交通信号仿真软件：SigOps_（10）.仿真结果的分析与可视化

仿真结果的分析与可视化

在交通信号仿真软件中，分析和可视化仿真结果是至关重要的一步。通过这一过程，我们可以深入了解仿真模型的行为，评估交通信号系统的性能，并根据结果进行进一步的优化和调整。本节将详细介绍如何使用仿真软件进行结果分析和可视化，包括数据的提取、处理和展示方法。

数据提取

在仿真过程中，软件会生成大量的数据，这些数据包括但不限于车辆的行驶轨迹、信号灯的状态变化、交通流量、排队长度等。为了进行有效的分析，首先需要从仿真软件中提取这些数据。

使用API提取数据

大多数仿真软件都提供了API（应用编程接口），以便开发者可以编写脚本或程序来提取仿真结果数据。以下是一个使用Python脚本从SigOps仿真软件中提取交通流量数据的示例：

# 导入所需的库

import sigops_api as sp_api

import pandas as pd



# 连接到SigOps仿真软件

sim = sp_api.connect('localhost', 12345)



# 运行仿真

sim.run_simulation()



# 提取交通流量数据

traffic_data = sim.get_traffic_flow()



# 将数据转换为Pandas DataFrame，便于后续处理

df = pd.DataFrame(traffic_data)



# 保存数据到CSV文件

df.to_csv('traffic_flow.csv', index=False)



# 断开连接

sim.disconnect()

数据格式

提取的数据通常以结构化格式存储，如CSV文件或JSON格式。以下是一个CSV文件的数据样例：

timestamp,location,flow_rate

0,intersection_1,120

1,intersection_1,130

2,intersection_1,110

3,intersection_2,100

4,intersection_2,140

5,intersection_2,150

这个CSV文件包含了时间戳、位置和流量率三个字段。时间戳表示数据记录的时间点，位置表示仿真中的具体地点，流量率表示该时间点和地点的交通流量。

数据处理

提取的数据通常需要进行一些预处理，以便更好地进行分析。常见的数据处理任务包括数据清洗、数据聚合和特征提取。

数据清洗

数据清洗是去除或修正数据中的错误和不一致的部分。例如，去除缺失值或异常值。以下是一个使用Pandas库进行数据清洗的示例：

# 导入Pandas库

import pandas as pd



# 读取CSV文件

df = pd.read_csv('traffic_flow.csv')



# 检查缺失值

print(df.isnull().sum())



# 去除缺失值

df = df.dropna()



# 去除异常值（例如，流量率大于500的情况）

df = df[df['flow_rate'] <= 500]



# 保存清洗后的数据

df.to_csv('cleaned_traffic_flow.csv', index=False)

数据聚合

数据聚合是将数据按某些维度进行汇总，以便更容易地进行分析。例如，我们可以按时间和地点对交通流量数据进行聚合。以下是一个使用Pandas库进行数据聚合的示例：

# 导入Pandas库

import pandas as pd



# 读取清洗后的CSV文件

df = pd.read_csv('cleaned_traffic_flow.csv')



# 按时间和地点进行聚合，计算每分钟每个地点的平均流量率

aggregated_df = df.groupby(['timestamp', 'location'])['flow_rate'].mean().reset_index()



# 保存聚合后的数据

aggregated_df.to_csv('aggregated_traffic_flow.csv', index=False)

特征提取

特征提取是从数据中提取有用的信息，以便进行更深入的分析。例如，我们可以提取交通流量的峰值时间。以下是一个使用Pandas库进行特征提取的示例：

# 导入Pandas库

import pandas as pd



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 找到每个地点的峰值流量及其对应的时间

peak_flow = df.groupby('location')['flow_rate'].max().reset_index()

peak_flow['timestamp'] = df.groupby('location')['timestamp'].apply(lambda x: x.iloc[df['flow_rate'].idxmax()]).reset_index(drop=True)



# 保存特征数据

peak_flow.to_csv('peak_flow.csv', index=False)

数据可视化

数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，以便更直观地理解数据的特征和趋势。常见的可视化工具包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。

使用Matplotlib进行基本可视化

Matplotlib是一个流行的Python绘图库，可以用来创建各种静态图表。以下是一个使用Matplotlib绘制交通流量随时间变化的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']

df_loc2 = df[df['location'] == 'intersection_2']



# 创建图表

plt.figure(figsize=(10, 6))



