期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
采用机器学习技术预测交通拥堵态势
被引量:
4
1
作者
彭博文
《通讯世界》
2019年第1期254-255,共2页
随着机器学习技术的发展和交通数据的有效采集,采用机器学习技术来预测交通拥堵情况成为可能。本文通过整理和分析交通大数据,通过特征工程,选取车间距、车道数、车速、流量、天气、时段、节假日等重要交通数据作为模型特征,选取交通流...
随着机器学习技术的发展和交通数据的有效采集,采用机器学习技术来预测交通拥堵情况成为可能。本文通过整理和分析交通大数据,通过特征工程,选取车间距、车道数、车速、流量、天气、时段、节假日等重要交通数据作为模型特征,选取交通流量密度作为模型的输出,构建基于决策树算法和随机森林算法的交通拥堵预测模型,并对不同模型的预测结果进行分析。实验结果表明,基于集成学习方法的随机森林算法的表现比决策树算法更好,具有更高的精确度。
展开更多
关键词
交通拥堵态势
数据分析
决策树
随机森林
下载PDF
职称材料
题名
采用机器学习技术预测交通拥堵态势
被引量:
4
1
作者
彭博文
机构
陕西省西安市第三中学
出处
《通讯世界》
2019年第1期254-255,共2页
文摘
随着机器学习技术的发展和交通数据的有效采集,采用机器学习技术来预测交通拥堵情况成为可能。本文通过整理和分析交通大数据,通过特征工程,选取车间距、车道数、车速、流量、天气、时段、节假日等重要交通数据作为模型特征,选取交通流量密度作为模型的输出,构建基于决策树算法和随机森林算法的交通拥堵预测模型,并对不同模型的预测结果进行分析。实验结果表明,基于集成学习方法的随机森林算法的表现比决策树算法更好,具有更高的精确度。
关键词
交通拥堵态势
数据分析
决策树
随机森林
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用机器学习技术预测交通拥堵态势
彭博文
《通讯世界》
2019
4
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部