Python如何利用前两天的进站人流量预测未来的人流量算法？

Question

如题所述

Answer 1

可以使用时间序列分析中的ARIMA模型：
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 读取进站人流量数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
data.set_index('日期', inplace=True)
# 分割数据，最后两天为预测数据
train_data = data[:-2]
test_data = data[-2:]
# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()
# 预测未来两天的人流量
forecast = model_fit.forecast(steps=2)[0]
# 打印预测结果
print('预测人流量：', forecast)
请注意，上述示例代码需要将数据存储在名为`data.csv`的CSV文件中，并确保数据文件包含一个名为"日期"的列来存储日期信息。