# 绘制交通流量随时间变化的折线图

plt.plot(df_loc1['timestamp'], df_loc1['flow_rate'], label='Intersection 1')

plt.plot(df_loc2['timestamp'], df_loc2['flow_rate'], label='Intersection 2')



# 添加标题和标签

plt.title('Traffic Flow Over Time')

plt.xlabel('Timestamp (minutes)')

plt.ylabel('Flow Rate (vehicles/min)')

plt.legend()



# 显示图表

plt.show()

使用Seaborn进行高级可视化

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级绘图库，提供了更多的统计图表类型。以下是一个使用Seaborn绘制交通流量热图的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 将数据转换为适合热图的格式

pivot_df = df.pivot(index='timestamp', columns='location', values='flow_rate')



# 创建热图

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.heatmap(pivot_df, annot=True, cmap='viridis')



# 添加标题

plt.title('Traffic Flow Heatmap')



# 显示图表

plt.show()

使用Plotly进行交互式可视化

Plotly是一个可以创建交互式图表的库，适合用于Web应用和报告。以下是一个使用Plotly绘制交通流量随时间变化的交互式折线图的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import plotly.express as px



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 创建交互式折线图

fig = px.line(df, x='timestamp', y='flow_rate', color='location', title='Traffic Flow Over Time')



# 显示图表

fig.show()

结果分析

在进行数据可视化后，我们需要对结果进行分析，以便得出有意义的结论。以下是一些常见的分析方法和示例。

趋势分析

趋势分析是通过观察数据随时间的变化来识别模式和趋势。以下是一个使用Pandas和Matplotlib进行趋势分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']

df_loc2 = df[df['location'] == 'intersection_2']



# 计算每小时的平均流量率

df_loc1['hour'] = df_loc1['timestamp'] // 60

df_loc2['hour'] = df_loc2['timestamp'] // 60



hourly_flow_loc1 = df_loc1.groupby('hour')['flow_rate'].mean().reset_index()

hourly_flow_loc2 = df_loc2.groupby('hour')['flow_rate'].mean().reset_index()



# 创建图表

plt.figure(figsize=(10, 6))



# 绘制每小时的平均流量率

plt.plot(hourly_flow_loc1['hour'], hourly_flow_loc1['flow_rate'], label='Intersection 1')

plt.plot(hourly_flow_loc2['hour'], hourly_flow_loc2['flow_rate'], label='Intersection 2')



# 添加标题和标签

plt.title('Hourly Traffic Flow Trend')

plt.xlabel('Hour of the Day')

plt.ylabel('Average Flow Rate (vehicles/hour)')

plt.legend()



# 显示图表

plt.show()

比较分析

比较分析是通过比较不同条件下的数据来评估系统性能。以下是一个使用Pandas和Seaborn进行比较分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 添加一个新的列表示不同的仿真场景

df['scenario'] = df['location'].apply(lambda x: 'Scenario 1' if x == 'intersection_1' else 'Scenario 2')



# 创建箱线图

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.boxplot(x='scenario', y='flow_rate', data=df)



# 添加标题和标签

plt.title('Traffic Flow Comparison Between Scenarios')

plt.xlabel('Scenario')

plt.ylabel('Flow Rate (vehicles/min)')



# 显示图表

plt.show()

相关性分析

相关性分析是通过计算数据之间的相关系数来识别变量之间的关系。以下是一个使用Pandas进行相关性分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 计算相关系数

correlation_matrix = df.pivot(index='timestamp', columns='location', values='flow_rate').corr()



# 打印相关系数矩阵

print(correlation_matrix)

异常检测

异常检测是识别数据中的异常值，以便进行进一步的调查和处理。以下是一个使用Pandas和SciPy进行异常检测的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

from scipy import stats



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 计算Z-score

df_loc1['z_score'] = stats.zscore(df_loc1['flow_rate'])



# 找到Z-score大于3的异常值

outliers = df_loc1[df_loc1['z_score'] > 3]



# 打印异常值

print(outliers)

高级分析技术

除了基本的分析方法，还有一些高级分析技术可以进一步提高数据分析的深度和广度。

时序分析

时序分析是通过分析数据的时间序列特性来识别周期性模式和趋势。以下是一个使用Pandas和Statsmodels进行时序分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

import matplotlib.pyplot as plt



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 将时间戳转换为时间序列索引

df_loc1['timestamp'] = pd.to_datetime(df_loc1['timestamp'], unit='m')

df_loc1.set_index('timestamp', inplace=True)



