首页> 中文期刊>大数据 >一种基于Gradient Boosting的公交车运行时长预测方法

一种基于Gradient Boosting的公交车运行时长预测方法

     

摘要

目前,我国公交公司主要依靠经验丰富的工作人员估计车辆回场时间,进而进行车辆调度,此方式缺乏辅助的预测方法,常常造成较大的误差与错误的调度决策.从公交公司的实际需求出发,提出了一种基于动态特征选择的预测方法R-GBDT.R-GBDT利用特征选择组件和模型调参组件为预测组件提供符合线路特征的特征组合与参数,由融合组件对其他组件的结果进行融合,形成一个用于预测最终时间间隔的框架.结果表明,相对于其他算法,所提方法能大大提高公交运行时长预测的准确度.

著录项

  • 来源
    《大数据》|2019年第5期|58-78|共21页
  • 作者单位

    厦门大学信息学院 福建 厦门 361005;

    厦门大学深圳研究院 广东 深圳 518057;

    长春公交(集团)有限责任公司 吉林 长春 130000;

    龙岩烟草工业有限责任公司 福建 龙岩 364000;

    厦门大学信息学院 福建 厦门 361005;

    厦门大学深圳研究院 广东 深圳 518057;

    华侨大学计算机科学与技术学院 福建 厦门 361021;

    厦门大学航空与航天学院 福建 厦门 361005;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 在其他方面的应用;
  • 关键词

    公交调度; 到站预测; GBDT;

  • 入库时间 2023-07-26 01:24:23

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号