基于气象数据预测地铁客流量代码

以下是一个简单的基于气象数据预测地铁客流量的代码示例，使用的是基于历史数据的时间序列预测方法，同时考虑了天气数据影响：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取历史客流量和天气数据
data = pd.read_csv('subway_data_weather.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data['passenger_traffic'], exog=data[['temperature', 'wind_speed', 'rainfall']], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来7天客流量和天气数据
last_date = data.index[-1]
forecast_data = pd.DataFrame({'temperature': [20, 22, 23, 24, 25, 26, 28],
                              'wind_speed': [3, 4, 5, 4, 3, 2, 3],
                              'rainfall': [0, 0, 5, 0, 0, 0, 0]},
                             index=pd.date_range(last_date + pd.Timedelta(days=1), periods=7, freq='D'))
forecast = model_fit.forecast(steps=7, exog=forecast_data)

print('预测未来7天客流量：')
print(forecast[0])

其中，subway_data_weather.csv 是包含历史客流量和天气数据的 CSV 文件，date 列是时间序列索引。ARIMA 模型的阶数为 (1, 1, 1)，同时考虑了 temperature、wind_speed 和 rainfall 三个天气数据作为外生变量。`model_fit.forecast(steps=7, exog=forecast_data)` 表示预测未来7天客流量和天气数据。