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基于两种方法的交通流量预测分析( Traffic Flow Forecasting Analysis based on Two Methods )
Y Liu N Zhang X Luo M Yang
伴随着我国经济的快速增长和国民生活水平的不断提高，上路行驶的私家车逐渐增多，交通拥堵问题成为人们关注的焦点。要解决这一大问题，最重要的是提高公共交通的发展水平，进行科学合理的公共交通调度，实现绿色交通。公共交通信息的预测是公共交通调度的关键。本研究选取公共交通信息中的交通流部分进行研究，对采集到的历史信息进行预处理和特征化。利用天气因子作为输入特征，将历史交通流量分为15分钟间隔和1小时间隔数据集，采用梯度boosting决策树和小波神经网络两种模型对路段交通流量进行预测。实验结果表明，基于15分钟间隔的梯度boosting决策树模型具有较高的预测精度和良好的泛化性能。
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