基于随机森林的交通事件检测方法设计与分析
如何使用随机森林进行交通拥堵预测
交通拥堵一直是城市管理中的一个难题，尤其是在大城市中，交通拥堵给人们的出行带来了很大的困扰。
为了更好地预测和缓解交通拥堵，人们尝试使用各种预测模型，其中随机森林模型是一种非常有效的方法。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对它们进行组合来进行预测。
它的优势在于能够处理大规模数据集，具有较高的准确性和鲁棒性。
在交通拥堵预测中，随机森林可以利用历史交通数据和相关特征来进行预测，从而帮助交通管理部门更好地规划路线和交通流量。
首先，随机森林模型需要准备相关的数据集。
这些数据集可以包括历史交通流量、天气状况、道路状况、节假日等多种特征。
通过收集和整理这些数据，可以建立一个全面的数据集，为随机森林模型提供充足的信息。
其次，在建立随机森林模型之前，需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值和进行特征工程等步骤。
通过这些步骤，可以使数据更加清洁和准确，为模型的训练提供良好的基础。
随后，利用清洁的数据集进行模型的训练。
随机森林模型通过构建多个决策树并对它们进行组合来进行预测。
在交通拥堵预测中，可以将历史交通数据作为输入特征，将交通拥堵程度作为输出标签，训练得到一个高准确性的随机森林模型。
在模型训练完成后，可以利用验证集和交叉验证的方法来评估模型的性能。
通过比较模型的预测结果和真实数值，可以对模型进行进一步的调优和改进。
最后，在模型得到较高的准确性之后，可以将其应用于实际的交通拥堵预测中。
通过输入最新的交通流量、天气状况等数据，模型可以给出未来一段时间内的交通拥堵预测。
这为交通管理部门提供了重要的参考，使他们能够更好地规划交通路线和流量，缓解交通拥堵问题。
总而言之，随机森林模型在交通拥堵预测中具有很大的应用前景。
通过充分利用历史数据和相关特征，建立高准确性的随机森林模型，可以帮助交通管理部门更好地预测和缓解交通拥堵问题。
随机森林模型的应用将为城市交通管理带来更大的便利和效益。
随机森林算法在交通状态判别中的应用
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
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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第３ ４卷
第 ４期
２ ０ １ ７ 年 ４月
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随机森林算 法在交通状 态判别 中的应 用
高 林 ，刘 英 ，盛 子 豪
基于随机森林—递归特征消除的道路交通事故成因分析
基于随机森林—递归特征消除的道路交通事故成因分析作者：黄卫卫来源：《电脑知识与技术》2018年第14期摘要：为研究道路交通事故的成因及其相关因素重要程度，收集了英国2015年的交通事故数据，从中选出与交通事故严重程度相关的15个因素。
利用随机森林-递归特征消除模型对数据严重程度进行预测，并对相关因素的重要程度排序。
结果表明随机森林-递归特征消除模型比单一的随机森林模型泛化能力更好，与交通事故严重程度最相关的三个因素分别是事故中车辆数量、限速和天气条件。
并针对交通事故相关因素提出道路建设的建议，为道路交通事故预防提供决策参考。
关键词：交通事故；相关因素；随机森林；递归特征选择；成因分析中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）14-0240-04Abstract：In order to study the causes of road traffic accident and the importance of relevant factors， collect data of vehicle accident in Britain in 2015 and select 15 factors related to severity of traffic accident. Using random forest-recursive feature elimination model to predict the severity of the accident and prioritize the relevant factors. The results show that RF-RFE model is better than simple RF model， and the three most relevant factors to the severity of traffic accidents are the number of vehicles， the speed limit and the weather conditions. Based on these results， suggestions of road construction are put forward.Key words：traffic accident； related factors；random forest；recursive feature elimination；cause analysis世界卫生组织2015年道路安全全球现状报告指出，平均25秒便有1人死于车祸。
