基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型

摘要

道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现.在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题.该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事故模型.该模型对英国Leicester的2005-2015年每天的交通事故数、死亡人数、涉事的车辆数进行预测.实验结果显示,引入时间序列关系有助于提升模型预测精度.预测结果为交通管理部门的决策起到参考作用,建模方式为同类型预测问题的建模工作带来了积极的参考意义.