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基于梯度提升决策树级联分类方法的城市轨道交通列车突发事件延误时间预测 被引量：5
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作者 欧冬秀 张馨尹 +3 位作者 赵源 张雷 高博文 吴宇森 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第10期65-70,共6页
为了精确预测城市轨道交通设备故障等突发事件致使的列车延误时间,提升应急处置效率和乘客引导服务水平,对地铁突发事件互联网发布数据和现场事故数据进行了关联融合,对面向不平衡的地铁事故数据随机欠采样,提出了一种基于GBDT(梯度提... 为了精确预测城市轨道交通设备故障等突发事件致使的列车延误时间,提升应急处置效率和乘客引导服务水平,对地铁突发事件互联网发布数据和现场事故数据进行了关联融合,对面向不平衡的地铁事故数据随机欠采样,提出了一种基于GBDT(梯度提升决策树)的级联分类预测方法,对地铁突发事件的延误时间进行预测。结果表明,GBDT级联分类方法在延误时间容许偏差为0~5 min时的预测延误时间准确率,比现场发布的预测延误时间准确率高20%~25%,比GBDT多分类预测方法准确率高5%。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车 突发事件 延误时间预测 级联分类方法 梯度提升决策树
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