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基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计

杨超 李海霞

杨超, 李海霞. 基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计[J]. 交通信息与安全, 2015, (6): 72-76,125. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.06.011
引用本文: 杨超, 李海霞. 基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计[J]. 交通信息与安全, 2015, (6): 72-76,125. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.06.011
YANG Chao, LI Haixia. Estimation of the Duration of the Incidents at Urban Expressways Using Random Forest[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, (6): 72-76,125. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.06.011
Citation: YANG Chao, LI Haixia. Estimation of the Duration of the Incidents at Urban Expressways Using Random Forest[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, (6): 72-76,125. doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.06.011

基于随机森林的城市快速路交通事件持续时间估计

doi: 10.3963/j.issn 1674-4861.2015.06.011
基金项目: 

国家863高技术研究发展计划项目

详细信息
  • 中图分类号: U491.1

Estimation of the Duration of the Incidents at Urban Expressways Using Random Forest

  • 摘要: 针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性,为合理估计交通事件造成的影响提供依据,提出基于随机森林的快速路持续时间估计模型。利用上海市快速路监控中心获得的样本数据,经过数据预处理后,分析交通事件持续时间的分布特征。通过袋外数据估计得到模型最小误差;同时自动判定各属性的重要程度,即事件持续时间的显著影响因素。建立交通事件持续时间估计模型,最后对模型进行验证,模型估计精度总体达到要求,估计平均误差为6 min,在持续时间7~30 min内精度较高,优于仅基于决策树的方法,且鲁棒性更强。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2015-12-28

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