采用机器学习技术预测交通拥堵态势
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收稿日期：2018-12-15
2019 年 1 月
论述 255
作为划分交通拥堵程度的衡量指标遥 根据获得的数据袁选择交
交通拥堵可分为拥堵前袁拥堵中和拥堵后袁而城市道路交 通在拥堵前的预防可以有效的降低拥堵事件的发生概率袁即 根据有效的短时期的交通数据袁 去预测交通拥堵的变化和发 生袁对可能出现的拥堵现象进行预警袁对于城市交通梳理具有 重大意义遥 因此袁构建长期有效的机器学习模型对交通拥堵进 行及时预测袁 进而对交通进行预警和疏通是城市交通系统优 化的研究重点遥
254 论述
Hale Waihona Puke Baidu
2019 年 1 月
采用机器学习技术预测交通拥堵态势
彭博文（陕西省西安市第三中学，陕西 西安 710048）
【摘 要】随着机器学习技术的发展和交通数据的有效采集，采用机器学习技术来预测交通拥堵情况成为可能。本文通过整理和分析交通大数
据，通过特征工程，选取车间距、车道数、车速、流量、天气、时段、节假日等重要交通数据作为模型特征，选取交通流量密度作为模型的输出，构
1.3 标签选取与赋值
决策树和随机森林算法为有监督学习模型袁 因此需要设 定标签数据遥 交通状态的划分有很多不同的方式袁例如将车辆 在一定时间内的行驶速度袁道路车辆占有率袁出行时间对比等
层缺陷更加明显袁其撕裂缺陷也会进一步扩大遥 在相同生产效 率基础上袁通过降低钻孔轴向力袁例如刀具角度优化能够提升 加工质量遥 通过选用不同制孔刀具袁能够使得复合材料制孔质 量全面提升遥 在现代化科学技术快速发展背景下袁如果是选取 自动化机床加工要在套料的以磨代钻方法提升加工质量遥 螺 旋面钻头锋利度较高袁 通过提升钻削轴向力能够使得材料钻 孔质量有效提升袁相应的耐用度会逐步降低袁当前需要应用更 为专业的设备进行刀磨遥
建基于决策树算法和随机森林算法的交通拥堵预测模型，并对不同模型的预测结果进行分析。实验结果表明，基于集成学习方法的随机森林算
法的表现比决策树算法更好，具有更高的精确度。
【关键词】交通拥堵态势；数据分析；决策树；随机森林
【中图分类号】TP181
【文献标识码】A
【文章编号】1006-4222（2019）01-0254-02
在此次实验中袁采用随机森林尧决策树机器学习算法对交 通拥堵态势进行预测袁 并对两种算法模型的实验结果进行对 比分析遥
1 道路交通特征数据分析
此次试验中的所有数据袁 来源于复旦大学力学与工程科 学系采集的开放交通视频检测数据遥 该平台提供的数据非常 详细袁其属性大体符合希望选取的特征遥 数据一共有 208057 条袁原始数据提供了道路名称尧路况信息尧信息采集的具体时 间袁 与此同时袁 其数据量也保证可以做出一个相对准确的预 测遥 数据还体现了当日的天气情况袁时段信息袁譬如下雨尧下 雪尧早高峰尧晚高峰尧工作日尧休息日等不同的情况袁提高了数
据的多样性袁同时袁在算法模型中添加天气等特征袁具有一定 的创新袁能让更合理的建立模型进行预测遥
1.1 特征选取
由于道路信息非常复杂袁且具有实时的变化特性袁因此特 征选取比较复杂遥 在此次实验中袁 根据特征对实验结果的影 响袁最终选取了车间距尧车道数尧车辆速度尧交通流量尧天气状 况尧早晚高峰时段尧工作日等特征遥
城市道路交通存在于日常生活的方方面面袁 与人们的生 活密不可分袁 是城市有序尧 高效的运转和繁荣发展的重要基 础遥 然而袁随着社会经济的不断发展袁人民生活水平不断的上 升袁目前城市私家车保有量已经达到一定的规模遥 据公安部统 计袁截止 2017 年底袁全国机动车保有量达 3.10 亿辆遥 [1]机动车 保有量的快速增长袁导致城市市政交通压力与日俱增袁交通拥 堵已经给人们的工作和生活带来了各种不便利和损失袁 己经 成为制约城市可持续发展的主要瓶颈遥
1.2 特征表示与赋值
数据可分为有序数据和无序数据袁 有序数据表示数据之 间是有序的袁 即数据的大小表示数据的重要性袁 一般数值越 大袁重要性越高曰无序数据表示数据之间没有大小的概念袁数 据之间是等价的袁一般用独热编码来表示无序数据遥
