目 录
1引言
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状.............. ....2
1.3 研究内容与方法....................................................................................................... ...2
2 相关技术与工具****4
2.1 Python大数据处理技术............................. .................4
2.2 随机森林在交通流量预测中的用.......... ...........................5
2.3 Hadoop生态系统....................................................6
2.4 Vue.js 前端框架与可视化........................................... 7
2.5 MySQL数据库设计与管理............................................ .8
3**** 系统需求分析****8
3.1系统目标与定位 8
3.2角色权限分析 8
3.3业务流程分析 8
3.4 系统功能需求 11
3.5 非功能性需求 11
4 系统总体计****11
4.1 系统架构设计......................................................................................... ................11
4.2 数据流分析和数据库设计............................ 13
4.3 爬虫数据获取设计...................... ......16
4.4 机器学习模型训练与预测设计.......................... ..16
4.5 可视化报表与大屏展示设计............................ 16
5 系统详细设计与实现****17
5.1 用户功能模块设计与实现............................ 17
5.2 员工功能模块设计与实现............................ 18
5.3 管理员功能模块设计与实现............................ 19
6 系统测试与分析............................****21
6.1测试环境搭建............................ 21
6.2 功能测试和性能测试............................ 21
6.3 交通数据预测准确性分析...................................................................................... 23
7 青岛市交通状况数据分析****23
7.1 交通总量与道路使用情况 23
7.2 拥堵热点路段分析 23
7.3 拥堵车速与驾驶行为模式分析 24
7.4 拥堵长度与密度结构 24
7.5 延迟时间统计 24
7.6 系统提供的“预测功能” 24
7.7 综合建议 25
8 总结与展望****25
参考文献****2****7
致谢****2****8
C****ontents
1 Introduction****1
1.1 Research Background and Significance 1
1.2 Current Research Status in China and Abroad 2
1.3 Research Content and Methodology 2
2 Related Technologies and Tools****4
2.1 Python-Based Big Data Processing Technologies 4
2.2 Application of Random Forest in Traffic Flow Prediction 5
2.3 Hadoop Ecosystem 6
2.4 Vue.js Frontend Framework and Visualization 7
2.5 MySQL Database Design and Management5 8
3 System Requirements Analysis****8
3.1 System Objectives and Positioning 8
3.2 Role and Permission Analysis 8
3.3 Business Process Analysis 8
3.4 System Functional Requirements 11
3.5 Non-Functional Requirements 11
4 System Architecture Design********11
4.1 System Architecture Design 11
4.2 Data Flow Analysis and Database Design 13
4.3 Web Crawler Data Acquisition Design 16
4.4 Machine Learning Model Training and Prediction Design 16
4.5 Visual Report and Dashboard Design 16
5 System Implementation****17
5.1 User Module Implementation 17
5.2 Staff Module Implementation 18
5.3 Administrator Module Implementation 19
6 System Testing and Analysis****21
6.1 Testing Environment Configuration 21
6.2 Functional and Performance Testing 21
6.3 Traffic Data Prediction Accuracy Analysis 23
7 Qingdao Traffic Status Data Analysis****23
7.1 Traffic Volume and Road Utilization 23
7.2 Analysis of Congestion Hotspot Road Sections 23
7.3 Analysis of Congestion Speed and Driving Behavior Patterns 24
7.4 Congestion Length and Density Structure 24
7.5 Delay Time Statistics 247.6 System's Predictive Functionality 24
7.7 Comprehensive Recommendations 25
8**** Conclusion and Future Work********25
References****27
Acknowledgments****28
城市交通流量可视化分析系统
