基于多模型融合的车辆通过时间预测

基于多模型融合的车辆通过时间预测

论文摘要

车辆通过某一路网的时间是测算交通拥堵程度的重要指标。为提高车辆通过时间的预测精度,不仅要考虑数据采集精度的影响还要考虑模型的选择。本文提出多模型融合的车辆通过时间预测方法,发现多模型融合的预测精度较高。以某高速公路3个交叉口路段的车辆通行监测数据作为实证数据,用模型融合算法与单一模型进行对比,说明多模型融合算法在交通拥堵治理领域的应用潜力。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 车辆通过时间预测研究现状
  • 2 数据
  • 3 特征选择
  • 4 评分模型和评估
  •   4.1 评分模型
  •     4.1.1 K-近邻算法
  •     4.1.2 随机森林
  •     4.1.3 梯度提升回归树
  •     4.1.4 模型融合
  •   4.2 评估指标
  • 5 结果与分析
  •   5.1 K-近邻
  •   5.2 随机森林
  •   5.3 梯度提升回归树
  •   5.4 模型融合
  •   5.5 特征重要性
  • 6 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘银萍,马少辉

    关键词: 多模型融合,车辆通过时间,交通拥堵

    来源: 计算机与现代化 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 江苏科技大学经济管理学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(71571089)

    分类号: U491

    页码: 66-71+81

    总页数: 7

    文件大小: 2452K

    下载量: 202

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