【摘 要】
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短时交通流的准确高效预测对于智能交通系统的应用十分关键,但较强的非线性和噪声干扰使其对模型的灵活性要求较高,并且还需在尽可能短的时间内处理大量的数据。因此,讨论了
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短时交通流的准确高效预测对于智能交通系统的应用十分关键,但较强的非线性和噪声干扰使其对模型的灵活性要求较高,并且还需在尽可能短的时间内处理大量的数据。因此,讨论了用随机森林模型对短时交通流进行预测,该模型具有比单棵树更强的泛化能力,参数调节方便,计算高效,且稳定性好。观察交通流数据在较长时间跨度上的变化后,提取出主要特征变量构造输入空间,对模型进行训练后,在测试集上的预测准确率约为94%。与目前广泛使用的支持向量机模型进行对比分析,结果显示随机森林预测不仅准确率稍好于支持向量机,而且在效率、易用性及未来应
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