基于XGBoost的短时交通流预测模型

论文摘要

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 钟颖,邵毅明,吴文文,胡广雪

关键词: 短时交通流预测,交通拥堵,时间序列模型,时空序列模型

来源: 科学技术与工程 2019年30期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 重庆交通大学交通运输学院,重庆交通大学机电与车辆工程学院

基金: 国家重点研发计划(2016YFB0100905)资助

分类号: U491.1

页码: 337-342

总页数: 6

文件大小: 2789K

下载量: 416

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标签：短时交通流预测论文;  交通拥堵论文;  时间序列模型论文;  时空序列模型论文;