空中交通流流量预测代码

空中交通流流量预测是一项复杂的任务，需要考虑多个因素，比如天气、航班计划、航空器性能等。下面是一个简单的空中交通流流量预测代码示例，用于预测未来一段时间内的航班流量：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载航班数据
flight_data = pd.read_csv('flight_data.csv')

# 预处理数据
# 选取需要用到的特征
features = ['date', 'hour', 'weekday', 'weather', 'departure_airport', 'arrival_airport']
# 对离散特征进行独热编码
data = pd.get_dummies(flight_data[features], columns=['weather', 'departure_airport', 'arrival_airport'])
# 对日期和小时进行编码
data['datetime'] = pd.to_datetime(flight_data['date'] + ' ' + flight_data['hour'].astype(str) + ':00:00')
data['time'] = data['datetime'].astype(np.int64) // 10**9
data['hour_of_day'] = data['datetime'].dt.hour
data['day_of_week'] = data['datetime'].dt.weekday
# 选取需要用到的特征列
feature_cols = ['time', 'hour_of_day', 'day_of_week'] + list(data.columns[6:])

# 定义时间窗口大小和预测步长
window_size = 24  # 时间窗口为24小时
step_size = 1     # 每次预测1小时的航班流量

# 定义预测函数
def predict_traffic(data, feature_cols, window_size, step_size):
    # 定义输入和输出数据
    X = []
    y = []
    # 按时间窗口进行滑动，生成训练数据
    for i in range(window_size, len(data), step_size):
        # 输入数据为前24小时的航班数据
        X.append(data[feature_cols].iloc[i-window_size:i])
        # 输出数据为当前时间窗口内的总航班数
        y.append(data['flight_count'].iloc[i:i+step_size].sum())
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    # 划分训练集和测试集
    split_index = int(len(X) * 0.8)
    X_train, X_test = X[:split_index], X[split_index:]
    y_train, y_test = y[:split_index], y[split_index:]
    # 训练线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train.reshape((X_train.shape[0], -1)), y_train)
    # 预测测试集
    y_pred = model.predict(X_test.reshape((X_test.shape[0], -1)))
    # 计算误差
    rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_test) ** 2))
    print('RMSE:', rmse)
    # 绘制预测结果
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.plot(y_test, label='True')
    plt.plot(y_pred, label='Predicted')
    plt.legend()
    plt.show()

# 进行航班流量预测
predict_traffic(data, feature_cols, window_size, step_size)

这个代码示例使用了线性回归模型进行航班流量预测，考虑了时间窗口和预测步长，可以预测未来一段时间内的航班流量。在实际的空中交通流仿真中，需要考虑更多的因素，比如天气、航班计划、航空器性能等，需要更加复杂的模型和算法来进行流量预测。