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融合BLSMOTE算法与随机森林模型的跨港珠澳大桥个体出行行为预测 被引量：2
1
作者 林波 吴淑博 +3 位作者 邹亚杰 韩宛兵 李林波 吴兵 《交通与运输》 2023年第2期37-43,共7页
交通出行行为预测研究是构建港珠澳三地智慧出行服务平台及提升交通管理水平的重要理论基础。首先,通过问卷调查方式采集了港珠澳大桥跨境出行样本数据;其次,针对样本数据集中所预测的类别数据标签并不均衡情况,引入BLSMOTE算法,构建多... 交通出行行为预测研究是构建港珠澳三地智慧出行服务平台及提升交通管理水平的重要理论基础。首先,通过问卷调查方式采集了港珠澳大桥跨境出行样本数据;其次,针对样本数据集中所预测的类别数据标签并不均衡情况,引入BLSMOTE算法,构建多模式跨境出行行为模式预测模型;最后,利用SHAP方法分析特征变量对预测结果的影响。结果表明:BLSMOTE算法与随机森林模型相结合的BLSMOTE-RF模型与原始模型相比有更好的预测性能,在关于出行者的特征变量中,通行时间、是否进行港澳两地联游出行、安全性在出行行为模式选择中较为重要。该方法可用来预测跨境出行者多模式跨境出行情况,有利于向出行者提供个性化的跨境出行服务。 展开更多
关键词 出行预测 港珠澳大桥 跨境出行 BLSMOTE算法 随机森林模型
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