公开(公告)号：CN108399748A

公开(公告)日：2018-08-14

申请号：CN201810190151.6

申请日：2018-03-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋万超 ,  周应华 ,  程爱华

IPC: G08G1/01

CPC classification number: G08G1/0129 ,  G08G1/0141 ,  G08G1/0145

Abstract: 本发明请求保护一种基于随机森林与聚类算法的道路旅行时间预测方法，该方法根据历史交通数据的时序规律，结合道路本身属性、天气因素、节假日信息以及道路上下游交通流的状态，利用密度聚类算法(DBSCAN)和随机森林(RF)的混合预测模型精准预测各关键路段在某一时段的旅行时间。该预测结果可用于对交通状态发展趋势进行预判，对潜在拥堵的道路提前做出管控方案，也可用于动态路径诱导，为出行者规划最佳出行计划，助力社会智慧出行。本预测方法通过密度聚类提高随机森林中每棵树的预测精度，从而提高预测的整体准确度。

公开(公告)号：CN108399748B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201810190151.6

申请日：2018-03-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋万超 ,  周应华 ,  程爱华

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明请求保护一种基于随机森林与聚类算法的道路旅行时间预测方法，该方法根据历史交通数据的时序规律，结合道路本身属性、天气因素、节假日信息以及道路上下游交通流的状态，利用密度聚类算法(DBSCAN)和随机森林(RF)的混合预测模型精准预测各关键路段在某一时段的旅行时间。该预测结果可用于对交通状态发展趋势进行预判，对潜在拥堵的道路提前做出管控方案，也可用于动态路径诱导，为出行者规划最佳出行计划，助力社会智慧出行。本预测方法通过密度聚类提高随机森林中每棵树的预测精度，从而提高预测的整体准确度。