# 分解时间序列

decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(df_loc1['flow_rate'], model='additive')



# 绘制分解结果

plt.figure(figsize=(10, 8))

decomposition.plot()

plt.show()

机器学习分析

机器学习可以用来预测交通流量和优化交通信号控制。以下是一个使用Scikit-learn进行线性回归预测的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 准备特征和目标变量

X = df_loc1[['timestamp']]

y = df_loc1['flow_rate']



# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)



# 创建线性回归模型

model = LinearRegression()



# 训练模型

model.fit(X_train, y_train)



# 预测测试集

y_pred = model.predict(X_test)



# 计算均方误差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')



# 绘制预测结果

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(X_test, y_test, label='Actual Flow Rate')

plt.plot(X_test, y_pred, label='Predicted Flow Rate', linestyle='--')

plt.title('Traffic Flow Prediction')

plt.xlabel('Timestamp')

plt.ylabel('Flow Rate (vehicles/min)')

plt.legend()

plt.show()

优化分析

优化分析是通过调整交通信号控制参数来提高系统性能。以下是一个使用Pandas和Scipy进行优化分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

from scipy.optimize import minimize



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('aggregated_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 定义优化目标函数

def objective_function(params):

    green_light_duration, red_light_duration = params

    # 读取仿真配置文件

    config = pd.read_csv('simulation_config.csv')

    # 更新仿真配置

    config.loc[config['location'] == 'intersection_1', 'green_light_duration'] = green_light_duration

    config.loc[config['location'] == 'intersection_1', 'red_light_duration'] = red_light_duration

    # 保存更新后的配置文件

    config.to_csv('updated_simulation_config.csv', index=False)

    # 运行仿真

    sim = sp_api.connect('localhost', 12345)

    sim.run_simulation()

    # 提取交通流量数据

    traffic_data = sim.get_traffic_flow()

    df = pd.DataFrame(traffic_data)

    sim.disconnect()

    # 计算总流量

    total_flow = df['flow_rate'].sum()

    # 优化目标是最大化总流量

    return -total_flow



# 初始参数

initial_params = [60, 30]



# 进行优化

result = minimize(objective_function, initial_params, method='BFGS')



# 打印优化结果

print(f'Optimal Green Light Duration: {result.x[0]} seconds')

print(f'Optimal Red Light Duration: {result.x[1]} seconds')

实战案例

为了更好地理解仿真结果的分析和可视化，以下是一个实战案例，展示如何从仿真数据中提取、处理和可视化交通信号控制的效果。

案例背景

假设我们正在评估一个城市交通信号控制系统的性能。我们使用SigOps仿真软件生成了不同时间段的交通流量数据，并希望通过对这些数据的分析和可视化来评估信号灯配置的效果。

数据提取

首先，我们从SigOps仿真软件中提取交通流量数据：

# 导入所需的库

import sigops_api as sp_api

import pandas as pd



# 连接到SigOps仿真软件

sim = sp_api.connect('localhost', 12345)



# 运行仿真

sim.run_simulation()



# 提取交通流量数据

traffic_data = sim.get_traffic_flow()



# 将数据转换为Pandas DataFrame，便于后续处理

df = pd.DataFrame(traffic_data)



# 保存数据到CSV文件

df.to_csv('traffic_flow.csv', index=False)



# 断开连接

sim.disconnect()

数据处理

接下来，我们对提取的数据进行清洗和聚合：

# 导入Pandas库

import pandas as pd



# 读取CSV文件

df = pd.read_csv('traffic_flow.csv')



# 检查缺失值

print(df.isnull().sum())



# 去除缺失值

df = df.dropna()



# 去除异常值（例如，流量率大于500的情况）

df = df[df['flow_rate'] <= 500]



# 按时间和地点进行聚合，计算每分钟每个地点的平均流量率

aggregated_df = df.groupby(['timestamp', 'location'])['flow_rate'].mean().reset_index()



# 保存清洗后的数据

aggregated_df.to_csv('cleaned_traffic_flow.csv', index=False)

数据可视化

然后，我们使用Matplotlib和Seaborn对数据进行可视化：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('cleaned_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']

df_loc2 = df[df['location'] == 'intersection_2']



# 创建折线图

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(df_loc1['timestamp'], df_loc1['flow_rate'], label='Intersection 1')

plt.plot(df_loc2['timestamp'], df_loc2['flow_rate'], label='Intersection 2')

plt.title('Traffic Flow Over Time')

plt.xlabel('Timestamp (minutes)')

plt.ylabel('Flow Rate (vehicles/min)')

plt.legend()

plt.show()



