基于决策树模型的成都市短时交通流预测

随着成都市中心区域人口的快速增加,在特定时段的拥堵现象已经成为限制城市发展的顽疾之一,通过准确的预测未来短时路面的交通信息,能有效的提高特定时段的车的通行效率。本文中根据采集到的相关指标进行数据训练,建立决策树分类模型。使用该模型可根据道路的时段、天气、平均速度等指标预测出短时内该路面的交通流情况,随后相关监管部门可以利用当今社会发达的新媒体进行推送,让市民合理规划出行。