此处介绍的交通管理系统 (TMS) 集成了预测建模和实时可视化，以促进高效的交通控制和事件管理。该系统使用 Python 和 Tkinter 开发图形界面，利用机器学习算法根据天气状况和高峰时段动态预测交通量。该应用程序通过交互式图表可视化历史和预测交通数据，为城市交通管理决策提供至关重要的见解。
确保安装了 Python 3.x。使用 pip 安装依赖项：
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
交通预测：
图形可视化：
交通灯控制：
事件报告：
# 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()
交通管理系统是城市规划者和交通管制员的一款复杂工具，将先进的预测分析与直观的图形界面相结合。通过预测交通模式和可视化数据趋势，系统增强决策能力并促进交通资源的主动管理。其人性化的设计确保了可访问性和实用性，使其成为现代城市基础设施管理中的宝贵资产。
以上是具有预测建模和可视化功能的综合交通管理系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
