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基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型
| 题名： | 基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 翁剑成；付宇；林鹏飞；王晶晶；毛力增；李东岳； |
| 关键词： | 城市交通；日维度指数预测；梯度提升决策树；路网交通指数；精度验证 |
| 摘要： | 城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达90%以上,与其 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2019 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 80-85,93 |
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