基于集成算法的路段短时行驶时间预测

• 作者: 周淑敏 董蜀黔 蒋怡玥
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 行驶时间 短时预测 集成 梯度提升树 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 交通运输
• 页码范围: 118-125
• 页数: 8页
• 分类号: U213.2
• 字数: 5206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3976/j.issn.1002-4026.2018.04.018

摘要

为了更好地解决路段行驶时间的短时预测问题,提出并改善了一种基于树的集成算法.针对小时间尺度下交通时变性强这一特性,构建更加鲁棒的梯度提升树(GBDT)以减少突变点的干扰.为了克服偏差-方差窘境,将随机树(RF)与GBDT进行融合,提出RF-GBDT的集成算法,并考虑各种历史旅行时间数据的相关变量以提高模型的可解释性.预测结果表明,与单独的RF或GBDT相比,RF-GBDT具有更好的预测准确度与算法稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋怡玥	北京交通大学交通运输学院	1	1	1.0	1.0
2	董蜀黔	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	1	1.0	1.0
3	周淑敏	北京交通大学交通运输学院	1	1	1.0	1.0