我现在有一个arima-gwo-lstm的高速公路车流量预测模型，我想将这个模型做成一个系统，只需要在系统中输入一定历史长度的交通量（车流量）就能预测到未来一定长度的交通量。我应该如何将这个模型带入系统中（制作系统的python代码请呈现一下）？

为了将ARIMA-GWO-LSTM模型集成到一个Python系统中，你需要完成以下几个步骤：

1. 首先，确保已经安装了所需的库，如`pandas`、`numpy`、`sklearn`（用于预处理数据）、`statsmodels`（用于ARIMA模型）、`pyGWO`（粒子群优化算法）、以及深度学习库如`tensorflow`或`keras`。

pip install pandas numpy statsmodels scikit-learn pygwo tensorflow keras

2. 导入库并加载数据。这里假设你已经有了历史车流量数据存储在一个CSV文件里：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

3. 数据预处理，包括时间序列分解、归一化等：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 分解数据
decomposition = seasonal_decompose(data['traffic'], model='additive')

# 归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(decomposition.trend)

4. 划分训练集和测试集：

train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
test_size = len(scaled_data) - train_size
train_data, test_data = scaled_data[0:train_size], scaled_data[train_size:]

5. 构建ARIMA和LSTM部分：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# ARIMA模型
arima_model = ARIMA(train_data, order=(p, d, q)) # 根据需要设定参数p, d, q
arima_results = arima_model.fit()

# LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1)))
model.add(Dense(1))  # 输出层，单个值表示预测的交通量
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(train_data.reshape(-1, 1, 1), epochs=50, batch_size=32)

6. 将模型组合并进行预测：

def predict_traffic(new_data, arima_model, lstm_model):
    arima_pred = arima_model.forecast(steps=new_data.shape[0])[0]
    arima_scaled_pred = scaler.inverse_transform(arima_pred)

    # 预测通过LSTM模型
    new_data = new_data.reshape(-1, 1, 1)
    lstm_pred = lstm_model.predict(new_data)

    # 合并预测结果
    combined_pred = arima_scaled_pred + lstm_pred
    return combined_pred

# 输入历史数据长度
input_length = 10  # 按需调整
future_length = 24  # 预测未来24小时的数据点

# 对测试数据进行预测
input_data = train_data[-input_length:]
predictions = predict_traffic(input_data, arima_results, model)

7. 最后，你可以将预测结果反归一化并保存：

predicted_traffic = scaler.inverse_transform(predictions)
print(predicted_traffic)