概述

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。

主要特徵

• 交通預測：利用機器學習模型（線性迴歸和隨機森林）根據溫度、降水量和高峰時間指標來預測交通量。
• 圖形視覺化：在互動式圖表上顯示歷史流量趨勢以及預測流量，增強理解和監控能力。
• 即時交通模擬：模擬交通號誌變化以複製真實場景，有助於評估各種條件下的系統響應。
• 事件報告： 允許使用者報告事件、捕獲位置和描述，以便及時管理和回應。

入門

先決條件

確保安裝了 Python 3.x。使用 pip 安裝依賴項：

pip install pandas matplotlib scikit-learn

安裝

1. 複製儲存庫：

   git clone 
   cd traffic-management-system

1. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt

1. 運行應用程式：

   python main.py

用法

1. 流量預測：

   • 選擇位置、日期和模型（線性迴歸或隨機森林）。
   • 點選「預測流量」即可查看預測流量。
   • 使用「清除圖表」按鈕清除圖表。

2. 圖形視覺化：

   • 此圖表顯示所選日期的歷史流量資料和預測流量。
   • 紅色虛線表示預測日期，綠點表示預測流量。

3. 交通燈控制：

   • 模擬變化的交通燈顏色（紅、綠、黃）以評估交通流動態。

4. 事件報告：

   • 透過輸入位置和描述來報告交通事故。
   • 點選「報告事件」提交報告。

程式碼概述

主要.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 = 16 and x 




  
  
  結論


交通管理系統是城市規劃者和交通控制器的複雜工具，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。