基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法研究
基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法研究
随机森林是一种集成学习方法，通过多个决策树的组合来进行分类或回归分析。
在车辆驾驶行为分析中，随机森林可以用于判别不同的驾驶行为，如正常驾驶、疲劳驾驶、酒驾等，并通过对驾驶行为的模式识别来提供相应的预警或评估。
需要收集一定数量的驾驶数据，包括加速度传感器、转向传感器、刹车传感器等车辆传感器的数据。
这些数据可以记录驾驶过程中的各种物理指标，并根据不同的驾驶行为进行标注。
然后，利用这些数据训练随机森林模型。
随机森林是通过构建多个决策树来进行分类的，每个决策树都是基于随机选择的数据样本和特征子集进行训练。
通过多个决策树的投票结果来确定最终的分类结果。
接下来，使用训练好的随机森林模型对新的驾驶数据进行分类。
根据输入的传感器数据，随机森林模型可以判断出当前的驾驶行为是属于哪一类，如正常驾驶、疲劳驾驶或酒驾。
根据分类结果进行相应的预警或评估。
如果判断驾驶行为属于疲劳驾驶或酒驾，可以通过车辆内部的警示系统进行相应的预警提醒；如果判断驾驶行为属于正常驾驶，可以提供相应的评估结果，如行车安全指数等。
通过上述过程，基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法可以实现对驾驶行为的实时监测与评估。
该方法具有较高的准确性和鲁棒性，并可以应用于智能车辆、驾驶辅助系统等领域，提升驾驶的安全性和舒适性。
如何使用随机森林进行交通拥堵预测(八)
随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用来预测交通拥堵。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用随机森林进行交通拥堵预测。
我们将从介绍随机森林的基本原理开始，然后讨论如何准备数据、构建模型和评估模型性能。
最后，我们将讨论一些使用随机森林进行交通拥堵预测时需要注意的问题。
随机森林是一种集成学习算法，它由多棵决策树组成。
每棵决策树都是用不同的训练数据和特征进行训练的，然后通过投票的方式来决定最终的预测结果。
由于随机森林可以处理大量的数据和高维特征，因此非常适合用来预测交通拥堵。
首先，我们需要准备数据。
交通拥堵预测的数据通常包括历史交通流量、天气情况、道路状况等各种特征。
我们需要收集这些数据并进行预处理，例如去除缺失值、处理异常值、进行特征缩放等。
然后，我们可以将数据划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。
接下来，我们需要构建随机森林模型。
在构建模型之前，我们需要确定一些超参数，例如决策树的数量、每棵树的最大深度等。
通常可以通过交叉验证的方式来选择最优的超参数。
然后，我们可以使用训练集来训练随机森林模型，并使用测试集来评估模型的性能。
评估模型性能的指标可以包括准确率、召回率、F1值等。
随机森林模型训练好之后，我们就可以用它来进行交通拥堵预测了。
当有新的数据输入时，模型会根据输入的特征进行预测，并给出一个预测结果。
这样，我们就可以及时发现交通拥堵的情况，并采取相应的措施来缓解交通压力。
在使用随机森林进行交通拥堵预测时，还有一些需要注意的问题。
首先，我们需要定期更新模型，因为交通状况会随着时间的推移而发生变化。
其次，我们需要密切关注模型的性能，及时发现并解决模型出现的问题。
此外，我们还需要考虑如何有效地应用预测结果，例如通过交通信号灯的优化、交通引导等方式来缓解交通拥堵。
综上所述，随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用来预测交通拥堵。
通过准备数据、构建模型和评估模型性能，我们可以有效地利用随机森林来预测交通拥堵，从而更好地应对交通压力。
如何使用随机森林进行交通拥堵预测(十)
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。
