基于决策树理论的交通流参数短时预测模型研究

"基于决策树理论的交通流参数短时预测" 本文主要介绍了基于决策树理论的交通流参数短时预测方法，以解决现有交通流参数短时预测方法的不足。该方法考虑到交通流数据序列的非线性特征，采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。 首先，交通流参数短时预测是交通运输管理中的一个重要问题。传统的交通流参数短时预测方法存在一些不足，例如：模型的准确性不高、预测结果不稳定等。因此，提出了一种基于决策树理论的非参数预测方法，以解决这些不足。 决策树理论是一种常用的机器学习算法，能够处理非线性数据，并且具有良好的泛化能力。基于决策树理论的交通流参数短时预测方法，首先将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式，然后使用分类回归树（CART）模型进行预测。 在实际应用中，本方法使用了实际采集的道路交通流数据，对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明，所提出的模型相较于常用的时间序列模型，精度有所提高；速度预测准确性普遍高于流量，速度平均绝对百分比误差基本小于１３％，而流量预测则达到了３０％。 此外，本方法还可以根据工作日和周末数据分别建模，有效提升预测性能。不同速度区间下的预测性能评估显示，模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。 本文提出了一种基于决策树理论的交通流参数短时预测方法，该方法可以解决现有交通流参数短时预测方法的不足，提高预测准确性和稳定性，具有重要的理论和实践价值。 知识点： 1. 交通流参数短时预测是交通运输管理中的一个重要问题。 2. 传统的交通流参数短时预测方法存在一些不足，例如：模型的准确性不高、预测结果不稳定等。 3. 决策树理论是一种常用的机器学习算法，能够处理非线性数据，并且具有良好的泛化能力。 4. 基于决策树理论的交通流参数短时预测方法，可以解决现有交通流参数短时预测方法的不足，提高预测准确性和稳定性。 5. 该方法可以根据工作日和周末数据分别建模，有效提升预测性能。 6. 不同速度区间下的预测性能评估显示，模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。 相关关键词：城市交通、交通流参数、短时预测、决策树、非参数模型。