基于多变量决策树交通事件持续时间预测模型

发布时间：2017-10-18 03:21

  本文关键词：基于多变量决策树交通事件持续时间预测模型

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【摘要】：基于粗集理论和决策树方法,建立了交通事件持续时间的多变量决策树预测模型。通过分析交通事件的属性特点,运用粗集理论中的属性约简方法,确定了交通事件的核心属性;运用等价关系相对泛化原理构造了多变量组合检验,并根据变量依赖度确定了最优变量组合;以多变量组合判据代替单变量判据建立了决策树模型,利用决策树高度和节点样本数对树的规模进行控制,优化了决策树结构。实例应用表明,该模型对交通事件持续时间的分类和预测能力较强,预测精度较高。
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;重庆工业职业技术学院车辆工程学院;
【关键词】： 交通工程 持续时间 粗糙集 多变量决策树 预测
【分类号】：U491;TP18
【正文快照】： 0引言高速公路交通事件管理是高速公路日常运营管理与控制的重要组成部分。随着我国高速公路运营里程的迅猛增长,各种原因导致的高速公路交通事件数量日益增多。高速公路交通事件造成的人员伤亡和经济损失巨大,其社会影响十分显著。高速公路交通事件主要包括交通事故、自然灾

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本文编号：1052652