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针对城市道路拥堵的优化随机森林预测模型

         

摘要

为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest,YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案.结果 表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83.可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据.

著录项

  • 来源
    《科学技术与工程》 |2021年第26期|11205-11211|共7页
  • 作者单位

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研发中心 呼和浩特010080;

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研发中心 呼和浩特010080;

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研发中心 呼和浩特010080;

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研发中心 呼和浩特010080;

    内蒙古工业大学数据科学与应用学院 呼和浩特010080;

    内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研发中心 呼和浩特010080;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习;
  • 关键词

    道路拥堵; Spark; 阴阳对优化; 随机森林;

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