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采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,克服了传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷.该研究基于上海城市快速路网交通事件数据,结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据.原始数据库分为训练数据（80%）和测试数据（20%）.分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度.