基于随机森林算法的路段行程时间预测

彭依颂; 张媛媛; 姚博凡; 蔡铭

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基于随机森林算法的路段行程时间预测

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利用随机森林算法对路段行程时间进行预测,根据行程时间的相关性提取了四个特征向量作为决策树节点分裂的依据,对原始数据集进行训练,并将预测值与实际数据对比,发现绝大部分时刻两者基本吻合,MAE均小于2.49 min,MAPE都控制在10%以内,相对于该时段平均行程时间来说误差在可以接受的范围内,预测精度较高,这说明基于随机森林算法的路段行程时间预测是可行的.

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来源
《黑龙江交通科技》 |2018年第10期|204-206|共3页
作者
彭依颂; 张媛媛; 姚博凡; 蔡铭;
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作者单位

中山大学工学院;

广东广州 510006;

河源市公安局;

中山大学工学院;

广东广州 510006;

中山大学工学院;

广东广州 510006;

中山大学工学院;

广东广州 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类运营技术;
关键词
交通工程; 随机森林; 行程时间预测; 决策树; 交通流;

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