Saharika-7/Quantum_traffic_flow_optimization

# 量子交通流优化 ## 概述 本项目致力于利用量子启发式优化技术和机器学习来优化大都市地区的交通流调度。 ## 功能 * 交通流预测 * 交通拥堵分析 * 基于 Streamlit 的交互式仪表板 * 交通调度优化 * 数据驱动的决策制定 ## 使用的技术 * Python * Streamlit * Pandas * NumPy * Scikit-Learn * Google Colab ## 项目文件 * `app.py` – Streamlit 应用程序 * `quantum_traffic.ipynb` – 模型训练与分析 notebook ## 数据集 交通数据集获取自 Kaggle。 ## 注意 由于超过了 GitHub 的文件大小限制，因此不包含已训练的模型文件（`traffic_model.pkl`）。 ## 如何运行 ``` pip install -r requirements.txt streamlit run app.py ``` ## 作者 Saharika

标签：Apex, Kubernetes, Streamlit, 交通优化, 智慧交通, 机器学习, 访问控制, 逆向工具, 量子启发式算法