【摘 要】
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城市道路旅行时间预测是城市智能交通管理系统和交通信息服务系统的重要基础。利用实测的车辆旅行时间数据,提出了进行城市道路旅行时间多步预测的主成分分析-梯度提升决策树
【机 构】
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清华大学交通研究所,国家道路交通管理工程技术研究中心,山东省公安厅交通管理局
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2014BAG03B03)
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城市道路旅行时间预测是城市智能交通管理系统和交通信息服务系统的重要基础。利用实测的车辆旅行时间数据,提出了进行城市道路旅行时间多步预测的主成分分析-梯度提升决策树（PCA—GBDT）方法。首先使用主成分分析方法进行旅行时间序列分解和主成分提取,之后建立了利用梯度提升决策树方法的旅行时间多时段预测模型。实际案例结果表明,与传统kNN方法、时间序列ARIMA方法、支持向量机（SVM）方法相比,PCA—GBDT方法具有更高的预测精度与算法稳定性。
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