道路交通随机森林和时间序列预测模型的目标

道路交通随机森林和时间序列预测模型的目标是预测未来道路交通的情况。随机森林模型是一种机器学习模型，可以利用历史交通数据中的特征，如时间、天气、道路状况等，来预测未来交通流量。而时间序列预测模型则是一种统计学方法，可以根据历史交通数据的时间序列趋势和周期性变化，来预测未来交通流量。这些模型的目的是提供准确的交通预测，以帮助交通管理者更好地规划和管理城市道路交通，提高交通效率和安全性。