在交通管理中，随机森林可以很好地用于交通拥堵预测。
在本文中，我们将探讨如何使用随机森林进行交通拥堵预测，并且介绍一些相关的概念和技术。
一、数据收集首先，要进行交通拥堵预测，我们需要收集大量的交通数据。
这些数据可以包括交通流量、车速、车辆位置等信息。
这些数据可以通过交通监控设备、GPS跟踪器、交通摄像头等设备来收集。
另外，一些开放数据源也可以提供一些交通数据，比如城市交通管理部门的网站或者交通应用程序。
二、特征选择在收集到数据后，我们需要对数据进行特征选择。
特征选择是指从所有可用的特征中选择出最相关的特征，用于构建预测模型。
在交通拥堵预测中，一些常用的特征包括时间、天气、道路类型、交通流量等。
通过对这些特征进行分析和筛选，可以选择出最相关的特征，用于构建预测模型。
三、数据预处理在进行特征选择后，我们需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等操作。
这些操作可以帮助我们提高数据的质量，使得预测模型能够更好地拟合数据。
四、模型训练在数据预处理后，我们可以开始构建预测模型。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。
在交通拥堵预测中，我们可以使用随机森林来构建预测模型。
通过训练大量的决策树，并且对它们进行集成，可以得到一个更加准确的预测模型。
五、模型评估在训练好模型后，我们需要对模型进行评估。
模型评估可以帮助我们了解模型的性能，以及找出模型的不足之处。
在交通拥堵预测中，一些常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等。
通过对模型进行评估，可以帮助我们找出模型的不足之处，并对模型进行改进。
六、模型应用在评估好模型后，我们可以将模型应用于实际的交通拥堵预测中。
通过输入相关的特征数据，我们可以使用训练好的模型来进行交通拥堵预测。
预测结果可以帮助交通管理部门更好地进行交通管控，以及帮助驾驶者避开拥堵路段，从而减少交通拥堵带来的不便。
如何使用随机森林进行交通拥堵预测(九)
在城市交通管理中，预测交通拥堵是一项重要的任务。
随机森林是一种常用的机器学习方法，可以用于交通拥堵预测。
本文将介绍如何使用随机森林进行交通拥堵预测，并讨论该方法的优势和局限性。
一、数据收集首先，进行交通拥堵预测需要大量的交通数据。
这些数据可以包括交通流量、车速、道路状况、天气等信息。
这些数据可以通过交通监控设备、GPS轨迹数据、气象站等手段收集。
在数据收集阶段，需要确保数据的准确性和完整性，以提高预测模型的准确性。
二、数据预处理在收集到的数据中，可能存在缺失值、异常值等问题。
在使用随机森林进行交通拥堵预测之前，需要对数据进行预处理。
这包括填补缺失值、去除异常值、数据归一化等操作。
通过数据预处理，可以提高模型的鲁棒性和准确性。
三、特征选择在建立交通拥堵预测模型时，需要选择合适的特征。
特征选择的好坏直接影响到模型的性能。
通过随机森林的特征重要性评估，可以找出对交通拥堵预测最有影响力的特征。
在特征选择阶段，需要考虑特征之间的相关性和影响力，以提高模型的预测准确性。
四、建立模型随机森林是一种集成学习方法，通过建立多个决策树模型，最终综合它们的结果来进行预测。
在建立随机森林模型时，需要设置合适的参数，如决策树数量、特征采样比例等。
通过交叉验证等方法，可以选择最优的参数组合，以提高模型的预测性能。
五、模型评估建立随机森林模型后，需要对模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过对模型的评估，可以了解模型的预测性能，及时调整模型参数，提高预测准确性。
六、模型应用建立并评估好随机森林模型后，可以将其应用于交通拥堵预测。
通过输入实时的交通数据，模型可以输出交通拥堵的预测结果。
这些预测结果可以帮助交通管理部门进行交通管制，减少交通拥堵的发生，提高道路通行效率。
七、优势和局限性随机森林作为一种集成学习方法，具有较高的预测准确性和鲁棒性。
它能够处理大量的特征和样本，对于复杂的交通拥堵预测问题具有一定的优势。
如何使用随机森林进行交通拥堵预测(Ⅱ)
交通拥堵对城市的交通运行和居民生活产生了严重的影响。
解决交通拥堵问题需要精确的预测和科学的调度。
随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于交通拥堵预测。
本文将介绍如何使用随机森林进行交通拥堵预测。
一、数据采集首先，进行交通拥堵预测需要大量的数据支持。
交通拥堵预测的数据可以通过多种方式获取，包括传感器、卫星图像、交通摄像头等。
这些数据包括车辆速度、密度、道路状况等。
同时，还可以获取历史交通数据作为训练集，以便训练随机森林模型。
二、数据清洗和特征提取获取数据之后，需要进行数据清洗和特征提取。
这一步的目的是去除异常值和噪声数据，并从原始数据中提取有效的特征。
