基于随机生存森林的交通事件持续时间预测

发布时间：2019-05-16 16:20

【摘要】：采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,克服了传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷.该研究基于上海城市快速路网交通事件数据,结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据.原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%).分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度.
[Abstract]:The stochastic survival forest model is used to analyze the duration of traffic events, which overcome the defects that the traditional decision tree model is easy to over-fit and the traditional survival analysis needs restrictive assumptions and the interaction of identification covariables. The study is based on the traffic event data of Shanghai urban expressway network, combined with the data of road geometry, traffic operation, weather conditions and so on. The original database is divided into training data (80%) and test data (20%). The results show that the types of events, the length of road sections, the place of occurrence, the number of remaining lanes and traffic flow have significant effects on the duration of traffic events. The prediction accuracy of influence time shows that the prediction accuracy of stochastic survival forest model is significantly better than that of random forest.
【作者单位】： 同济大学软件学院;同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;
【基金】：上海市科学技术委员会(15DZ1204800) 国家自然科学基金(71401127)
【分类号】：U491

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本文编号：2478404