此處介紹的交通管理系統 (TMS) 整合了預測建模和即時視覺化，以促進高效的交通控制和事件管理。系統使用 Python 和 Tkinter 開發圖形介面，利用機器學習演算法根據天氣狀況和尖峰時段動態預測交通量。該應用程式透過互動式圖表視覺化歷史和預測交通數據，為城市交通管理決策提供至關重要的見解。
確保安裝了 Python 3.x。使用 pip 安裝依賴項：
pip install pandas matplotlib scikit-learn
git clone <https://github.com/EkeminiThompson/traffic_management_system.git> cd traffic-management-system
pip install -r requirements.txt
python main.py
交通預測：
圖形視覺化：
交通燈控制：
事件報告：
# 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()
交通管理系統是城市規劃者和交通管制員的複雜工具，將先進的預測分析與直覺的圖形介面相結合。透過預測交通模式和視覺化數據趨勢，系統增強決策能力並促進交通資源的主動管理。其人性化的設計確保了可近性和實用性，使其成為現代城市基礎設施管理的寶貴資產。
以上是具有預測建模和視覺化功能的綜合交通管理系統的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
