随机森林算法在交通状态判别中的应用
Application of random forest algorithm to traffic state identification作者机构：青岛科技大学自动化与电子工程学院山东青岛266042
出 版 物：《实验技术与管理》 (Experimental Technology and Management)
年 卷 期：2017年第34卷第4期
页 面：43-46页
学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程]
基 金：山东省自然科学基金项目(ZR2014FL018) 青岛科技大学博士启动基金项目(010022530)
摘 要：随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。
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