# 创建热图

plt.figure(figsize=(10, 8))

pivot_df = df.pivot(index='timestamp', columns='location', values='flow_rate')

sns.heatmap(pivot_df, annot=True, cmap='viridis')

plt.title('Traffic Flow Heatmap')

plt.show()

结果分析

最后，我们对可视化结果进行分析，得出结论：

1. 趋势分析：从折线图中可以看出，Intersection 1和Intersection 2的交通流量在高峰时段（例如，早高峰和晚高峰）显著增加。这表明在这些时间段内需要优化信号灯的控制策略。

2. 比较分析：从箱线图中可以看出，Intersection 1的交通流量波动较大，而Intersection 2的交通流量相对稳定。这可能是因为Intersection 1的交通信号控制策略不够灵活，无法有效应对突发的交通需求，而Intersection 2的策略可能更加合理和有效。

3. 相关性分析：相关系数矩阵显示，Intersection 1和Intersection 2的交通流量之间存在一定的正相关关系。这表明两个交叉口的交通流量可能受到相似的外部因素影响，例如通勤时间、节假日等。在优化信号灯控制时，可以考虑这两个交叉口的联动效果。

4. 异常检测：通过Z-score方法检测到的异常值显示，Intersection 1在某些时间点出现了极高的交通流量。这些异常值可能是由于突发事件（如交通事故、道路施工等）引起的。需要进一步调查这些异常值的原因，并在仿真模型中考虑这些因素。

高级分析技术

除了基本的分析方法，还可以应用一些高级分析技术来进一步提高数据分析的深度和广度。

时序分析

时序分析通过分析数据的时间序列特性来识别周期性模式和趋势。以下是一个使用Pandas和Statsmodels进行时序分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

import matplotlib.pyplot as plt



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('cleaned_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 将时间戳转换为时间序列索引

df_loc1['timestamp'] = pd.to_datetime(df_loc1['timestamp'], unit='m')

df_loc1.set_index('timestamp', inplace=True)



# 分解时间序列

decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(df_loc1['flow_rate'], model='additive')



# 绘制分解结果

plt.figure(figsize=(10, 8))

decomposition.plot()

plt.show()

从时序分析的结果中，我们可以观察到交通流量数据中的趋势、季节性和随机波动部分。这些信息有助于我们更好地理解交通流量的变化规律，并为优化信号灯控制提供依据。

机器学习分析

机器学习可以用来预测交通流量和优化交通信号控制。以下是一个使用Scikit-learn进行线性回归预测的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('cleaned_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 准备特征和目标变量

X = df_loc1[['timestamp']]

y = df_loc1['flow_rate']



# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)



# 创建线性回归模型

model = LinearRegression()



# 训练模型

model.fit(X_train, y_train)



# 预测测试集

y_pred = model.predict(X_test)



# 计算均方误差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')



# 绘制预测结果

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(X_test, y_test, label='Actual Flow Rate')

plt.plot(X_test, y_pred, label='Predicted Flow Rate', linestyle='--')

plt.title('Traffic Flow Prediction')

plt.xlabel('Timestamp')

plt.ylabel('Flow Rate (vehicles/min)')

plt.legend()

plt.show()

通过机器学习模型，我们可以预测未来的交通流量，从而提前调整信号灯的控制策略，减少交通拥堵。

优化分析

优化分析通过调整交通信号控制参数来提高系统性能。以下是一个使用Pandas和Scipy进行优化分析的示例：

# 导入所需的库

import pandas as pd

from scipy.optimize import minimize



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('cleaned_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']



# 定义优化目标函数

def objective_function(params):

    green_light_duration, red_light_duration = params

    # 读取仿真配置文件

    config = pd.read_csv('simulation_config.csv')

    # 更新仿真配置

    config.loc[config['location'] == 'intersection_1', 'green_light_duration'] = green_light_duration

    config.loc[config['location'] == 'intersection_1', 'red_light_duration'] = red_light_duration

    # 保存更新后的配置文件

    config.to_csv('updated_simulation_config.csv', index=False)

    # 运行仿真

    sim = sp_api.connect('localhost', 12345)

    sim.run_simulation()

    # 提取交通流量数据

    traffic_data = sim.get_traffic_flow()

    df = pd.DataFrame(traffic_data)

    sim.disconnect()

    # 计算总流量

    total_flow = df['flow_rate'].sum()

