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13----Prediction of Road Traffic Congestion Based on Random Forest

热度:144   发布时间:2023-09-29 23:22:44.0

基于随机森林的道路交通拥堵预测

亮点:图可以参考一下

本文提出了一个交通拥挤模型。利用机器学习构造预测分类算法-随机森林构建交通拥塞状态预测模型。

天气状况,时间、道路特殊条件、道路质量\假日作为模型输入变量建立道路交通量预测模型

结果表明利用随机森林建立交通量预测模型分类算法的预测精度为87.5%,

泛化误差低,可以有效。预测。此外,计算速度快,并且具有对拥挤状态的预测具有较强的适用性。

 

 

方法里首先介绍CART和RF

13----Prediction of Road Traffic Congestion Based on Random Forest

13----Prediction of Road Traffic Congestion Based on Random Forest

13----Prediction of Road Traffic Congestion Based on Random Forest

建立这个预测模型需要设置两个参数nTrand和MtRee。其中,NTRE表示树的数目[ 10 ]。价值越大树,拟合效果越小,其值越大。NTEAR通常设置为100,OOB之间的关系错误和NTURE大小可以通过计算得到

13----Prediction of Road Traffic Congestion Based on Random Forest

而MTRID指示特征的数量属性进行选择,其值一般为正方形

所有特征属性的根,以及本文的特征属性为5,因此MTEST的值为2。

 

 

影响因素的重要性

13----Prediction of Road Traffic Congestion Based on Random Forest

 

 

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