特征提取是交通拥堵预测的关键，包括时间、天气、道路类型、交通流量等特征。
这些特征将成为随机森林模型的输入变量。
三、模型训练在数据准备好之后，就可以开始训练随机森林模型了。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测。
在训练过程中，可以使用交叉验证等方法来调整模型的参数，以提高模型的泛化能力和准确性。
同时，还可以利用特征重要性来选择对预测结果影响较大的特征。
四、模型评估训练完随机森林模型之后，需要对模型进行评估。
常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等。
这些指标可以帮助评估模型的预测精度和稳定性。
同时，可以将模型的预测结果和实际情况进行对比，以验证模型的有效性。
五、交通拥堵预测应用当随机森林模型训练和评估完成后，就可以将模型应用于交通拥堵预测。
通过输入实时获取的交通流量、天气等特征，随机森林模型可以预测未来一段时间内的交通拥堵情况。
这样的预测可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们更好地调度交通，减少拥堵发生的可能性。
六、模型优化和改进随机森林模型虽然强大，但也有一些局限性，比如对高维稀疏数据处理能力较差。
因此，可以通过特征工程、模型融合等方法来优化和改进模型。
同时，随着数据的不断积累和模型的不断应用，还可以不断地对模型进行更新和改进，以提高预测效果和适应新的交通情况。
随机森林算法在交通状态判别中的应用
随机森林算法在交通状态判别中的应用近年来，交通拥堵问题已成为城市发展的严重阻碍，对该问题的研究有助于建立更有效的交通管理系统。
为了了解当前的交通状态，采用的方法通常是将车辆的运行数据收集，以构建状态评估模型，以有效地识别出不同的交通状态，这就要求需要研究一种有效的交通状态判别算法。
随机森林算法是一种被广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，由多棵决策树组成，能有效地建立模型并识别不同的状态。
在交通状态判别中，随机森林算法可以用来识别不同的交通问题和预测交通流动，得出最佳的管理方案。
随机森林算法使用多个决策树来构建模型，从而捕获不同的状态特征。
在各个决策树的基础上，采用随机森林算法，整合信息，更准确地预测不同状态，从而解决交通状态判别问题。
首先，建立交通状态评估模型，包括对数据的收集，对数据的预处理，以及选择模型训练参数。
数据收集阶段，可以采用多种传感器，以及其他数据采集技术，包括视频监控、GPS系统等，以获取实时交通数据，包括交通量、车辆速度、行程时间等信息。
数据预处理阶段，主要包括数据规范、提取特征以及建立模型训练集。
建立完成模型后，就可以运用随机森林算法进行交通状态判别。
随机森林算法通过多个决策树，结合多个森林，表达更多的特征，从而更准确地识别不同状态。
此外，随机森林算法还能够对数据进行多种非线性分类操作，从而进一步提高准确率。
最后，可以利用交通状态判别结果，优化管理方案的设计，从而可以实现更好的拥堵管理，降低核心城区的拥堵程度，大大改善交通状况。
综上所述，随机森林算法是一种有效的交通状态判别算法，能够帮助交通管理者准确识别出不同的交通状态，从而更有效地管理和控制交通流量，实现更加完善的交通管理方案。
它不仅有助于拥堵管理，还有助于缓解交通压力，提高城市经济发展的效率。
基于随机森林与多源信息融合的疲劳驾驶检测方法研究
基于随机森林与多源信息融合的疲劳驾驶检测方法研究基于随机森林与多源信息融合的疲劳驾驶检测方法研究摘要：疲劳驾驶是一种危险性很高的行为，对交通安全和旅行者的生命安全都会产生严重的影响。
本研究提出了一种基于随机森林与多源信息融合的疲劳驾驶检测方法，该方法将多种监测手段进行融合，能够提高疲劳驾驶检测的准确性和可靠性。
首先，本研究采用脑波信号采集技术获取驾驶者脑电图信号，通过预处理和特征提取将其转换为特征向量。
其次，本研究对驾驶行为以及车辆运行状态等信息进行监测，并获取相关的特征参数。
最后，采用随机森林算法将多种源数据进行融合，以达到更加准确可靠的疲劳驾驶检测结果。
实验结果表明，该方法不仅能够在高精度下检测到疲劳驾驶，而且该检测方式具备多样化和实用化特点，适用于各类驾驶人员。
关键词：疲劳驾驶；随机森林；多源信息融合；特征提取；监测手段一、引言疲劳驾驶是指在驾驶过程中，驾驶者因长时间缺乏休息导致身体机能失调、思维迟缓等现象，进而影响驾驶安全的驾驶行为。
现在疲劳驾驶成为了公路交通事故的一个重要因素，给人们的生命财产带来了巨大的损失，因此疲劳驾驶的检测越来越受到人们的关注和重视。
传统的疲劳驾驶检测方法主要采用驾驶员主观感受和行为特征进行判断。
但是，这种判定方式受到驾驶者主观感受以及行为表现不规律的影响，导致检测的不准确性。
