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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
被引量：
18
1
作者
翁剑成
付宇
+3 位作者
林鹏飞
王晶晶
毛力增
李东岳
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期80-85,93,共7页
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...
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,与其他4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.
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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
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题名
基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型
被引量：
18
1
作者
翁剑成
付宇
林鹏飞
王晶晶
毛力增
李东岳
机构
北京工业大学交通工程北京市重点实验室
北京市交通运行监测调度中心
综合交通运行监测与服务北京市重点实验室
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期80-85,93,共7页
基金
国家自然科学基金(51578028)
北京市"科技新星"计划项目(Z171100001117100)~~
文摘
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,与其他4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.
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
Keywords
urban traffic
medium-term index prediction
gradient boosting decision tree
traffic index
accuracy verification
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型
翁剑成
付宇
林鹏飞
王晶晶
毛力增
李东岳
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019
18
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