博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

毕业设计：基于LSTM算法的交通分析预测可视化系统 深度学习 Tensorflow 智慧交通 交通大数据 Flask框架（源码）✅

1、项目介绍

项目介绍

1. 数据处理模块：基于Python与Pandas完成交通数据的查询、清洗与预处理，涵盖车流量、车速、道路占有率等核心数据维度，将处理后的数据存入SQLite数据库，为后续预测分析奠定数据基础。
2. 预测分析模块：依托TensorFlow框架搭建LSTM深度学习模型，针对车流量、车速、道路占有率三类核心交通指标开展时间序列预测，挖掘交通数据的时序规律，输出精准的未来趋势预测结果。
3. 可视化展示模块：通过Echarts可视化库将交通数据及预测结果以趋势图形式呈现，分别展示车流量变化趋势、车速趋势预测、占有率趋势预测，直观呈现数据特征与预测走向，辅助决策判断。
4. 系统交互模块：设计注册登录界面，依托Flask框架实现用户身份验证与权限管控，保障系统数据安全；同时搭建前后端交互接口，实现前端可视化界面与后端预测模型、数据库的高效联动。
5. 后端支撑模块：以Flask框架构建后端服务，承接数据查询、模型运算、请求响应等核心任务，打通数据处理、模型预测、可视化展示的全流程链路，保障系统稳定运行。

基于LSTM的交通分析预测可视化系统

基于LSTM的交通分析预测可视化项目整合了先进的数据分析技术，利用Python、Pandas进行数据查询与处理，通过LSTM模型预测未来车流量、车速以及道路占有率。
项目采用SQLite作为数据库存储数据，Flask构建后端服务，结合ECharts实现数据的可视化，为用户提供直观、准确的交通预测结果。

所用技术：
python语言 + Tensorflow深度学习 +LSTM算法+ sqlite数据库+ flask框架 +echarts +hmtl

2、项目界面

（1）注册登录

（2）车流量的变化趋势

（3）车速趋势预测

（4）占有率趋势预测

3、项目说明

基于LSTM的交通分析预测可视化系统

基于LSTM的交通分析预测可视化项目整合了先进的数据分析技术，利用Python、Pandas进行数据查询与处理，通过LSTM模型预测未来车流量、车速以及道路占有率。
项目采用SQLite作为数据库存储数据，Flask构建后端服务，结合ECharts实现数据的可视化，为用户提供直观、准确的交通预测结果。

所用技术：
python语言 +pandas +LSTM算法+ sqlite数据库+ flask框架 +echarts +hmtl

项目介绍

1. 数据处理模块：基于Python与Pandas完成交通数据的查询、清洗与预处理，涵盖车流量、车速、道路占有率等核心数据维度，将处理后的数据存入SQLite数据库，为后续预测分析奠定数据基础。
2. 预测分析模块：依托TensorFlow框架搭建LSTM深度学习模型，针对车流量、车速、道路占有率三类核心交通指标开展时间序列预测，挖掘交通数据的时序规律，输出精准的未来趋势预测结果。
3. 可视化展示模块：通过Echarts可视化库将交通数据及预测结果以趋势图形式呈现，分别展示车流量变化趋势、车速趋势预测、占有率趋势预测，直观呈现数据特征与预测走向，辅助决策判断。
4. 系统交互模块：设计注册登录界面，依托Flask框架实现用户身份验证与权限管控，保障系统数据安全；同时搭建前后端交互接口，实现前端可视化界面与后端预测模型、数据库的高效联动。
5. 后端支撑模块：以Flask框架构建后端服务，承接数据查询、模型运算、请求响应等核心任务，打通数据处理、模型预测、可视化展示的全流程链路，保障系统稳定运行。

标题

AI大模型：Python交通分析预测可视化系统 大数据毕业设计 Python+Tensorflow+LSTM+Flask+SQLite+Echarts✅

4、核心代码

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

def lstm_model_train_eval(train_data, test_data, future_count):
    # 数据转换成适合LSTM模型的格式
    def create_dataset(dataset, time_steps=1):
        dataX, dataY = [], []
        for i in range(len(dataset) - time_steps):
            a = dataset[i:(i + time_steps)]
            dataX.append(a)
            dataY.append(dataset[i + time_steps])
        return np.array(dataX), np.array(dataY)

    # 设定随机种子，以便重现结果
    np.random.seed(7)

    # 创建训练集和测试集的数据结构
    time_steps = 3  # 这个值需要根据你的数据进行调整
    trainX, trainY = create_dataset(train_data, time_steps)
    testX, testY = create_dataset(test_data, time_steps)

    # 调整数据形状以适应LSTM模型的输入要求 [样本, 时间步, 特征]
    trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], time_steps, 1))
    testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], time_steps, 1))

    # 构建LSTM模型
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, input_shape=(time_steps, 1)))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

    # 训练模型
    model.fit(trainX, trainY, epochs=10, batch_size=1, verbose=2)
    # model.fit(trainX, trainY, epochs=2, batch_size=1, verbose=2)

    # 预测未来
    testPredict = model.predict(testX)

    # 预测
    future_predictions = []
    current_batch = testX[-1].reshape((1, time_steps, 1))
    for i in range(future_count):
        future_pred = model.predict(current_batch)[0, 0]
        future_predictions.append(future_pred)
        current_batch = np.concatenate((current_batch[:, 1:, :], np.array([[[future_pred]]])), axis=1)

    return testPredict, future_predictions


@app.route('/predict_future_flow')
def predict_future_flow():
    df = flow_df.sort_values(by='five_min', ascending=True)
    # 数据集划分
    train = df[:-5]['flow'].values
    test = df[-5:]['flow'].values