为提高疲劳驾驶检测的准确性与可靠性，不同领域的研究人员提出了各种新型的监测手段。
这些监测手段主要包括脑电图（EEG）监测技术、驾驶行为监测技术、生理信号监测技术等。
然而，这些技术监测到的数据往往存在噪声干扰及不稳定性等问题，所以单一的监测手段往往无法提高疲劳驾驶检测的准确性与可靠性。
基于此，本文提出了一种基于随机森林与多源信息融合的疲劳驾驶检测方法。
该方法将多种监测手段进行融合，通过随机森林算法对多种源数据进行分类处理，以达到更加准确可靠的疲劳驾驶检测结果。
二、设计与方法2.1 数据采集本研究采用脑电图信号采集技术获取驾驶者脑电图信号，以及行车记录仪、GPS定位系统等设备获取驾驶行为以及车辆运行状态等信息。
基于随机森林算法的汽车无法启动检测技术研究
基于随机森林算法的汽车无法启动检测技术研究随着汽车产业的发展，汽车成为人们生活中不可或缺的交通工具。
然而，在日常使用的过程中，车辆出现无法启动的情况也是常有发生。
在没有专业知识的情况下，有时不易诊断问题的所在，也会带来额外的时间和经济成本。
因此，开发一种有效的汽车无法启动检测技术就变得尤为必要。
针对这一需求，近年来，随机森林算法逐渐被引入汽车无法启动检测技术中，取得了不错的效果。
那么，随机森林算法究竟能在汽车无法启动检测上发挥怎样的作用呢？一、随机森林算法简介先来简单介绍一下随机森林算法。
随机森林算法是一种集成学习方法，它是由多个决策树（Decision Tree）集成而来。
通过对多个决策树进行训练，使得最终的分类结果更加稳定和可靠。
同时，随机森林算法具有很好的可扩展性和准确度，可以解决多分类和回归问题。
二、随机森林算法在汽车无法启动检测中的应用针对汽车无法启动的问题，我们可以将其视为一种分类问题。
汽车无法启动有很多原因，例如电池电量低、点火故障、空燃比不合理等等。
因此，我们可以将不同的原因作为分类依据，接下来使用随机森林算法对其进行分类。
在分类之前，我们首先需要建立一个汽车无法启动的数据集，包含每一种可能的原因和对应的数据样本。
例如，当点火故障时，可能会影响到车辆的点火线圈、点火控制模块等部件。
因此，对于点火故障，我们需要收集相关的数据样本，包括点火线圈接口是否松动、点火控制电路是否正常等等。
然后，我们使用随机森林算法进行分类。
分类的结果会告诉我们，无法启动的实际原因是什么，帮助我们更快地进行故障排除。
同时，随机森林算法还支持特征选择，可以帮助我们筛选出最重要的特征，从而进一步优化诊断过程。
三、随机森林算法的优势1.准确度高：随机森林算法可以通过多个决策树进行集成学习，大大提高了分类的准确度。
2.可扩展性强：随机森林算法可以处理多分类和回归问题，并且其结构简单，易于扩展和改进。
3.噪声稳定性强：通过使用随机采样和特征选择，随机森林算法可以有效抵御数据集中的噪声。
随机森林算法在交通状态判别中的应用
随机森林算法在交通状态判别中的应用近来，由于城市交通拥堵问题的持续加剧，研究者们越来越重视对交通状态的预测和识别技术的研究。
随机森林（RF）算法是目前最有效的一种分类算法，它是一种在模式识别和机器学习领域中广泛应用的集成学习算法。
本文将介绍随机森林算法在交通状态判别中的应用，并分析随机森林算法在此领域的优缺点以及可能的发展前景。
首先，让我们了解一下随机森林算法。
随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法，它可以将多个决策树组合成一个整体，以达到实现更高精度分类和回归目标的目的。
它由大量的决策树组成，每个决策树从不同的训练集采样，每个决策树都可以独立地运行，并最终将各自的结果汇总在一起，输出最终的结果。
这一算法可以有效减少分类和回归任务的错误，这也是它被广泛应用于复杂分类和回归问题中的原因。
随机森林算法可以应用于交通状态判别，它可以有效判断城市交通现状，例如是否拥堵，是否有事故发生等。
为此，研究者们使用随机森林算法对交通路况进行多元分析。
通过采集实时的交通数据，如车流量、速度、间距等，运用随机森林算法来预测一段路段的具体的交通状态，从而为交通管理者提供实际的帮助。
由于随机森林算法在交通状态判别中的优点，它已经被成功地应用于交通状态判别的一些实际应用中，例如城市道路拥堵分析、交通状态预测和交通安全检测等可以更好地利用随机森林算法获得准确的结果。
据报道，一些城市已经开始采用随机森林算法来预测交通流量，以更有效地解决城市拥堵问题。
此外，有越来越多的研究者将随机森林算法与其他算法结合起来，以提高在交通状态判别中的准确性。
例如，与其他机器学习算法（如神经网络）结合，可以进一步提高随机森林算法在交通状态判别中的准确性，从而更有效地进行交通状态识别。
总之，随机森林算法可以有效应用于交通状态判别，它具有准确性高、易于实现和计算量小等特点，能够有效地解决城市交通拥堵和安全问题。
未来，随着研究者们继续研究并结合其他机学习算法，随机森林算法将在交通状态判别领域中有更大的发展空间。
