파이썬을 이용한 고속도로 통행시간 예측 기술

26 Sep 2023

python

고속도로는 많은 사람들이 자주 이용하는 교통수단으로, 통행시간 예측은 매우 중요한 정보입니다. 파이썬을 이용하여 고속도로의 통행시간을 예측하는 기술을 살펴보겠습니다.

데이터 수집과 전처리

통행시간을 예측하기 위해 필요한 데이터는 주로 고속도로의 전반적인 상황과 교통량, 기상 상태 등입니다. 이러한 데이터를 수집하고 전처리하는 것이 첫 번째 단계입니다.

파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고, 결측치나 이상치를 처리하며, 필요한 특성을 추출하는 작업을 수행합니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv("traffic_data.csv")

# 결측치 처리
data = data.dropna()

# 이상치 처리
data = data[data['speed'] > 0]

# 필요한 특성 추출
data = data[['time', 'distance', 'weather', 'traffic_volume', 'speed']]

모델 구축과 학습

데이터를 전처리한 후에는 예측 모델을 구축하고 학습시키는 단계입니다. 여러 가지 예측 알고리즘을 사용할 수 있지만, 여기서는 선형 회귀 모델을 사용해보겠습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 특성과 타겟 분리
X = data[['time', 'distance', 'weather', 'traffic_volume']]
y = data['speed']

# 학습용과 테스트용 데이터셋 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 선형 회귀 모델 생성 및 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

예측 결과 시각화

모델을 학습시킨 후에는 예측 결과를 시각화하여 성능을 확인할 수 있습니다. 여기서는 예측된 통행시간과 실제 통행시간을 비교하는 그래프를 그려보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([0, 120], [0, 120], 'r--')
plt.xlabel('Actual Speed')
plt.ylabel('Predicted Speed')
plt.title('Highway Traffic Time Prediction')
plt.show()

결론

파이썬을 이용하여 고속도로의 통행시간을 예측하는 기술에 대해 살펴보았습니다. 데이터 수집과 전처리 단계를 거친 후, 선형 회귀 모델을 이용하여 예측을 수행하고 결과를 평가하였습니다. 이러한 기술을 활용하여 향후 고속도로의 통행시간을 예측하고 도로 교통 상황을 관리하는 데에 활용할 수 있습니다.

#데이터분석 #머신러닝