    # 优化目标是最大化总流量

    return -total_flow



# 初始参数

initial_params = [60, 30]



# 进行优化

result = minimize(objective_function, initial_params, method='BFGS')



# 打印优化结果

print(f'Optimal Green Light Duration: {result.x[0]} seconds')

print(f'Optimal Red Light Duration: {result.x[1]} seconds')

优化分析结果显示，Intersection 1的最优绿灯时长为120秒，红灯时长为60秒。这表明通过延长绿灯时长，可以显著提高交通流量，减少拥堵。

实战案例

为了更好地理解仿真结果的分析和可视化，以下是一个实战案例，展示如何从仿真数据中提取、处理和可视化交通信号控制的效果。

案例背景

假设我们正在评估一个城市交通信号控制系统的性能。我们使用SigOps仿真软件生成了不同时间段的交通流量数据，并希望通过对这些数据的分析和可视化来评估信号灯配置的效果。

数据提取

首先，我们从SigOps仿真软件中提取交通流量数据：

# 导入所需的库

import sigops_api as sp_api

import pandas as pd



# 连接到SigOps仿真软件

sim = sp_api.connect('localhost', 12345)



# 运行仿真

sim.run_simulation()



# 提取交通流量数据

traffic_data = sim.get_traffic_flow()



# 将数据转换为Pandas DataFrame，便于后续处理

df = pd.DataFrame(traffic_data)



# 保存数据到CSV文件

df.to_csv('traffic_flow.csv', index=False)



# 断开连接

sim.disconnect()

数据处理

接下来，我们对提取的数据进行清洗和聚合：

# 导入Pandas库

import pandas as pd



# 读取CSV文件

df = pd.read_csv('traffic_flow.csv')



# 检查缺失值

print(df.isnull().sum())



# 去除缺失值

df = df.dropna()



# 去除异常值（例如，流量率大于500的情况）

df = df[df['flow_rate'] <= 500]



# 按时间和地点进行聚合，计算每分钟每个地点的平均流量率

aggregated_df = df.groupby(['timestamp', 'location'])['flow_rate'].mean().reset_index()



# 保存清洗后的数据

aggregated_df.to_csv('cleaned_traffic_flow.csv', index=False)

数据可视化

然后，我们使用Matplotlib和Seaborn对数据进行可视化：

# 导入所需的库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns



# 读取聚合后的CSV文件

df = pd.read_csv('cleaned_traffic_flow.csv')



# 按地点筛选数据

df_loc1 = df[df['location'] == 'intersection_1']

df_loc2 = df[df['location'] == 'intersection_2']



# 创建折线图

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(df_loc1['timestamp'], df_loc1['flow_rate'], label='Intersection 1')

plt.plot(df_loc2['timestamp'], df_loc2['flow_rate'], label='Intersection 2')

plt.title('Traffic Flow Over Time')

plt.xlabel('Timestamp (minutes)')

plt.ylabel('Flow Rate (vehicles/min)')

plt.legend()

plt.show()



# 创建热图

plt.figure(figsize=(10, 8))

pivot_df = df.pivot(index='timestamp', columns='location', values='flow_rate')

sns.heatmap(pivot_df, annot=True, cmap='viridis')

plt.title('Traffic Flow Heatmap')

plt.show()

结果分析

最后，我们对可视化结果进行分析，得出结论：

1. 趋势分析：从折线图中可以看出，Intersection 1和Intersection 2的交通流量在高峰时段（例如，早高峰和晚高峰）显著增加。这表明在这些时间段内需要优化信号灯的控制策略。

2. 比较分析：从箱线图中可以看出，Intersection 1的交通流量波动较大，而Intersection 2的交通流量相对稳定。这可能是因为Intersection 1的交通信号控制策略不够灵活，无法有效应对突发的交通需求，而Intersection 2的策略可能更加合理和有效。

3. 相关性分析：相关系数矩阵显示，Intersection 1和Intersection 2的交通流量之间存在一定的正相关关系。这表明两个交叉口的交通流量可能受到相似的外部因素影响，例如通勤时间、节假日等。在优化信号灯控制时，可以考虑这两个交叉口的联动效果。

4. 异常检测：通过Z-score方法检测到的异常值显示，Intersection 1在某些时间点出现了极高的交通流量。这些异常值可能是由于突发事件（如交通事故、道路施工等）引起的。需要进一步调查这些异常值的原因，并在仿真模型中考虑这些因素。