一种基于随机森林理论的交通事故时空热点判别方法[发明专利]
![一种基于随机森林理论的交通事故时空热点判别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/321c136c777f5acfa1c7aa00b52acfc789eb9f7d.png)
专利名称：一种基于随机森林理论的交通事故时空热点判别方法
专利类型：发明专利
发明人：李豪杰,武婉茜,任刚
申请号：CN202110598394.5
申请日：20210531
公开号：CN113392885B
公开日：
20220617
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于随机森林理论的交通事故时空热点判别方法，该方法包括如下步骤：(1)采集城市道路交通事故数据集；(2)城市道路交通事故时空热点的判断和提取；(3)基于随机森林模型算法，建立时空热点识别模型；(4)校正模型，调整参数，获得最终的交通事故时空热点判别方法模型。
本发明的优点体现在：提出了一种综合考虑交通事故时间和空间特点的方法，来判断城市道路网络中因各类风险而可能成为事故时空热点的位置，从而更有针对性地提升城市道路安全。
申请人：东南大学
地址：210000 江苏省南京市玄武区四牌楼2号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：罗运红
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基于ADASYN-XGBoost_的交通事故自动检测方法
基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法*陈俊宇1李金龙1▲许伦辉1,2吴攀1林永杰1（1.华南理工大学土木与交通学院广州510641；2.广东科技学院计算机学院广东东莞510812）摘要：基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。
为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题，研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。
其中，为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律，构建了初始特征变量组合，引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversam-pling method，ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量，以增强训练数据的质量；其次，为提高检测效果，构建了基于XGBoost的交通事故检测模型，利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选；最后，为获取最佳参数组合，采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。
本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。
结果表明：与先进的基准模型相比，ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优，其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。
在模型训练样本数为2800，500（18%的初始样本量），150（5%的初始样本量）时，ADASYN-XGBoost的F1分数分别为94.47%，88.89%，81.93%。
在进一步的消融实验中，均衡正负样本后各基准模型的性能指标提高了2.68%~44.85%。
本文提出的方法能够有效解决道路交通事故检测中的样本不均衡问题，同时也为道路交通安全预防与事故处理等提供了技术保障。
关键词：智能交通；交通事故自动检测；样本不均衡；自适应过采样技术；极限梯度提升树算法中图分类号：U491.3文献标识码：A doi：10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.03.002An Automatic Detection Method for Traffic Accidents Based onADASYN-XGBoostCHEN Junyu1LI Jinlong1▲XU Lunhui1,2WU Pan1LIN Yongjie1(1.School of Civil Engineering and Transportation,South China