在本次实验中袁车间距尧车道数尧车辆速度尧交通流量等袁 是原始数据中有包含的数据袁天气状况尧早晚高峰时段尧工作 日需要先做处理遥 [2]根据德克萨斯大学交通部对交通拥堵来源 分类的数据研究袁按照天气属性袁划为雪天尧下雨天和晴天袁分 别赋值为院0.9尧0.6 和 0.2曰对于工作日袁根据北京交管局车辆 限行管理规定中对上下班高峰的定义院 早高峰 7院00耀9院00 和 晚高峰 17院00耀20院00 时间用 0.9 表示曰 用 0.7 表示白天行驶时 间 9院00耀17院00曰早高峰前 6院00耀7院00 和晚高峰后 20院00耀22院00 用 0.3 表示曰其余时段统一用 0.1 表示遥 对于非工作日袁日间时 间 8院00耀20院00 用 0.5 表示袁其余时段用 0.1 表示遥
4 结语
总而言之袁 当前要从实践中航空碳纤维复合材料构件无 缺陷制孔方法实际加工成效较好袁具有良好的发展前景遥 当前 要对刀具基本应用性能进行优化袁对刀具成本进行控制袁便于 刀具有效应用袁能够促进加工技术提升袁推动我国现代化工业 全面发展遥
参考文献 [1]鲍永杰袁高 航.碳纤维复合材料构件少无缺陷制孔技术[J].航空制造 技术袁2007渊z1冤院88~92. [2]何 凯袁李成龙袁龚志红袁等.航空复合材料构件精确制造技术探讨及 应用[J].航空制造技术袁2017渊9冤院101~105. [3]曾学花袁徐志农袁李雄兵袁等.碳纤维复合材料构件超声自动检测系 统[J].组合机床与自动化加工技术袁2007渊8冤院47~50. [4]蔺绍玲袁张士卫袁张云露袁等.碳纤维复合材料在发射装置上的应用 研究[J].航空制造技术袁2017渊8冤院104~109. [5]蔡闻峰袁周惠群袁于凤丽袁等.树脂基碳纤维复合材料成型工艺现状 及发展方向[J].航空制造技术袁2008渊10冤院54~57. [6]魏莹莹袁安庆龙袁蔡晓江袁等.碳纤维复合材料超声扫描分层检测及 评价方法[J].航空学报袁2016袁37渊11冤院3512~3519.
2019 年 1 月
论述 255
作为划分交通拥堵程度的衡量指标遥 根据获得的数据袁选择交
交通拥堵可分为拥堵前袁拥堵中和拥堵后袁而城市道路交 通在拥堵前的预防可以有效的降低拥堵事件的发生概率袁即 根据有效的短时期的交通数据袁 去预测交通拥堵的变化和发 生袁对可能出现的拥堵现象进行预警袁对于城市交通梳理具有 重大意义遥 因此袁构建长期有效的机器学习模型对交通拥堵进 行及时预测袁 进而对交通进行预警和疏通是城市交通系统优 化的研究重点遥
254 论述
Hale Waihona Puke Baidu
2019 年 1 月
采用机器学习技术预测交通拥堵态势
彭博文（陕西省西安市第三中学，陕西 西安 710048）
【摘 要】随着机器学习技术的发展和交通数据的有效采集，采用机器学习技术来预测交通拥堵情况成为可能。本文通过整理和分析交通大数
据，通过特征工程，选取车间距、车道数、车速、流量、天气、时段、节假日等重要交通数据作为模型特征，选取交通流量密度作为模型的输出，构
1.3 标签选取与赋值
决策树和随机森林算法为有监督学习模型袁 因此需要设 定标签数据遥 交通状态的划分有很多不同的方式袁例如将车辆 在一定时间内的行驶速度袁道路车辆占有率袁出行时间对比等
层缺陷更加明显袁其撕裂缺陷也会进一步扩大遥 在相同生产效 率基础上袁通过降低钻孔轴向力袁例如刀具角度优化能够提升 加工质量遥 通过选用不同制孔刀具袁能够使得复合材料制孔质 量全面提升遥 在现代化科学技术快速发展背景下袁如果是选取 自动化机床加工要在套料的以磨代钻方法提升加工质量遥 螺 旋面钻头锋利度较高袁 通过提升钻削轴向力能够使得材料钻 孔质量有效提升袁相应的耐用度会逐步降低袁当前需要应用更 为专业的设备进行刀磨遥
建基于决策树算法和随机森林算法的交通拥堵预测模型，并对不同模型的预测结果进行分析。实验结果表明，基于集成学习方法的随机森林算
法的表现比决策树算法更好，具有更高的精确度。
