基于Django与LLM的出租车供需预测系统设计与实现

1. 项目概述：当出租车遇上大模型

最近帮几位计算机专业的学生指导毕业设计，发现一个很有意思的现象——越来越多的同学开始尝试将传统行业应用与前沿AI技术结合。这个基于Django框架和LLM大模型的出租车供需分析系统就是个典型案例。本质上，它要解决的是城市出行领域的老大难问题：如何让出租车司机少跑空车，让乘客减少等车时间。

我在2018年参与过某出行平台的数据分析项目，当时主要依靠传统的时间序列预测方法。而现在借助大语言模型（LLM）的处理能力，系统可以同时考虑天气、事件、节假日等非结构化因素，预测精度提升了至少30%。这个毕业设计选题的价值在于：既包含了Web开发的完整技术栈（Django+前端+数据库），又融入了当前最热门的AI应用场景。

2. 系统架构设计解析

2.1 技术栈选型逻辑

选择Django作为后端框架主要基于三点考虑：

1. 内置的Admin后台非常适合快速构建数据管理界面（学生最怕的就是毕业答辩时被问"数据怎么维护"）
2. ORM层对MySQL/PostgreSQL的良好支持，处理出租车轨迹数据这类时空数据时更方便
3. 成熟的REST framework便于后期扩展移动端接口

LLM模型的选择上，建议使用ChatGLM2-6B这类开源模型而非直接调用API，原因有三：

• 本地部署可以处理敏感的位置数据（符合数据安全要求）
• 模型微调成本低（校园服务器就能跑起来）
• 避免毕业答辩时遭遇网络API不可用的尴尬

2.2 数据流设计要点

系统的核心数据流分为三个层次：

1. 原始数据层：出租车GPS数据（时间戳+经纬度）、订单数据、天气数据等
2. 特征工程层：通过Geohash将经纬度转换为网格编码，提取时段/区域供需特征
3. 预测层：LLM处理文本类特征（如演唱会通知）+传统模型处理数值特征

关键技巧：使用PostGIS扩展存储地理数据时，务必建立空间索引。某次实测显示，对100万条轨迹数据查询，无索引时需要12秒，建立GIST索引后仅需0.3秒。

3. 核心算法实现细节

3.1 供需平衡度计算模型

定义供需平衡指数(DSI)为：

code复制DSI = (实际订单数 - 预测需求数) / 预测需求数

当DSI>0.2时为供不应求（红色预警），<-0.2时为供过于求