予測モデリングと視覚化を備えた統合交通管理システム

概要

ここで紹介する交通管理システム (TMS) は、予測モデリングとリアルタイムの視覚化を統合して、効率的な交通制御とインシデント管理を促進します。このシステムは、グラフィカル インターフェイスに Python と Tkinter を使用して開発されており、機械学習アルゴリズムを利用して、気象条件とラッシュアワーのダイナミクスに基づいて交通量を予測します。このアプリケーションは、インタラクティブなグラフを通じて過去の交通データと予測された交通データを視覚化し、都市交通管理における意思決定に重要な洞察を提供します。

主な特長

• 交通量予測: 機械学習モデル (線形回帰とランダム フォレスト) を利用して、気温、降水量、ラッシュアワーの指標に基づいて交通量を予測します。
• グラフィカルな視覚化: インタラクティブなグラフで予測量と並んで過去のトラフィック傾向を表示し、理解と監視機能を強化します。
• リアルタイム交通シミュレーション: 信号の変更をシミュレーションして現実世界のシナリオを再現し、さまざまな条件下でのシステム応答の評価に役立ちます。
• インシデントレポート: ユーザーはインシデントを報告し、場所と説明を取得して迅速な管理と対応を行うことができます。

はじめる

前提条件

Python 3.x がインストールされていることを確認してください。 pip:
を使用して依存関係をインストールします。

pip install pandas matplotlib scikit-learn

インストール

1. リポジトリのクローンを作成します:

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

1. 依存関係をインストールします:

   pip install -r requirements.txt

1. アプリケーションを実行します:

   python main.py

使用法

1. トラフィック予測:

   • 場所、日付、モデル (線形回帰またはランダム フォレスト) を選択します。
   • 「交通量を予測」をクリックすると、予測される交通量が表示されます。
   • 「グラフをクリア」ボタンを使用してグラフをクリアします。

2. グラフィック視覚化:

   • グラフには、選択した日付の過去の交通量データと予測交通量が表示されます。
   • 赤い破線は予測日を示し、緑の点は予測される交通量を示します。

3. 交通信号制御:

   • 信号の色 (赤、緑、黄) の変化をシミュレートして、交通の流れのダイナミクスを評価します。

4. インシデント報告:

   • 場所と説明を入力して交通事故を報告します。
   • 「インシデントを報告する」をクリックしてレポートを送信します。

コードの概要

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()

結論

交通管理システムは、高度な予測分析と直観的なグラフィカル インターフェイスを組み合わせた、都市計画者や交通管制官向けの洗練されたツールです。このシステムは、交通パターンを予測し、データ傾向を視覚化することにより、意思決定能力を強化し、交通リソースのプロアクティブな管理を容易にします。ユーザーフレンドリーなデザインにより、アクセシビリティと実用性が保証され、現代の都市インフラ管理における貴重な資産となっています。

以上が予測モデリングと視覚化を備えた統合交通管理システムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。