基于随机森林的公路隧道运营缺失数据插补方法

• 作者: 代亮 罗彦斌 钱超 陈建勋
• 来源期刊: 交通运输系统工程与信息
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路运输 缺失数据插补 随机森林 公路隧道 运营管理
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 智能交通系统与信息技术
• 页码范围: 81-87
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 4606字
• 语种: 中文

摘要

对隧道内环境、交通状态等各类运营数据的实时、完整获取并深入挖掘，是提高应急处置能力、实现运营安全预警的基础。提出一种基于随机森林的缺失数据插补方法，根据缺失特征对缺失数据集进行分割；建立随机森林回归模型进行迭代插补并确定迭代终止条件；以标准均方根误差最小确定了随机森林中决策树的数量和分裂节点随机抽取变量数的最优组合。对公路隧道运营缺失数据集插补结果表明：本方法插补精度高、鲁棒性好，与KNN、SVD、MICE和PPCA等插补方法相比，标准均方根误差降低25%以上；利用并行运算大幅度提高了插补效率，弥补了插补速度慢的缺陷，保证了插补的有效性和时效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗彦斌	长安大学公路学院	29	433	10.0	20.0
2	陈建勋	长安大学公路学院	59	1180	18.0	33.0
3	代亮	长安大学电子与控制工程学院	16	123	7.0	11.0
4	钱超	长安大学电子与控制工程学院	17	133	7.0	11.0