    # 使用LSTM模型训练和预测
    future_count = 12
    lstm_predictions, future_predictions = lstm_model_train_eval(train, test, future_count)
    lstm_error = mean_absolute_error(test[3:], lstm_predictions)
    print('Test MAE: %.3f' % lstm_error)
    print("lstm_predictions:", lstm_predictions)
    print("lstm_predictions的type:", type(lstm_predictions))

    lstm_error1 = mean_absolute_error(test[3:], lstm_predictions)
    lstm_error = float(lstm_error1)
    print('Test MAE: %.3f' % lstm_error1)

    # 格式化预测结果和时间序列
    future_x = lstm_predictions.flatten().tolist()
    print("future_x:", future_x)
    print("future_x", type(future_x))
    all_time = df['five_min'].values.tolist()
    print("all_time:", all_time)
    print("all_time的type:", type(all_time))

    all_time = df['five_min'].astype(str).values.tolist()
    all_data = df['flow'].values.tolist() + [None] * future_count
    future_predictions_float = [float(val) for val in future_predictions]
    add_predict = list(train) + future_predictions_float
    # all_time_truncated = [t // 1000 for t in all_time]
    all_data = [str(i) for i in all_data]
    add_predict = [str(i) for i in add_predict]
    print('all_time==> ',all_time+ ['未来{}日'.format(i + 1) for i in range(future_count - 3)])
    print('all_data==> ',all_data)
    print('add_predict==> ',add_predict)
    print('test_count==> ',future_count - 3)
    print('error==> ',lstm_error)
    # 返回预测结果
    return jsonify({'all_time': all_time+ ['未来{}日'.format(i + 1) for i in range(future_count - 3)],
                    'all_data': all_data,
                    'add_predict': add_predict,
                    'test_count': future_count - 3,
                    'error': lstm_error})


@app.route('/predict_future_speed')
def predict_future_speed():
    df = speed_df.sort_values(by='five_min', ascending=True)
    # 数据集划分
    train = df[:-5]['speed'].values
    test = df[-5:]['speed'].values

    # 使用LSTM模型训练和预测
    future_count = 12
    lstm_predictions, future_predictions = lstm_model_train_eval(train, test, future_count)
    lstm_error = mean_absolute_error(test[3:], lstm_predictions)
    print('Test MAE: %.3f' % lstm_error)
    print("lstm_predictions:", lstm_predictions)
    print("lstm_predictions的type:", type(lstm_predictions))

    lstm_error1 = mean_absolute_error(test[3:], lstm_predictions)
    lstm_error = float(lstm_error1)
    print('Test MAE: %.3f' % lstm_error1)

    # 格式化预测结果和时间序列
    future_x = lstm_predictions.flatten().tolist()
    print("future_x:", future_x)
    print("future_x", type(future_x))
    all_time = df['five_min'].values.tolist()
    print("all_time:", all_time)
    print("all_time的type:", type(all_time))
    # 格式化预测结果和时间序列
    # 格式化预测结果和时间序列
    all_time = df['five_min'].astype(str).values.tolist() + ['未来{}日'.format(i + 1) for i in range(future_count - 3)]
    all_data = df['speed'].values.tolist() + [None] * future_count
    future_predictions_float = [float(val) for val in future_predictions]
    add_predict = list(train) + future_predictions_float

    # 返回预测结果
    return jsonify({'all_time': all_time,
                    'all_data': all_data,
                    'add_predict': add_predict,
                    'test_count': future_count - 3,
                    'error': lstm_error})


@app.route('/predict_future_occupancy')
def predict_future_temperature():
    df = occupancy_df.sort_values(by='five_min', ascending=True)
    # 数据集划分
    train = df[:-5]['occ'].values
    test = df[-5:]['occ'].values

    # 使用LSTM模型训练和预测
    future_count = 12
    lstm_predictions, future_predictions = lstm_model_train_eval(train, test, future_count)
    lstm_error = mean_absolute_error(test[3:], lstm_predictions)
    print('Test MAE: %.3f' % lstm_error)
    print("lstm_predictions:", lstm_predictions)
    print("lstm_predictions的type:", type(lstm_predictions))

    lstm_error1 = mean_absolute_error(test[3:], lstm_predictions)
    lstm_error = float(lstm_error1)
    print('Test MAE: %.3f' % lstm_error1)

    # 格式化预测结果和时间序列
    future_x = lstm_predictions.flatten().tolist()
    print("future_x:", future_x)
    print("future_x", type(future_x))
    all_time = df['five_min'].values.tolist()
    print("all_time:", all_time)
    print("all_time的type:", type(all_time))
    # 格式化预测结果和时间序列
    # 格式化预测结果和时间序列
    all_time = df['five_min'].astype(str).values.tolist() + ['未来{}日'.format(i + 1) for i in range(future_count - 3)]
    all_data = df['occ'].values.tolist() + [None] * future_count
    future_predictions_float = [float(val) for val in future_predictions]
    add_predict = list(train) + future_predictions_float

    # 返回预测结果
    return jsonify({'all_time': all_time,
                    'all_data': all_data,
                    'add_predict': add_predict,
                    'test_count': future_count - 3,
                    'error': lstm_error})


if __name__ == "__main__":
    app.run(host='127.0.0.1', debug=True)

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