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基于决策树方法的车辆油耗估计模型
被引量：
7
1
作者
朱广宇
赵蕾
+2 位作者
黄达
张彭
边历嵚
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第3期200-206,共7页
车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法...
车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.
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关键词
公路运输
油耗估计
数据挖掘
C4.5决策树算法
主成分分析法
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职称材料
基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型
被引量：
7
2
作者
朱广宇
王雨晨
+2 位作者
张彭
艾渤
边历嵚
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期2153-2159,共7页
通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARI...
通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型,构建城市轨道交通客流组合预测模型;结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据,对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明:同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值,组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。
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关键词
城市轨道交通
客流预测
变点发掘
组合预测
自回归求和滑动平均模型
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职称材料
题名
基于决策树方法的车辆油耗估计模型
被引量：
7
1
作者
朱广宇
赵蕾
黄达
张彭
边历嵚
机构
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
北京城市交通协同创新中心
系统控制与信息处理教育部重点实验室
北京市交通发展研究中心城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室
济南瑞通铁路电务有限责任公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第3期200-206,共7页
基金
国家自然科学基金(61572069
61503022)
+4 种基金
中央高校基本科研业务费(2014JBM211)
系统控制与信息处理教育部重点实验室开放课题(Scip201507)
河北省交通运输厅科技项目(A0201-150505)
交通部青年科技英才培养项目(201540)
城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室(BZ0012)~~
文摘
车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.
关键词
公路运输
油耗估计
数据挖掘
C4.5决策树算法
主成分分析法
Keywords
highway transportation
fuel consumption evaluation
data mining
C4.5 decision tree algorithm
principal component analysis
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型
被引量：
7
2
作者
朱广宇
王雨晨
张彭
艾渤
边历嵚
机构
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
北京市交通发展研究中心城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室
轨道交通控制与国家重点实验室
济南瑞通铁路电务有限责任公司
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期2153-2159,共7页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(61572069)
中央高校基本科研业务费(2014JBM211)
+2 种基金
系统控制与信息处理教育部重点实验室开放课题(Scip201507)
河北省交通运输厅科技项目(A0201-150505)
北京城市交通协同创新中心项目(T14L00850)~~
文摘
通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型,构建城市轨道交通客流组合预测模型;结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据,对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明:同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值,组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。
关键词
城市轨道交通
客流预测
变点发掘
组合预测
自回归求和滑动平均模型
Keywords
urban rail transit
passenger flow prediction
change-point detection method
hybrid model
auto-regressive and moving average model
分类号
U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于决策树方法的车辆油耗估计模型
朱广宇
赵蕾
黄达
张彭
边历嵚
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型
朱广宇
王雨晨
张彭
艾渤
边历嵚
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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职称材料
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