概述

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。

主要特征

• 交通预测：利用机器学习模型（线性回归和随机森林）根据温度、降水量和高峰时间指标来预测交通量。
• 图形可视化：在交互式图表上显示历史流量趋势以及预测流量，增强理解和监控能力。
• 实时交通模拟：模拟交通信号灯变化以复制真实场景，有助于评估各种条件下的系统响应。
• 事件报告： 允许用户报告事件、捕获位置和描述，以便及时管理和响应。

入门

先决条件

确保安装了 Python 3.x。使用 pip 安装依赖项：

pip install pandas matplotlib scikit-learn

安装

1. 克隆存储库：

   git clone 
   cd traffic-management-system

1. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

1. 运行应用程序：

   python main.py

用法

1. 流量预测：

   • 选择位置、日期和模型（线性回归或随机森林）。
   • 点击“预测流量”即可查看预测流量。
   • 使用“清除图表”按钮清除图表。

2. 图形可视化：

   • 该图表显示所选日期的历史流量数据和预测流量。
   • 红色虚线表示预测日期，绿点表示预测流量。

3. 交通灯控制：

   • 模拟变化的交通灯颜色（红、绿、黄）以评估交通流动态。

4. 事件报告：

   • 通过输入位置和描述来报告交通事故。
   • 点击“报告事件”提交报告。

代码概述

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 




  
  
  结论


交通管理系统是城市规划者和交通控制器的复杂工具，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。