【摘 要】
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针对短期交通流预测问题,为完成实时精准预测,建立了一种基于Huber损失的极端梯度上升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)短时交通流预测模型。通过对交通流数据周期性、
【机 构】
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太原理工大学数学学院,西佛罗里达大学数学与统计系
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针对短期交通流预测问题,为完成实时精准预测,建立了一种基于Huber损失的极端梯度上升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)短时交通流预测模型。通过对交通流数据周期性、关联性的分析,提取时间特征,并进行时间特征重要性分析。利用该模型以及提取的特征进行交通流预测,实验结果表明:该模型优于基于均方误差损失的极端梯度上升模型以及基于平均绝对误差损失的极端梯度上升模型。同时,该模型较梯度提升回归模型、支持向量机回归模型具有更高的预测精度,各误差指标小,且模型训练时间短,符合短时交
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