【关键词】交通拥堵态势；数据分析；决策树；随机森林
【中图分类号】TP181
【文献标识码】A
【文章编号】1006-4222（2019）01-0254-02
在此次实验中袁采用随机森林尧决策树机器学习算法对交 通拥堵态势进行预测袁 并对两种算法模型的实验结果进行对 比分析遥
1 道路交通特征数据分析
此次试验中的所有数据袁 来源于复旦大学力学与工程科 学系采集的开放交通视频检测数据遥 该平台提供的数据非常 详细袁其属性大体符合希望选取的特征遥 数据一共有 208057 条袁原始数据提供了道路名称尧路况信息尧信息采集的具体时 间袁 与此同时袁 其数据量也保证可以做出一个相对准确的预 测遥 数据还体现了当日的天气情况袁时段信息袁譬如下雨尧下 雪尧早高峰尧晚高峰尧工作日尧休息日等不同的情况袁提高了数
据的多样性袁同时袁在算法模型中添加天气等特征袁具有一定 的创新袁能让更合理的建立模型进行预测遥
1.1 特征选取
由于道路信息非常复杂袁且具有实时的变化特性袁因此特 征选取比较复杂遥 在此次实验中袁 根据特征对实验结果的影 响袁最终选取了车间距尧车道数尧车辆速度尧交通流量尧天气状 况尧早晚高峰时段尧工作日等特征遥
城市道路交通存在于日常生活的方方面面袁 与人们的生 活密不可分袁 是城市有序尧 高效的运转和繁荣发展的重要基 础遥 然而袁随着社会经济的不断发展袁人民生活水平不断的上 升袁目前城市私家车保有量已经达到一定的规模遥 据公安部统 计袁截止 2017 年底袁全国机动车保有量达 3.10 亿辆遥 [1]机动车 保有量的快速增长袁导致城市市政交通压力与日俱增袁交通拥 堵已经给人们的工作和生活带来了各种不便利和损失袁 己经 成为制约城市可持续发展的主要瓶颈遥
1.2 特征表示与赋值
数据可分为有序数据和无序数据袁 有序数据表示数据之 间是有序的袁 即数据的大小表示数据的重要性袁 一般数值越 大袁重要性越高曰无序数据表示数据之间没有大小的概念袁数 据之间是等价的袁一般用独热编码来表示无序数据遥
在本次实验中袁车间距尧车道数尧车辆速度尧交通流量等袁 是原始数据中有包含的数据袁天气状况尧早晚高峰时段尧工作 日需要先做处理遥 [2]根据德克萨斯大学交通部对交通拥堵来源 分类的数据研究袁按照天气属性袁划为雪天尧下雨天和晴天袁分 别赋值为院0.9尧0.6 和 0.2曰对于工作日袁根据北京交管局车辆 限行管理规定中对上下班高峰的定义院 早高峰 7院00耀9院00 和 晚高峰 17院00耀20院00 时间用 0.9 表示曰 用 0.7 表示白天行驶时 间 9院00耀17院00曰早高峰前 6院00耀7院00 和晚高峰后 20院00耀22院00 用 0.3 表示曰其余时段统一用 0.1 表示遥 对于非工作日袁日间时 间 8院00耀20院00 用 0.5 表示袁其余时段用 0.1 表示遥
4 结语
总而言之袁 当前要从实践中航空碳纤维复合材料构件无 缺陷制孔方法实际加工成效较好袁具有良好的发展前景遥 当前 要对刀具基本应用性能进行优化袁对刀具成本进行控制袁便于 刀具有效应用袁能够促进加工技术提升袁推动我国现代化工业 全面发展遥
参考文献 [1]鲍永杰袁高 航.碳纤维复合材料构件少无缺陷制孔技术[J].航空制造 技术袁2007渊z1冤院88~92. [2]何 凯袁李成龙袁龚志红袁等.航空复合材料构件精确制造技术探讨及 应用[J].航空制造技术袁2017渊9冤院101~105. [3]曾学花袁徐志农袁李雄兵袁等.碳纤维复合材料构件超声自动检测系 统[J].组合机床与自动化加工技术袁2007渊8冤院47~50. [4]蔺绍玲袁张士卫袁张云露袁等.碳纤维复合材料在发射装置上的应用 研究[J].航空制造技术袁2017渊8冤院104~109. [5]蔡闻峰袁周惠群袁于凤丽袁等.树脂基碳纤维复合材料成型工艺现状 及发展方向[J].航空制造技术袁2008渊10冤院54~57. [6]魏莹莹袁安庆龙袁蔡晓江袁等.碳纤维复合材料超声扫描分层检测及 评价方法[J].航空学报袁2016袁37渊11冤院3512~3519.