【摘 要】
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短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型（如ARIMA）、随机森林（RF）模型在交通流预测方面由于被构
【机 构】
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河南大学数据与知识工程研究所,河南大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272545,61402149);河南省科技攻关计划基金资助项目(142102210390);河南省教育厅科技攻关计划基金资助项目(14A520026);河南省博士后科研项目(2015036)资助
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短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型（如ARIMA）、随机森林（RF）模型在交通流预测方面由于被构建模型产生的残差和输入变量所影响,其预测精度受到限制。针对该问题,提出了一种基于梯度提升回归树的短时交通预测模型来预测交通速度。首先,模型引入Huber损失函数作为模型残差的处理方法;其次,在输入变量中考虑预测断面受到毗邻空间因素和时间因素相关性的影响。模型在训练过程中通过不断调整弱学习器的权重来纠正模型的残差,从而提高模型预测的精
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