摘要：随着城市化进程的加快和交通流量的激增，传统的交通管理手段已难以满足实时监测与精准预警的需求。本文设计并实现了一套基于Python的城市交通流量可视化分析系统设计与实现系统。系统采用前后端分离与微服务架构，将数据采集、存储、处理、业务服务、缓存与消息以及可视化展示划分为六大层次：利用Scrapy与Kafka-Python抓取政府网站、第三方API及传感器数据；将离线数据保存至HDFS，实时原始数据写入Kafka并持久化到HBase，最终将结构化结果和预测数据存储在MySQL从库；在数据处理层中，使用PySpark进行离线特征提取与清洗，Spark Streaming消费Kafka流并调用随机森林模型完成在线预测；业务服务层通过Flask/FastAPI提供爬虫调度、数据查询、模型预测、用户管理和日志审计等RESTful接口；缓存与消息层引入Redis和RabbitMQ/Kafka加速查询和异步任务调度；前端采用Vue.js、Element UI、ECharts与Mapbox GL构建交互式单页应用和大屏面板。系统支持普通用户（人脸识别登录、流量查询与分享、论坛交流、公告查看）、员工（爬虫配置、Excel导出、流量预测、个人中心等）和管理员（账号与权限管理、数据导入导出、分类管理、可视化报表、模型调度、系统运维与审计等）三类角色。功能测试、性能测试和15/30分钟流量预测实验表明，本系统在500–1000并发下响应稳定，预测MAPE低于13%，满足城市交通管理的实时性与精度需求。
关键词：大数据；城市交通流量；随机森林；微服务架构；可视化；前后端分离；
The Development**** of M****anagement S****ystem
Abstract****:With rapid urbanization and increasing traffic volume, traditional traffic management methods struggle to provide real-time monitoring and accurate forecasting. This paper presents the design and implementation of a Python-based big-data traffic flow analysis system for urban environments. Leveraging a combined front-end/back-end separation and microservices architecture, the system is organized into six layers: data collection (Scrapy, Kafka-Python), data storage (HDFS for offline, Kafka→HBase for raw streams, MySQL for structured and forecasting results), data processing (PySpark for batch feature extraction and cleaning, Spark Streaming for online prediction with a Random Forest model), business services (Flask/FastAPI RESTful APIs for crawler scheduling, data query, model inference, user management, and audit logging), caching and messaging (Redis and RabbitMQ/Kafka for hot data caching and asynchronous task orchestration), and visualization (Vue.js, Element UI, ECharts, and Mapbox GL for interactive dashboards and large-screen displays). The platform supports three user roles: Users (face-recognition login, flow query and social sharing, forum interaction, announcements), Employees (crawler configuration, Excel export, flow prediction, personal profile, password recovery), and Administrators (staff and permission management, data import/export, classification, report configuration, model scheduling, system maintenance, and audit). Functional and performance tests under 500–1000 concurrent users demonstrate stable response times (<200 ms for queries, <500 ms for prediction) and high forecasting accuracy (MAPE <13% for 15/30-minute horizons), meeting the real-time and precision requirements of urban traffic management.
Key words****:Big Data; Urban Traffic Flow; Random Forest; Microservices Architecture; Visualization; Frontend-Backend Separation；
1 引言
1.1研究背景
随着城市化进程的不断加快，交通流量呈指数级增长，交通拥堵、事故频发等问题日益凸显。根据交通管理部门统计，我国道路交通事故每年造成的人员伤亡和经济损失巨大，严重制约了社会经济的可持续发展和人民群众的生命财产安全。传统的交通安全管理往往依赖于事后统计与人工分析，数据量小、响应滞后，难以及时发现潜在风险和制定精准的预警策略。大数据技术的兴起为海量异构交通数据的采集、存储与分析提供了有力支撑，通过对历史事故数据、实时监控数据、气象数据、道路拓扑结构等多源信息进行融合与挖掘，可以实现对交通安全态势的动态感知、风险预测和智能决策。因此，设计并实现一套基于大数据的交通安全分析系统，既具有重大的理论研究价值，也具备显著的应用实践意义。
首先，从社会效益角度来看，该系统可辅助交通管理部门及时识别高风险路段和时段，优化警力部署，减少道路交通事故的发生概率；同时，可为城市规划部门提供数据支撑，指导道路设计与交通管制策略的改进。其次，从技术创新角度来看，系统集成了大数据存储与计算、机器学习预测模型、前端可视化展示等多项先进技术，构建起端到端的交通安全分析框架，具有较强的可扩展性与可移植性，为交通领域大数据应用探索提供了示范。最后，从学术研究角度来看，本研究在交通事故数据清洗、特征工程、模型融合、实时监控与可视化等方面展开深入探讨。
1.2 国内外研究现状
国外在交通安全大数据分析方面起步较早。美国交通安全管理局（NHTSA）基于全国事故报告系统（FARS）建立了数据仓库，利用决策树、随机森林等机器学习算法预测事故风险并生成分级预警；欧洲多个国家基于ITS（智能交通系统）数据形成了区域化的安全监测平台，实现了事故多因子关联分析和实时态势评估。相比之下，国内的研究虽起步较晚，但近年来也取得了显著进展。部分学者基于公安部事故登记数据库，采用逻辑回归、支持向量机等方法构建事故发生概率模型，并结合GIS技术对高风险区域进行可视化分析；在实时监控方面，依托交通视频和传感器数据，利用深度学习进行车流量与车辆行为识别，初步实现对拥堵与事故的自动检测。
然而，国内外研究仍存在以下不足：一是多源数据融合不够深入，绝大多数仅利用事故记录与交通流量数据，缺少对气象、道路几何特征等外部因素的综合分析；二是预测模型以单一算法为主，精度与泛化能力有限，缺少模型集成与在线更新机制；三是可视化呈现仍停留在静态报表层面，较少实现多维交互与大屏实时展示；四是系统多为学术原型，难以满足复杂交通管理场景下的高可用性与高并发需求。因此，亟需构建一套具备多源数据融合、算法灵活切换、实时在线预测与可视化决策支持能力的综合交通安全分析系统。
1.3 研究内容与方法
（1）系统需求与架构设计 对交通安全管理场景进行需求调研，明确系统功能定位与用户角色；基于微服务和前后端分离思想，设计系统总体架构，规划数据流向与模块划分。
