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TrafficSafeAnalyzer

一个基于 Streamlit 的交通安全分析系统，支持事故数据分析、预测模型、异常检测和策略评估。

功能

• 加载和清洗事故与策略数据（Excel 格式）
• 使用 ARIMA、KNN、GLM、SVR 等模型预测事故趋势
• 检测异常事故点
• 评估交通策略效果并提供推荐
• 识别事故热点路口并生成风险分级与整治建议
• 支持 AI 分析生成自然语言洞察

安装步骤

前提条件

• Python 3.8+
• Git
• 可选：Docker（用于容器化部署）

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/tongnian0613/TrafficSafeAnalyzer.git
cd TrafficSafeAnalyzer

2. 创建虚拟环境（推荐）：

conda create -n trafficsa python=3.8 -y
conda activate trafficsa
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

3. 安装依赖：

   (1) 基本安装（必需依赖）

   pip install streamlit pandas numpy matplotlib plotly scikit-learn statsmodels scipy
   

   (2) 完整安装（包含所有可选依赖）

   pip install -r requirements.txt
   

   (3) 或者手动安装可选依赖

   pip install streamlit-autorefresh openpyxl xlrd cryptography
   

   (4) 运行应用：

   streamlit run app.py
   

依赖项

列于 requirements.txt：

streamlit>=1.20.0
pandas>=1.3.0
numpy>=1.21.0
matplotlib>=3.4.0
plotly>=5.0.0
scikit-learn>=1.0.0
statsmodels>=0.13.0
scipy>=1.7.0
streamlit-autorefresh>=0.1.5
python-dateutil>=2.8.2
pytz>=2021.3
openpyxl>=3.0.9
xlrd>=2.0.1
cryptography>=3.4.7
openai>=2.0.0

配置参数

• 数据文件：上传事故数据（accident_file）和策略数据（strategy_file），格式为 Excel；事故热点分析会直接复用事故数据，无需额外上传。
• 环境变量（可选）：
  • LOG_LEVEL=DEBUG：启用详细日志
  • 示例：export LOG_LEVEL=DEBUG（Linux/macOS）或 set LOG_LEVEL=DEBUG（Windows）
• AI 分析凭据：应用内已预填可用的示例 API Key 与 Base URL，可直接体验；如需使用自有服务，可在侧边栏替换后即时生效。

示例数据

sample/ 目录提供了脱敏示例数据，便于快速体验：

• sample/事故/*.xlsx：按年份划分的事故记录
• sample/交通策略/*.xlsx：策略发布记录

使用前建议复制到临时位置再进行编辑。

输入输出格式

输入

• 事故数据 Excel：需包含 事故时间、所在街道、事故类型 列
• 策略数据 Excel：需包含 发布时间、交通策略类型 列

输出

• 预测结果：CSV 文件（例如 arima_forecast.csv）
• 图表：HTML 文件（例如 overview_series.html）
• 策略推荐：文本文件（recommendation.txt）

调用示例

运行 Streamlit 应用：

streamlit run app.py

访问 http://localhost:8501，上传数据文件并交互分析。

常见问题排查

问题：ModuleNotFoundError: No module named 'streamlit'
解决：运行 pip install -r requirements.txt 或检查 Python 环境

问题：数据加载失败
解决：确保 Excel 文件格式正确，检查列名是否匹配

问题：预测模型页面点击后图表未显示
解决：确认干预日期之前至少有 10 条历史记录，或缩短预测天数重新提交

问题：热点分析提示“请上传事故数据”
解决：侧边栏上传事故数据后点击“应用数据与筛选”，热点模块会复用相同数据集

日志分析

• 日志文件：logs/app.log（需在代码中配置 logging 模块）
• 查看日志：tail -f logs/app.log
• 常见错误：
  • ValueError：检查输入数据格式
  • ConnectionError：验证网络连接或文件路径

升级说明

• 当前版本：v1.0.0
• 升级步骤：
  1. 备份数据和配置文件
  2. 拉取最新代码：git pull origin main
  3. 更新依赖：pip install -r requirements.txt --upgrade
  4. 重启应用：streamlit run app.py

参考 CHANGELOG.md 查看版本变更详情。

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件。