Système de gestion du trafic intégré avec modélisation et visualisation prédictives

Aperçu

Le système de gestion du trafic (TMS) présenté ici intègre une modélisation prédictive et une visualisation en temps réel pour faciliter un contrôle efficace du trafic et une gestion des incidents. Développé à l'aide de Python et Tkinter pour l'interface graphique, ce système exploite des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir le volume de trafic en fonction des conditions météorologiques et de la dynamique des heures de pointe. L'application visualise les données de trafic historiques et prévues via des graphiques interactifs, fournissant des informations cruciales pour la prise de décision en matière de gestion du trafic urbain.

Principales fonctionnalités

• Prédiction du trafic : Utilise des modèles d'apprentissage automatique (régression linéaire et forêt aléatoire) pour prédire le volume de trafic en fonction des indicateurs de température, de précipitations et d'heures de pointe.
• Visualisation graphique : Affiche les tendances historiques du trafic ainsi que les volumes prévus sur des graphiques interactifs, améliorant ainsi les capacités de compréhension et de surveillance.
• Simulation du trafic en temps réel : Simule les changements de feux de circulation pour reproduire des scénarios du monde réel, aidant ainsi à évaluer les réponses du système dans diverses conditions.
• Rapport d'incidents : Permet aux utilisateurs de signaler des incidents, en capturant l'emplacement et la description pour une gestion et une réponse rapides.

Commencer

Conditions préalables

Assurez-vous que Python 3.x est installé. Installez les dépendances en utilisant pip :

pip install pandas matplotlib scikit-learn

Installation

1. Cloner le dépôt :

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

1. Installer les dépendances :

   pip install -r requirements.txt

1. Exécutez l'application :

   python main.py

Usage

1. Prévision du trafic :

   • Sélectionnez un emplacement, une date et un modèle (régression linéaire ou forêt aléatoire).
   • Cliquez sur « Prédire le trafic » pour voir le volume de trafic prévu.
   • Effacez le graphique à l'aide du bouton "Effacer le graphique".

2. Visualisation graphique :

   • Le graphique affiche les données de trafic historiques et les volumes prévus pour la date sélectionnée.
   • La ligne pointillée rouge indique la date de prévision et le point vert indique le volume de trafic prévu.

3. Contrôle des feux de circulation :

   • Simule les couleurs changeantes des feux de circulation (rouge, vert, jaune) pour évaluer la dynamique du flux de circulation.

4. Rapport d'incidents :

   • Signalez les incidents de circulation en saisissant l'emplacement et la description.
   • Cliquez sur « Signaler un incident » pour soumettre le rapport.

Présentation du code

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()

Conclusion

Le système de gestion du trafic est un outil sophistiqué destiné aux urbanistes et aux contrôleurs de la circulation, combinant des analyses prédictives avancées avec des interfaces graphiques intuitives. En prévoyant les modèles de trafic et en visualisant les tendances des données, le système améliore les capacités de prise de décision et facilite la gestion proactive des ressources de trafic. Sa conception conviviale garantit accessibilité et praticité, ce qui en fait un atout précieux dans la gestion des infrastructures urbaines modernes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!