户友好的交互式界面，包括输入框、下拉框、复选框等控件，可以方便用户进行数据查询和筛选。同时，界面还应该有一定的美观性和易用性，以提高用户的使用体验。
查询条件： 可视化查询功能应该提供多种查询条件，如时间范围、评论内容、商品类型、情感极性、评分等，使用户可以根据自己的需求进行筛选。查询条件还可以根据实际情况进行扩展和调整。
数据展示： 查询结果应以可视化方式呈现，如柱状图、折线图、饼图等，可以直观地展示数据的分布和趋势。同时，也可以提供表格或列表形式的展示方式，以方便用户查看更详细的数据信息。
交互式操作： 可视化查询功能还应该支持用户的交互式操作。例如，用户可以通过鼠标单击或拖动、缩放等方式对图表进行操作，以获得更精确的数据信息。同时，也可以提供导出数据、分享链接等功能，便于用户进行数据分析和共享。
.2.2详细描述
图 数据管理界面
本章主要分析了基于Flask的交通流量分析可视化系统的测试过程，包括系统架构各模块测试，用户登录测试，数据管理等功能测试等。