作者：何珂; 杨顺新; 郜勇刚交通安全持续时间预测主成分分析随机森林组合模型
摘要：使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测。主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率。此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合。参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差。用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012-2017年内的2115起事故数据。每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等。结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80min,误差20min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果。并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度。且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率。与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高。
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