2.44 交通流量预测案例：时间序列分析在城市规划中的应用
引言
本文通过交通流量预测案例，演示时间序列分析在城市规划中的应用。通过预测交通流量，可以优化交通规划，提升城市运行效率。
一、数据准备
1.1 交通流量数据
# 交通流量数据准备defprepare_traffic_data():""" 准备交通流量数据 """dates=pd.date_range('2022-01-01','2023-12-31',freq='H')# 每小时n=len(dates)# 模拟交通流量数据np.random.seed(42)base_traffic=1000# 日周期（早晚高峰）hourly_pattern=500*np.sin(2*np.pi*np.arange(n)/24-np.pi/2)# 周周期（工作日vs周末）weekly_pattern=-200*(dates.dayofweek>=5).astype(int)# 年度趋势（逐渐增长）trend=np.linspace(0,300,n)# 随机波动noise=np.random.randn(n)*100traffic=base_traffic+hourly_pattern+weekly_pattern
