重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (6): 29-36.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.06.004

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基于交通流数据修复的 ＧＡＲＦ方法研究

邵毅明，甘元艺，侯雨彤，钟 颖   

  1. 重庆交通大学 交通运输学院，重庆 ４０００７４
  • 收稿日期:2020-07-21 发布日期:2021-07-20
  • 作者简介:邵毅明，男，博士，教授，主要从事交通运输规划与管理研究，Ｅｍａｉｌ：ｓｙｍ＠ｃｑｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ；通讯作者 甘元艺， 女，硕士研究生，主要从事交通运输规划与管理研究，Ｅｍａｉｌ：ｇａｎｙｕａｎｙｉ０３３＠１６３．ｃｏｍ。

  • Received:2020-07-21 Published:2021-07-20

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摘要： 城市道路交通中交通检测器获得的数据往往不完整，存在缺失现象，需要对其进行 修复，以保证交通流预测模型的实际应用精度。现阶段随机森林（ＲＦ）方法主要应用于交通流 预测方面，在交通流数据修复方面的应用和研究较少。针对低缺失比例的交通流数据修复提出 了 ＧＡＲＦ模型的缺失数据修复方法，采用遗传算法（ＧＡ）对 ＲＦ模型进行优化调参，用优化后的 ＧＡＲＦ模型修复交通流缺失数据，并将修复效果和其他修复方法进行比较。实验结果表明：在 少量数据缺失情况下，所提出的 ＧＡＲＦ方法能很好地实现路段交通流缺失数据修复，且修复精 度高于同等缺失比例的 ＲＦ方法、历史均值法以及历史相邻加权法。

关键词: 交通流, 随机森林, 遗传算法, 缺失数据修复

中图分类号: 

  • U491.14