Integriertes Verkehrsmanagementsystem mit prädiktiver Modellierung und Visualisierung

Überblick

Das hier vorgestellte Verkehrsmanagementsystem (TMS) integriert prädiktive Modellierung und Echtzeitvisualisierung, um eine effiziente Verkehrssteuerung und Störungsbewältigung zu ermöglichen. Dieses System wurde mit Python und Tkinter für die grafische Benutzeroberfläche entwickelt und nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um das Verkehrsaufkommen basierend auf Wetterbedingungen und der Dynamik der Hauptverkehrszeiten vorherzusagen. Die Anwendung visualisiert historische und vorhergesagte Verkehrsdaten durch interaktive Diagramme und liefert wichtige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung im städtischen Verkehrsmanagement.

Hauptmerkmale

• Verkehrsvorhersage: Nutzt Modelle des maschinellen Lernens (lineare Regression und Random Forest), um das Verkehrsaufkommen basierend auf Temperatur-, Niederschlags- und Hauptverkehrszeitindikatoren vorherzusagen.
• Grafische Visualisierung: Zeigt historische Verkehrstrends zusammen mit prognostizierten Volumina in interaktiven Diagrammen an und verbessert so das Verständnis und die Überwachungsmöglichkeiten.
• Echtzeit-Verkehrssimulation: Simuliert Ampelwechsel, um reale Szenarien nachzubilden und hilft so bei der Beurteilung von Systemreaktionen unter verschiedenen Bedingungen.
• Vorfallmeldung: Ermöglicht Benutzern das Melden von Vorfällen sowie die Erfassung von Standort und Beschreibung für eine schnelle Verwaltung und Reaktion.

Erste Schritte

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Python 3.x installiert ist. Installieren Sie Abhängigkeiten mit pip:

pip install pandas matplotlib scikit-learn

Installation

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone <https://github.com/EkeminiThompson/traffic_management_system.git>
   cd traffic-management-system

1. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt

1. Führen Sie die Anwendung aus:

   python main.py

Verwendung

1. Verkehrsvorhersage:

   • Wählen Sie einen Ort, ein Datum und ein Modell (Lineare Regression oder Random Forest) aus.
   • Klicken Sie auf „Verkehr vorhersagen“, um das vorhergesagte Verkehrsaufkommen anzuzeigen.
   • Löschen Sie die Grafik mit der Schaltfläche „Grafik löschen“.

2. Grafische Visualisierung:

   • Das Diagramm zeigt historische Verkehrsdaten und prognostizierte Mengen für das ausgewählte Datum.
   • Die rote gestrichelte Linie zeigt das Vorhersagedatum an und der grüne Punkt zeigt das vorhergesagte Verkehrsaufkommen.

3. Ampelsteuerung:

   • Simuliert wechselnde Ampelfarben (Rot, Grün, Gelb), um die Verkehrsflussdynamik zu beurteilen.

4. Vorfallmeldung:

   • Verkehrsvorfälle melden, indem Sie Ort und Beschreibung eingeben.
   • Klicken Sie auf „Vorfall melden“, um den Bericht einzureichen.

Codeübersicht

main.py

# Main application using Tkinter for GUI

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox, ttk
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
import random
from datetime import datetime
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Mock data for demonstration
data = {
    'temperature': [25, 28, 30, 22, 20],
    'precipitation': [0, 0, 0.2, 0.5, 0],
    'hour': [8, 9, 10, 17, 18],
    'traffic_volume': [100, 200, 400, 300, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Feature engineering
df['is_rush_hour'] = df['hour'].apply(lambda x: 1 if (x >= 7 and x <= 9) or (x >= 16 and x <= 18) else 0)

# Model training
X = df[['temperature', 'precipitation', 'is_rush_hour']]
y = df['traffic_volume']

# Create models
linear_model = LinearRegression()
linear_model.fit(X, y)

forest_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
forest_model.fit(X, y)

class TrafficManagementApp:
    def __init__(self, root):
        # Initialization of GUI
        # ...

    def on_submit(self):
        # Handling traffic prediction submission
        # ...

    def update_graph(self, location, date_str, prediction):
        # Updating graph with historical and predicted traffic data
        # ...

    # Other methods for GUI components and functionality

if __name__ == "__main__":
    root = tk.Tk()
    app = TrafficManagementApp(root)
    root.mainloop()

Abschluss

Das Verkehrsmanagementsystem ist ein hochentwickeltes Tool für Stadtplaner und Verkehrsleiter, das fortschrittliche prädiktive Analysen mit intuitiven grafischen Oberflächen kombiniert. Durch die Vorhersage von Verkehrsmustern und die Visualisierung von Datentrends verbessert das System die Entscheidungsfähigkeit und erleichtert die proaktive Verwaltung von Verkehrsressourcen. Sein benutzerfreundliches Design gewährleistet Zugänglichkeit und Praktikabilität und macht es zu einem wertvollen Hilfsmittel im modernen städtischen Infrastrukturmanagement.

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