前言

今天來學機器學習通流量吧～

機器學習在交通流量預測和管理方面的應用廣泛，可用於交通流量預測、交通管理、智能交通系統等方面。

－交通流量預測：機器學習模型可以學習從歷史交通數據中預測未來交通流量，包括交通擁擠、車輛速度、路段壅塞等。

－信號配時優化：機器學習可以用於優化交通信號配時，減少交通擁擠和提高交通流量效率。

－智能交通監控：機器學習可以應用於智能交通監控系統，用於檢測交通違規、事故和可疑活動，從而改善交通安全。

－路段壅塞檢測：模型可以檢測路段的交通壅塞情況。

－交通運輸優化：機器學習可以用於優化大眾運輸的交通系統，包括巴士、地鐵、火車等，以便提供更好的服務和時刻表。

－自駕車和智能交通系統：機器學習是自駕車技術的基礎之一，用於實現自駕車的感知、決策和控制。同時，它也在智能交通系統中發揮關鍵作用，使車輛之間能夠協調通信和共享數據。

－交通預警：機器學習可以用於交通預警系統，提前通知司機交通堵塞、事故或天氣等因素的資訊。

－交通數據分析：機器學習可用於分析大量交通數據，以便發現交通模式、趨勢和問題，從而支持交通決策。

範例程式碼

# 匯入所需的庫
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 創建示例數據集（這裡使用虛擬數據）
# 假設特徵是時間（例如，每小時的時間），目標是交通流量
X = np.arange(0, 24).reshape(-1, 1)  # 時間特徵
y = np.array([50, 60, 70, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 250, 260, 270, 280, 300, 320, 340, 360, 380, 400, 420, 440, 460])

# 將數據集分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化線性回歸模型
model = LinearRegression()

# 使用訓練數據擬合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型進行預測
y_pred = model.predict(X_test)

# 計算模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f"均方誤差 (MSE): {mse}")
print(f"決定係數 (R^2): {r2}")

# 可視化模型預測結果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_test, y_test, color='b')
plt.plot(X_test, y_pred, color='r', linewidth=2)
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("traffic flow")
plt.title("traffic flow forecast")
plt.show()

剩下最後一天！！！

目前進度：29/30！！！