为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴...为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest,YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案。结果表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83。可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据。展开更多
文摘为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest,YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案。结果表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83。可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据。
