基于深度学习的交通流量预测系统（全套源码+数据集）

项目名称：基于深度学习的交通流量预测系统设计
开发日期：2026年

一、项目概述

1.1 项目简介

本项目是一个基于深度学习的交通流量预测系统，使用RNN和LSTM两种深度学习模型对交通流量进行预测。系统能够处理VANET（车载自组织网络）轨迹数据，通过数据预处理、特征工程、模型训练等步骤，实现对交通流量的准确预测。

1.2 项目目标

1. 数据预处理：对原始VANET轨迹数据进行清洗、特征提取和序列构建
2. 模型训练：训练RNN和LSTM两种深度学习模型
3. 性能对比：对比两种模型的预测性能，验证LSTM的优越性
4. 预测服务：提供RESTful API接口和Web可视化界面

1.3 数据集说明

• 数据集名称：vanet-trace-creteil-20130924-0700-0900
• 数据类型：微观车辆移动轨迹数据
• 地理位置：法国 Créteil 的 Europarc 环岛
• 时间范围：2013年9月24日 07:00-09:00（2小时）
• 数据规模：约96万条记录
• 数据字段：时间步、车辆位置、速度、类型等10个字段

二、技术架构

2.1 技术栈

2.2 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 数据层 │ │ vanet-trace-creteil-20130924-0700-0900.csv │ └────────────────────┬────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────┐ │ 数据处理层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 数据加载 │→ │ 数据清洗 │→ │ 特征工程 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └────────────────────┬────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────┐ │ 模型训练层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ RNN模型 │ │ LSTM模型 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └────────────────────┬────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────┐ │ 预测服务层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ RESTful API │ │ Web界面 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

2.3 核心模块

1. 数据处理模块：数据加载、清洗、特征工程
2. 模型定义模块：RNN和LSTM模型架构
3. 训练模块：模型训练、评估、对比
4. 预测模块：模型推理、预测服务
5. API服务模块：RESTful API接口
6. 可视化模块：Web界面和图表展示

三、项目结构

c100/ ├── main.py # 主程序入口 ├── requirements.txt # 依赖包列表 ├── 项目说明文档.md # 项目说明文档（本文件） │ ├── vanet-trace-creteil-.../ # 数据集目录 │ ├── vanet-trace-creteil-...csv # 原始数据文件 │ ├── README.txt # 数据集说明 │ └── LICENCE-CC-BY-NC-4.0.txt # 许可证 │ ├── src/ # 源代码目录 │ ├── data_processing/ # 数据处理模块 │ │ ├── data_loader.py # 数据加载 │ │ ├── data_cleaner.py # 数据清洗 │ │ └── feature_engineer.py # 特征工程 │ │ │ ├── models/ # 模型定义模块 │ │ ├── rnn_model.py # RNN模型 │ │ └── lstm_model.py # LSTM模型 │ │ │ ├── training/ # 训练模块 │ │ └── train.py # 模型训练和评估 │ │ │ └── prediction/ # 预测模块 │ └── predictor.py # 预测服务 │ ├── api/ # API服务目录 │ └── app.py # Flask API服务 │ ├── static/ # 前端静态文件 │ ├── index.html # Web界面 │ ├── css/ # 样式文件目录 │ └── js/ # JavaScript文件目录 │ └── data/ # 数据目录 ├── raw/ # 原始数据 ├── processed/ # 处理后的数据 └── models/ # 模型文件 ├── rnn_model.pth # RNN模型权重 ├── lstm_model.pth # LSTM模型权重 ├── normalize_params.json # 归一化参数 ├── model_comparison.json # 模型对比结果 ├── logs/ # 训练日志 │ ├── RNN_training.log │ ├── LSTM_training.log │ ├── RNN_history.json │ ├── LSTM_history.json │ ├── RNN_evaluation.json │ └── LSTM_evaluation.json └── plots/ # 可视化图表 ├── RNN_training_curves.png ├── LSTM_training_curves.png ├── metrics_comparison.png ├── prediction_comparison.png ├── scatter_comparison.png └── error_distribution.png

四、功能模块详解

4.1 数据处理模块

4.1.1 数据加载 (data_loader.py)

• 功能：从CSV文件加载原始数据
• 特点：支持大文件分块读取，内存友好
• 主要方法：
  • load_data(): 加载CSV数据
  • get_basic_info(): 获取数据基本信息

4.1.2 数据清洗 (data_cleaner.py)

• 功能：清洗数据，处理缺失值和异常值
• 处理步骤：
  1. 去除重复数据
  2. 处理缺失值（删除或填充）
  3. 去除异常值（IQR方法）
• 主要方法：
  • remove_duplicates(): 去重
  • handle_missing_values(): 处理缺失值
  • remove_outliers(): 去除异常值

4.1.3 特征工程 (feature_engineer.py)

• 功能：提取特征，构建时间序列
• 特征提取：
  • 时间特征：小时、分钟、时间段
  • 空间特征：网格化区域ID
  • 统计特征：车辆数量、平均速度
• 序列构建：
  • 滑动窗口构建训练样本
  • 输入序列长度：12个时间步
  • 预测长度：3个时间步
• 主要方法：
  • extract_time_features(): 提取时间特征
  • create_spatial_grid(): 创建空间网格
  • aggregate_traffic_flow(): 聚合交通流量
  • create_sequences(): 创建时间序列
  • normalize_data(): 数据归一化

