【摘 要】
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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
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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。
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