अवलोकन

यहाँ प्रस्तुत ट्रैफ़िक प्रबंधन प्रणाली (टीएमएस) कुशल ट्रैफ़िक नियंत्रण और घटना प्रबंधन की सुविधा के लिए पूर्वानुमानित मॉडलिंग और वास्तविक समय विज़ुअलाइज़ेशन को एकीकृत करती है। ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस के लिए पायथन और टिंकर का उपयोग करके विकसित, यह प्रणाली मौसम की स्थिति और व्यस्त समय की गतिशीलता के आधार पर ट्रैफ़िक की मात्रा का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाती है। एप्लिकेशन इंटरैक्टिव ग्राफ़ के माध्यम से ऐतिहासिक और अनुमानित ट्रैफ़िक डेटा की कल्पना करता है, जो शहरी ट्रैफ़िक प्रबंधन में निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

प्रमुख विशेषताऐं

• यातायात भविष्यवाणी: तापमान, वर्षा और व्यस्त समय संकेतकों के आधार पर यातायात की मात्रा की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल (रैखिक प्रतिगमन और यादृच्छिक वन) का उपयोग करता है।
• ग्राफ़िकल विज़ुअलाइज़ेशन: इंटरैक्टिव ग्राफ़ पर अनुमानित मात्रा के साथ-साथ ऐतिहासिक ट्रैफ़िक रुझान प्रदर्शित करता है, समझ और निगरानी क्षमताओं को बढ़ाता है।
• वास्तविक समय ट्रैफ़िक सिमुलेशन: वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को दोहराने के लिए ट्रैफ़िक लाइट परिवर्तनों का अनुकरण करता है, विभिन्न परिस्थितियों में सिस्टम प्रतिक्रियाओं का आकलन करने में सहायता करता है।
• घटना रिपोर्टिंग: उपयोगकर्ताओं को घटनाओं की रिपोर्ट करने, त्वरित प्रबंधन और प्रतिक्रिया के लिए स्थान और विवरण कैप्चर करने की अनुमति देता है।

शुरू करना

आवश्यक शर्तें

सुनिश्चित करें कि Python 3.x स्थापित है। पिप का उपयोग करके निर्भरताएँ स्थापित करें:

pip install pandas matplotlib scikit-learn

इंस्टालेशन

1. रिपोजिटरी क्लोन करें:

   git clone 
   cd traffic-management-system

1. निर्भरताएं स्थापित करें:

   pip install -r requirements.txt

1. एप्लिकेशन चलाएँ:

   python main.py

प्रयोग

1. यातायात भविष्यवाणी:

   • एक स्थान, दिनांक और मॉडल चुनें (रैखिक प्रतिगमन या यादृच्छिक वन)।
   • अनुमानित ट्रैफ़िक मात्रा देखने के लिए "अनुमानित ट्रैफ़िक" पर क्लिक करें।
   • "ग्राफ़ साफ़ करें" बटन का उपयोग करके ग्राफ़ साफ़ करें।

2. ग्राफ़िकल विज़ुअलाइज़ेशन:

   • ग्राफ़ ऐतिहासिक ट्रैफ़िक डेटा और चयनित तिथि के लिए अनुमानित मात्रा दिखाता है।
   • लाल धराशायी रेखा भविष्यवाणी की तारीख को इंगित करती है, और हरा बिंदु अनुमानित ट्रैफ़िक मात्रा को दर्शाता है।

3. ट्रैफ़िक लाइट नियंत्रण:

   • ट्रैफ़िक प्रवाह की गतिशीलता का आकलन करने के लिए ट्रैफ़िक लाइट के रंग (लाल, हरा, पीला) बदलने का अनुकरण करता है।

4. घटना की रिपोर्टिंग:

   • स्थान और विवरण दर्ज करके यातायात घटनाओं की रिपोर्ट करें।
   • रिपोर्ट सबमिट करने के लिए "घटना की रिपोर्ट करें" पर क्लिक करें।

कोड अवलोकन

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 = 16 and x 




  
  
  निष्कर्ष


यातायात प्रबंधन प्रणाली शहरी योजनाकारों और यातायात नियंत्रकों के लिए एक परिष्कृत उपकरण है, जो सहज ज्ञान युक्त ग्राफिकल इंटरफेस के साथ उन्नत भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का संयोजन करता है। ट्रैफ़िक पैटर्न का पूर्वानुमान लगाकर और डेटा रुझानों की कल्पना करके, सिस्टम निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाता है और ट्रैफ़िक संसाधनों के सक्रिय प्रबंधन की सुविधा प्रदान करता है। इसका उपयोगकर्ता-अनुकूल डिज़ाइन पहुंच और व्यावहारिकता सुनिश्चित करता है, जो इसे आधुनिक शहरी बुनियादी ढांचे प्रबंधन में एक मूल्यवान संपत्ति बनाता है।