University of Technology,Guangzhou510641,China;2.IT Academy,Guangdong University of Science and Technology,Dongguan510812,Guangdong,China) Abstract：A data-driven approach for automatic detection of road traffic accidents plays an important role in timely rescue and reducing the impact of road accidents.In order to solve the sample imbalance problem in automatic de-tection of traffic accidents a hybrid adaptive oversampling technique and extreme gradient boosting tree algorithm (ADASYN-XGBoost)is studied.In particular,to effectively mine the intrinsic correlation law between spatio-tem-poral feature of the data and accident occurrence form the unbalanced traffic accident samples.The initial combina-tions of feature variable are set.And to improve the quality of the training data,the adaptive synthetic oversampling method(ADASYN)is introduced to balance the number of samples between the accident class and the non-accident class.To improving the detection effect,a traffic accident detection model based on extreme gradient boosting(XG-Boost)is developed,which is utilized to filter the features of the enhanced data samples.Finally,to obtain the best收稿日期：2022-09-22*国家自然科学基金项目（52072130）资助第一作者简介：陈俊宇(1997—)，硕士研究生.研究方向：交通安全与数据挖掘.E-mail:*****************▲通信作者：李金龙(1993—)，博士研究生.研究方向：时空数据建模与交通信号控制.E-mail:**********************0引言随着城市人口和城市化活动迅速增加，道路交通事故发生的比率显著上升，诱发的交通拥堵现象在城市路网内蔓延，极大地干扰了正常的交通活动。
基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法研究
基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法研究随机森林是一种高效的机器学习算法，可以用于分类、回归以及特征选择问题。
在车辆驾驶行为分析领域，随机森林可以被用作一种分类器，可以帮助识别不同的驾驶模式和行为。
本文将探讨基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法。
1.数据采集和预处理为了进行车辆驾驶行为分析，需要获取相关的行驶数据。
这些数据可以通过车载传感器或GPS系统进行收集。
数据的预处理包括数据清洗、数据归一化、数据采样等步骤。
2.特征提取特征提取是将原始数据转换为能够被机器学习算法所处理的合适形式的过程。
在车辆驾驶行为分析中，特征可以包括车速、加速度、转弯半径等行驶行为特征。
为了提高模型的准确性和有效性，需要选择最具区分性的特征。
3.训练模型随机森林算法需要训练数据集和测试数据集。
在训练过程中，需要先将训练数据集和测试数据集划分成两部分。
然后，使用训练数据集训练一个随机森林模型。
训练模型的过程包括:（1）选择每个决策树的特征子集。
（3）决策树投票来确定最终的分类结果。
4.模型评估评估模型的准确性是非常重要的。
使用测试数据集对训练好的模型进行评估，可以得出模型的精度、召回率和F值等指标。
5.应用实例在车辆驾驶行为分析领域，随机森林可以被用于识别不同的驾驶模式和行为。
