高速公路未来长期交通量预测python代码

高速公路未来长期交通量预测一般采用时间序列分析方法，可以使用Python中的statsmodels库来实现。下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 导入数据
data = pd.read_csv('traffic.csv')
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data = data.set_index('datetime')

# 数据预处理
train_data = data['2010':'2019']  # 训练集数据
test_data = data['2020':]  # 测试集数据

# 模型训练
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1)).fit()

# 预测未来交通量
forecast = model.forecast(steps=24)  # 预测未来24个时间点的交通量

# 可视化预测结果
plt.plot(test_data, label='actual')
plt.plot(forecast, label='forecast')
plt.legend()
plt.show()

以上代码中，我们先使用pandas库导入数据，并将日期时间列设置为索引。然后将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于验证模型的预测能力。接着使用ARIMA模型训练数据，并使用forecast方法预测未来24个时间点的交通量。最后使用matplotlib库可视化预测结果。

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据数据特征和模型效果进行参数调整和优化，以提高预测精度。