針對城市道路擁堵的優(yōu)化隨機(jī)森林預(yù)測模型

白小曼， 馮永祥，2*， 李雷孝，2， 張利平， 馬志強(qiáng)，2， 王永生，2， 王 慧，2

(1.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用學(xué)院， 呼和浩特 010080； 2.內(nèi)蒙古自治區(qū)基于大數(shù)據(jù)的軟件服務(wù)工程技術(shù)研發(fā)中心， 呼和浩特 010080)

隨著中國社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，機(jī)動車保有量逐年迅速上漲，交通擁堵現(xiàn)象在各大城市路網(wǎng)中頻發(fā)，以交通擁堵為主的各種交通問題已成為制約中國眾多城市交通發(fā)展的重要問題。有效預(yù)測擁堵情況的發(fā)生、及時對可能出現(xiàn)的擁堵采取預(yù)防措施，可以有效提高城市交通通行效率、節(jié)約出行時間、降低環(huán)境污染和能源浪費。因此，如何有效對交通擁堵進(jìn)行預(yù)測，是近年來學(xué)者們聚焦的熱點問題。

傳統(tǒng)的交通擁堵預(yù)測方法通常采用基于統(tǒng)計和微積分的數(shù)學(xué)方法，如時間序列、卡爾曼濾波、馬爾可夫模型等，對短期交通擁堵情況進(jìn)行預(yù)測[1-5]。在后續(xù)的研究中，學(xué)者們提出了很多基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的預(yù)測研究方法。韋清波等[6]考慮了特殊條件對交通狀況的影響，將天氣、重大活動、節(jié)假日等等綜合考慮，分析道路擁堵指數(shù)總體變化趨勢，基于K近鄰構(gòu)建城市道路擁堵預(yù)測模型，并通過實驗驗證了模型效果。呂鮮等[7]考慮了交通流特征，利用去躁自編碼模型提取數(shù)據(jù)核心特征，結(jié)合LSTM(long short-term memory)模型長時記憶歷史數(shù)據(jù)。實驗證明，該模型可以對城市道路擁堵進(jìn)行有效預(yù)測，但訓(xùn)練速度較慢，消耗的計算資源較多。邢一鳴等[8]提出了組合多個超限學(xué)習(xí)機(jī)子模型而成的核超限學(xué)習(xí)機(jī)擁堵預(yù)測模型，實驗證明，相比超限學(xué)習(xí)機(jī)提高了準(zhǔn)確率和訓(xùn)練速度。……