| 基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型 |
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| 作者姓名： | 翁剑成 付宇 林鹏飞 王晶晶 毛力增 李东岳 |
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| 作者单位： | 1. 北京工业大学 交通工程北京市重点实验室,北京 100124;2. 北京市交通运行监测调度中心,北京 100161; 3. 综合交通运行监测与服务北京市重点实验室,北京 100161 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金/ National Natural Science Foundation of China(51578028);北京市“科技新星”计划项目/ “Beijing Nova”Program by Beijing Municipal Science and Technology Commission(Z171100001117100). |
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| 摘 要： | 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 |
| 收稿时间： | 2018-09-30 |
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