一种基于机器学习的综合模型的交通行为预测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的综合模型的交通行为预测方法，属于交通行为预测领域。本发明基于交通实际对数据进行分类，同时又创新性的将交通用户类型数据、时段性数据、历史数据三类数据利用最合理的机器学习算法分别独立处理，保持了数据的相互独立性，从而最大限度的保留了交通信息，为预测提供最好的信息服务；本发明将几种机器学习算法综合在一起对交通行为进行挖掘和预测，不仅仅是几种算法的叠加，是基于交通理论基础上的智能融合平台，可以对交通行为进行实时的预测；又进行了智能加权，可以使不同数据的机器学习结果整合后达到最大化。