基于随机森林的交通事件检测方法设计与分析

• 作者: 刘擎超 陆建 陈淑燕
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通系统 随机森林 交通事件检测 交通模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 88-95
• 页数: 8页
• 分类号: U491
• 字数: 793字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2014.01.017

摘要

为了进一步提高决策树模型的交通事件检测性能，且避免噪音和过拟合现象，提出了基于随机森林的交通事件检测方法。从分类强度和相关性2个角度进行分析，并构建了3组实验：与不同数目决策树的对比、与不同决策树的对比及与神经网络的对比。实验数据采用实测的高速公路交通参数数据库（I-880数据库）；实验的评价指标采用检测率、误警率、平均检测时间、分类率和 ROC 曲线下的面积。实验结果表明，基于随机森林的交通事件检测模型可以提高检测率、减少检测时间、提高分类正确率，和多层前馈神经网络相比具有很好的竞争力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈淑燕	东南大学城市智能交通江苏省重点实验室	55	1016	15.0	31.0
3	陆建	东南大学城市智能交通江苏省重点实验室	145	2646	28.0	46.0
7	刘擎超	东南大学城市智能交通江苏省重点实验室	3	24	3.0	3.0