4.2 模型定义模块

4.2.1 RNN模型 (rnn_model.py)

• 架构：基础RNN + 全连接层
• 参数：
  • 输入维度：1
  • 隐藏层维度：64
  • 层数：2
  • Dropout：0.2

4.2.2 LSTM模型 (lstm_model.py)

• 架构：LSTM + 全连接层
• 优势：门控机制，长时记忆能力
• 参数：
  • 输入维度：1
  • 隐藏层维度：64
  • 层数：2
  • Dropout：0.2

4.3 训练模块 (train.py)

4.3.1 功能

• 模型训练和验证
• 性能评估（MAE、RMSE、MAPE、R²）
• 模型对比和可视化

4.3.2 训练流程

1. 数据准备和划分（训练集70%、验证集20%、测试集10%）
2. 模型训练（50 epochs）
3. 模型评估
4. 性能对比
5. 保存模型和日志

4.3.3 输出文件

• 模型权重文件（.pth）
• 训练日志（.log）
• 训练历史（.json）
• 评估结果（.json）
• 可视化图表（.png）

4.4 预测模块 (predictor.py)

4.4.1 功能

• 单样本预测
• 批量预测
• 数据归一化和反归一化

4.4.2 主要方法

• load_model(): 加载训练好的模型
• predict(): 单样本预测
• predict_batch(): 批量预测

4.5 API服务模块 (api/app.py)

4.5.1 接口列表

• GET /: 首页
• POST /api/predict: 单样本预测
• POST /api/predict_batch: 批量预测
• GET /api/comparison: 获取模型对比结果
• GET /api/health: 健康检查

4.5.2 请求示例

POST/api/predict{"sequence":[10,12,15,18,20,22,25,28,30,32,35,38],"model_type":"lstm"}

4.6 可视化模块 (static/index.html)

4.6.1 功能

• 模型性能对比展示
• 交互式预测功能
• 实时图表展示（ECharts）

4.6.2 界面特性

• 响应式设计
• 现代化UI
• 实时数据更新

五、安装与使用

5.1 环境要求

• Python 3.7+
• CUDA（可选，用于GPU加速）
• 8GB+ 内存（推荐）

5.2 安装步骤

步骤1：克隆或下载项目

# 确保项目目录结构完整cdc100

步骤2：安装依赖

pipinstall-rrequirements.txt

步骤3：准备数据

确保vanet-trace-creteil-20130924-0700-0900/vanet-trace-creteil-20130924-0700-0900.csv文件存在

5.3 使用方法

5.3.1 训练模型

运行主程序进行数据预处理和模型训练：

python main.py

执行流程：

1. 数据加载（约96万条记录）
2. 数据清洗（去重、缺失值、异常值处理）
3. 特征工程（时间特征、空间网格、序列构建）
4. 数据归一化
5. RNN模型训练（50 epochs）
6. LSTM模型训练（50 epochs）
7. 模型性能对比
8. 保存所有结果和图表

5.3.2 启动API服务

训练完成后，启动Web服务：

python api/app.py

服务将在http://localhost:5000启动

5.3.3 访问Web界面

打开浏览器访问：http://localhost:5000

功能：

• 查看模型性能对比
• 输入历史流量序列进行预测
• 查看预测结果可视化

六、模型性能

6.1 评估指标

6.2 性能对比结果

结论：LSTM模型在MAE、RMSE、R²三个关键指标上均优于RNN模型，验证了LSTM在交通流量预测任务上的优越性。

6.3 可视化结果

训练完成后，在data/models/plots/目录下生成以下图表：

1. RNN_training_curves.png- RNN训练损失曲线
2. LSTM_training_curves.png- LSTM训练损失曲线
3. metrics_comparison.png- 指标对比柱状图
4. prediction_comparison.png- 预测结果对比图
5. scatter_comparison.png- 散点图（预测值vs真实值）
6. error_distribution.png- 误差分布直方图

七、输出文件说明

7.1 模型文件

• data/models/rnn_model.pth- RNN模型权重
• data/models/lstm_model.pth- LSTM模型权重
• data/models/normalize_params.json- 归一化参数

7.2 日志文件

• data/models/logs/RNN_training.log- RNN训练日志
• data/models/logs/LSTM_training.log- LSTM训练日志
• data/models/logs/RNN_history.json- RNN训练历史
• data/models/logs/LSTM_history.json- LSTM训练历史
• data/models/logs/RNN_evaluation.json- RNN评估结果
• data/models/logs/LSTM_evaluation.json- LSTM评估结果

7.3 对比结果

• data/models/model_comparison.json- 模型对比结果（JSON格式）

7.4 可视化图表

所有图表保存在data/models/plots/目录下，可用于报告和演示。

八、配置说明

8.1 训练参数配置

在main.py中可以修改以下参数：

time_window=300# 时间窗口（秒），默认5分钟sequence_length=12# 输入序列长度prediction_length=3# 预测长度epochs=50# 训练轮数learning_rate=0.001# 学习率batch_size=32# 批次大小hidden_size=64# 隐藏层维度num_layers=2# 网络层数

8.2 API服务配置

在api/app.py中可以修改：

app.run(host='0.0.0.0',port=5000,debug=True)

本项目为个人原创，结构清晰，功能完整，适合数据分析与智能应用方向课程设计、毕业设计和项目演示使用。有定制化需求可以评论或私信作者。

作者原创项目地址：michael-jay.pages.dev/projects.html