39、交通流量预测与时间序列分析方法研究

交通流量预测与时间序列分析方法研究

1. 交通流量预测的XGBoost算法应用

1.1 实验步骤

交通流量预测是交通领域的重要问题，采用XGBoost算法进行预测时，其实验步骤如下：
1. 提取原始数据 ：选取某固定道路406天内每5分钟间隔的交通流量数据作为原始数据集。
2. 构建特征向量 ：每次选择过去半天的交通流量数据作为特征。
3. 输入XGBoost ：将特征向量输入到XGBoost模型中。
4. 调整参数并输出结果 ：调整XGBoost相关参数，输出交通流量的预测结果。
5. 评估结果 ：使用MSE、RMSE、MAE和R - squared四个指标对预测结果进行评估。

评估指标的计算公式如下：
- 均方误差（MSE） ：$MSE = \frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{m}(y_{i}-\hat{y} {i})^{2}$
- 均方根误差（RMSE） ：$RMSE = \sqrt{\frac{1}{m}\sum {i = 1}^{m}(y_{i}-\hat{y} {i})^{2}}$
- 平均绝对误差（MAE） ：$MAE = \frac{1}{m}\sum {i = 1}^{m}|y_{i}-\hat{y} {i}|$