基于随机森林的车辆跟驰行为模型
刘亚龙
深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司,广东 深圳,518021
摘要：为克服传统车辆跟驰模型不易获得驾驶员在决策过程中潜在的决策模式和各影响因素间的潜在关系的不足,采用随机森林(random forest,RF)算法建立车辆跟驰模型.模拟单车道车辆跟驰行为,利用NGSIM(next generation simulation)车辆轨迹实测数据对所建模型进行训练和测试,并与Gipps跟驰模型的测试结果进行对比.结果表明:与Gipps模型相比,RF模型的各项误差指标的精度均得到较大提升.
关键词：车辆跟驰机器学习随机森林回归预测数据驱动
分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 45-50 )
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