예측 모델링 및 시각화를 갖춘 통합 교통 관리 시스템

개요

여기에 제시된 교통 관리 시스템(TMS)은 예측 모델링과 실시간 시각화를 통합하여 효율적인 교통 제어 및 사고 관리를 촉진합니다. 그래픽 인터페이스를 위해 Python 및 Tkinter를 사용하여 개발된 이 시스템은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 기상 조건 및 러시아워 역학을 기반으로 교통량을 예측합니다. 이 애플리케이션은 대화형 그래프를 통해 과거 및 예측 교통 데이터를 시각화하여 도시 교통 관리의 의사 결정에 중요한 통찰력을 제공합니다.

주요 특징

• 교통량 예측: 기계 학습 모델(선형 회귀 및 랜덤 포레스트)을 활용하여 기온, 강수량, 출퇴근 시간 지표를 기반으로 교통량을 예측합니다.
• 그래픽 시각화: 과거 교통 동향과 예측 볼륨을 대화형 그래프로 표시하여 이해도와 모니터링 기능을 향상합니다.
• 실시간 교통 시뮬레이션: 신호등 변경을 시뮬레이션하여 실제 시나리오를 재현하여 다양한 조건에서 시스템 반응을 평가하는 데 도움을 줍니다.
• 사고 보고: 사용자가 사건을 보고하고 즉각적인 관리와 대응을 위해 위치와 설명을 캡처할 수 있습니다.

시작하기

전제 조건

Python 3.x가 설치되어 있는지 확인하세요. pip를 사용하여 종속 항목 설치:

pip install pandas matplotlib scikit-learn

설치

1. 저장소 복제:

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

1. 종속성 설치:

   pip install -r requirements.txt

1. 애플리케이션 실행:

   python main.py

용법

1. 교통 예측:

   • 위치, 날짜, 모델(선형 회귀 또는 랜덤 포레스트)을 선택하세요.
   • '교통량 예측'을 클릭하면 예상 교통량을 확인할 수 있습니다.
   • '그래프 지우기' 버튼을 사용해 그래프를 지웁니다.

2. 그래픽 시각화:

   • 그래프는 선택한 날짜의 과거 교통 데이터와 예상 교통량을 보여줍니다.
   • 빨간 점선은 예측일, 녹색 점은 예상 교통량을 나타냅니다.

3. 신호등 제어:

   • 교통 흐름 역학을 평가하기 위해 신호등 색상(빨간색, 녹색, 노란색) 변화를 시뮬레이션합니다.

4. 사고 보고:

   • 위치와 설명을 입력하여 교통사고를 신고하세요.
   • 보고서를 제출하려면 "사건 보고"를 클릭하세요.

코드 개요

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()

결론

교통 관리 시스템은 고급 예측 분석과 직관적인 그래픽 인터페이스를 결합한 도시 계획자와 교통 관제사를 위한 정교한 도구입니다. 교통 패턴을 예측하고 데이터 추세를 시각화함으로써 의사 결정 능력을 향상시키고 교통 자원의 사전 관리를 촉진합니다. 사용자 친화적인 디자인으로 접근성과 실용성을 보장하며 현대 도시 인프라 관리의 귀중한 자산입니다.

위 내용은 예측 모델링 및 시각화를 갖춘 통합 교통 관리 시스템의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!