【源码】基于Python的机场人流量预测系统

项目简介

本项目借助时间序列分析方法，运用ARIMA模型与前馈神经网络（FFNN）模型，通过收集和分析机场WiFi接入点的设备连接数，实现对机场未来一段时间内人流量的准确预测，为机场经营管理提供决策支持。

项目的主要特性和功能

• 运用ARIMA模型和前馈神经网络模型对时间序列数据开展预测分析。
• 数据预处理涵盖时间戳格式化、数据归一化等操作。
• 实现并评估ARIMA和FFNN两种预测模型。
• 采用数据并行处理，提升数据处理效率。
• 具备模型性能评估和结果可视化功能。

安装使用步骤

1. 环境准备：保证已安装Python环境，以及pandas、numpy、statsmodels等必要库。
2. 数据准备：准备好包含WiFi接入点设备连接数的CSV文件。
3. 运行脚本：运行包含预测逻辑的Python脚本，例如test_predict_model.py。
4. 参数设置：按需设置预测模型的参数，如ARIMA模型的p、q、d值等。
5. 结果查看：查看预测的客流量以及相应图表等预测结果。

以上步骤基于用户已下载本项目源码文件的前提。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】