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1、项目概述
技术栈：
Python语言、Flask框架、requests爬虫、SQLite数据库、时间序列预测fbprophet库、出行速度预测、拥堵预测、HTML

本项目旨在利用爬虫技术从高德地图提供的交通情报和路况报告网站中采集实时交通数据，包括交通拥堵状况和路况变化。通过高效的数据采集和分析，为智能交通系统提供了宝贵的参考数据。项目采用Python语言进行数据采集，并通过PyCharm内嵌的SQLite数据库进行数据存储。对于数据预测，使用了fbprophet时间序列预测算法，能够有效地预测出行速度和道路拥堵情况。数据分析结果通过可视化工具展示，用户可以方便地查看图表和地图，做出相关决策。

2、项目界面
该项目的界面设计包含了多个功能模块，主要包括以下内容：

智慧交通数据展示
广州大数据智慧交通数据分析大屏
北京大数据智慧交通数据分析大屏
出行速度预测分析
拥堵系数预测
注册登录界面
后台数据管理界面

3、项目功能与说明
本项目的核心目标是通过爬虫技术从高德地图获取实时交通数据，并结合数据分析和预测提供智能交通解决方案。以下是项目的具体流程和功能描述：

1. 数据获取
   使用Python中的requests爬虫框架，通过访问高德地图的交通情报网站，定期采集与交通相关的数据，包括道路的拥堵情况、行驶速度以及路况变化等。这些数据为后续的分析和预测提供了原始数据支持。

2. 注册与登录
   项目允许用户通过注册和登录进入系统。用户通过输入用户名和密码注册账户，系统会根据输入的信息验证数据库中的账号密码，若该账号已注册，系统会提示“用户已存在”，从而防止重复注册。

3. 北京交通数据分析与可视化
   系统通过采集到的北京地区交通数据，进行可视化分析，展示的内容包括：各大行政区的交通拥堵系数、实时交通拥堵情况变化、各区域的出行速度等。通过动态图表，用户能够清晰地了解交通情况，并做出相应的决策。

4. 广州交通数据分析与可视化
   与北京交通数据分析类似，广州的交通数据也被采集并进行了可视化处理，展示包括各行政区的交通拥堵情况、变化趋势以及出行速度等。这些数据的处理可以帮助用户在广州的出行过程中合理规划路线。

5. 出行速度预测
   为提高智能交通系统的预测能力，本项目采用了时间序列预测算法fbprophet，通过分析历史数据来预测未来城市的出行速度。这项预测可以帮助交通管理者提前预判交通流量，采取相应的措施减少拥堵情况。

6. 后台数据管理
   该系统包含后台数据管理模块，管理员可以通过后台界面登录账户，管理系统中采集的数据，进行数据维护、分析结果的更新等操作。后台管理系统简化了数据处理和维护过程，提升了管理效率。

4、项目界面截图
智慧交通数据展示界面
展示了从多个城市获取的交通数据，包括实时路况和历史数据的变化。

广州交通数据分析大屏
该大屏展示了广州各行政区的交通拥堵情况、出行速度等分析结果，帮助用户了解交通状态。

北京交通数据分析大屏
展示了北京的交通数据分析，包括拥堵情况的变化、出行速度等内容。

出行速度预测分析界面
通过时间序列预测算法，展示未来几小时或几天内的出行速度预测，帮助用户预估交通流量。

5、小结
本项目结合了爬虫技术、数据分析和预测算法，为智能交通系统提供了技术支持。通过从高德地图获取的实时交通数据，结合fbprophet时间序列预测算法，能够对未来的交通流量和出行速度进行预测，并通过可视化工具帮助用户理解和使用数据。这不仅为交通管理部门提供决策支持，也为公众提供了更为便利的出行信息和规划服务。项目展示了如何通过技术提升城市交通的管理水平，对未来智能交通的应用具有重要的参考意义。

7 源码获取：

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