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基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计
1
作者
吴浩
刘磊
唐克双
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期405-415,共11页
基于电子警察(LPR)数据和网联车辆轨迹数据,提出了一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法。通过分析不同数据条件下估计方法的适用条件和精度水平,运用随机森林方法设计集成学习器,并构建电子警察和网联车辆轨迹感知信息及...
基于电子警察(LPR)数据和网联车辆轨迹数据,提出了一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法。通过分析不同数据条件下估计方法的适用条件和精度水平,运用随机森林方法设计集成学习器,并构建电子警察和网联车辆轨迹感知信息及不同方法估计结果和真实排队长度之间的非线性映射关系。仿真结果表明:本方法的平均绝对误差为1.3 m·周期^(-1)·车道^(-1),平均绝对百分比误差为1.4%。
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关键词
信号控制交叉口
排队长度
电子警察
(
lpr
)
数据
网联车辆轨迹
数据
集成学习
随机森林
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职称材料
题名
基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计
1
作者
吴浩
刘磊
唐克双
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
中共兴平市委组织部
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期405-415,共11页
基金
国家自然科学基金(61673302)。
文摘
基于电子警察(LPR)数据和网联车辆轨迹数据,提出了一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法。通过分析不同数据条件下估计方法的适用条件和精度水平,运用随机森林方法设计集成学习器,并构建电子警察和网联车辆轨迹感知信息及不同方法估计结果和真实排队长度之间的非线性映射关系。仿真结果表明:本方法的平均绝对误差为1.3 m·周期^(-1)·车道^(-1),平均绝对百分比误差为1.4%。
关键词
信号控制交叉口
排队长度
电子警察
(
lpr
)
数据
网联车辆轨迹
数据
集成学习
随机森林
Keywords
signalized intersections
queue length
license plate recognition(
lpr
)data
connected vehicle trajectory data
ensemble learning
random forest
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计
吴浩
刘磊
唐克双
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
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