随机森林在短时交通流中的应用

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支持向量机能够较好地进行短时交通流预测,但没有很好地解决超参问题。随机森林对参数的调节方便,计算速度快,可以处理交通流大规模数据复杂计算问题,因此提出基于MapReduce的并行随机森林的短时交通流预测方法。传统决策树分裂节点均采用单一分裂算法,存在适用性差等问题,针对此问题,提出了组合多节点分裂的MR_ONRF算法,得到最优的分裂节点,进而实现交通预测。实验结果表明,MR_ONRF算法不仅提高了交通流预测的精确度,而且在时间效率上远远高于单机随机森林和传统MR_RF。
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