比如，可以识别出在高速公路上的安全驾驶、迅速加速和急转弯行为。
还可以用于监控驾驶员的行为，并及时发出警报，以便加强安全性。
总结：本文介绍了基于随机森林的车辆驾驶行为分析方法。
首先，需要完成数据采集和预处理。
接下来，进行特征提取。
然后，使用训练数据集训练一个随机森林模型。
最后，评估模型的准确性，并进行应用实例展示。
该方法可以帮助提高车辆驾驶行为的安全性和效率。
基于随机森林和支持向量机的交通事故预测叶芳敏崔岩磊陈
报告题目基于随机森林和支持向量机的交通事故预测小组成员王龙叶芳敏崔岩磊指导教师陈喜群所在学院建筑工程学院基于随机森林和支持向量机方法的交通事故预测王龙，叶芳敏，崔岩磊（浙江大学建筑工程学院，浙江杭州 310058）摘要：通过从高速公路上事故历史数据中提取高维特征变量，在两种降维思路下，用随机森林和支持向量机分别进行事故预测的进行研究。
预测结果表明，随机森林和支持向量机对降维后的数据预测性能有下降。
关键词：交通事故预测；随机森林；支持向量机1背景道路交通事故预测是交通安全研究的一项重要内容。
交通事故是随机事件，事故发生表面上没有规律可循，事实上，偶然性的表象，始终受其内部规律所支配[1]。
研究这种规律，对事故发生进行预测，以及时采取交通管理措施来降低事故发生率对于交通安全是至关重要的。
1.1事故预测通俗的说，交通事故预测是基于已知的信息和情报，并考虑相关因素的变化，对交通事故未来的形势进行估计和推测。
交通事故发生的影响因素非常复杂，包括交通流状态、环境状况、道路几何形状、驾驶员行为特性等[2]。
其中，交通流状态主要指事故发生地的交通流量、密度、平均车速等，环境状况包括能见度、温度、风候等。
事故预测模型是指在一定的规则下利用相关影响因素进行数据建模，并采用历史数据训练模型，标定参数，从而形成对新数据具有预测能力的模型。
1.2事故预测步骤科学的预测是广泛调查研究的基础上进行的，涉及预测目标的确定、预测要素的选择、预测方法的选择、资料的收集、数据的处理、建立预测模型、利用模型预测和预测结果分析等一系列工作。
预测要素选择要根据预测目的，选择与之相关的主要影响因素。
建立预测模型是预测的关键工作，它取决于所选择的方法和所收集的数据，其过程包括建立模型和模型的检验分析两个阶段。
1.3 事故预测方法交通事故预测可以分为分类和回归两大类，分类问题也称为离散变量预测，回归问题也称作连续变量预测。
预测过程简单来说，先假定事物的输入、输出之间存在一种函数关系(,)y f x β=，其中β是待定参数，x 是输入变量；然后进行数据建模，由样本数据（一般是历史数据，包括输入值和输出值）学习得到参数β的取值，就确定了输入与输出之间的函数关系(,)y f x β=，以此可以对新数据进行预测。
集成随机森林的交通拥堵检测模型
集成随机森林的交通拥堵检测模型谭娟;王胜春【摘要】根据现有的城市交通网拥堵检测体系,针对现有方法处理交通网格监测数据流难以获得相对稳定的准确率的问题,提出了一种集成随机森林的交通拥堵检测模型;该模型通过将多个随机森林分类器进行集成实现了交通网分布式监测数据流的并行处理,设计了二级级联分类器对交通网状态进行判定,并可对各监控节点权重进行评估;模型实现主要分为特征提取、集成建模和结合分析3个步骤;在不同规模的交通状态监测网络下分析了模型的综合性能,并分别与其它主流方法进行了对比;实验表明:提出模型具有更好的交通网监测数据流的处理能力,且具备较好的扩展和裁剪性能;该模型提供了一种可应用的交通拥堵检测方法.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)004【总页数】4页(P230-233)【关键词】交通拥堵检测;随机森林;级联分类器;节点权重【作者】谭娟;王胜春【作者单位】北京工商大学商学院,北京 100048;北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,北京 100044【正文语种】中文【中图分类】TP39交通拥挤是世界各大中城市所面临的共同问题。
由于汽车保有量逐年持续增加，以及交通信息供给不足和管理措施不利，造成了现有的大中城市在行车高峰期的交通效率低下，给整个社会发展带来了一系列经济、安全、环境污染等多方面的问题。
解决交通拥挤的传统办法是拓宽道路或建设新路。
但受限于城市土地面积及规划，采用这种方法解决交通拥挤的难度越来越大。
另外分配道路通行能力虽然可以缓解交通拥挤，但是它存在着经济效率差、影响出行者时间上的公平性等缺点。
因此，构建交通拥堵检测及交通诱导信息系统成为缓解城市交通拥堵的有效手段。
交通拥挤的检测及交通诱导信息的发布是依靠传感器监测、信息处理技术、通信技术来共同实现。
目前我国大中城市(以北上广深为例)交通疏导监测体系的特点是传感器布设密集，但交通信息处理技术相对单一，多采用单点分析、统计分析结合带阈值的多数投票法[1]进行交通状态判别。