基于机器学习的地铁客流量数据分析与预测

项目说明

该项目在编辑器左侧项目栏中列出 models、processed_data 目录及 anomaly_detection.py、check.py、dashboard、data_preprocessing.py、exploratory_analysis.py 等文件。运行 main 后，终端先输出总客流量、进站与出站客流、日均与最高最低日客流、站点客流统计，并生成时间趋势图 01_time_trend.png，对比工作日与周末平均客流。随后输出总数据量 2,801,740，用 3σ 与 Isolation Forest 两种方法检测异常点，保存 anomaly_report.txt 与 detected_anomalies.csv，并列出 processed_data、analysis_results、model_results、models、anomaly_results 等生成目录。