17、基于分类器集成与图形拉索的交通流量预测方法

基于分类器集成与图形拉索的交通流量预测方法

在机器学习领域，分类器集成方法和交通流量预测都是重要的研究方向。分类器集成方法凭借其强大的鲁棒性和高性能，被广泛应用于解决复杂问题；而交通流量预测则是智能交通系统（ITS）中提升性能的关键应用领域。接下来，我们将深入探讨这两种方法。

分类器集成方法实验

1. 数据集划分
   • 采用Hoda手写OCR数据集，包含100000个数据点。
   • 将数据集划分为训练集（60000个数据点）、验证集（20000个数据点）和测试集（20000个数据点），验证集用于评估每个染色体的适应度。
2. 集成生成与训练
   • 通过装袋机制生成集成，集成大小设定为201。
   • 训练过程迭代201次，执行201个不同的基础分类器（ANN和DT），每个分类器在10%的训练数据集上进行训练。
3. 实验结果对比
   | 方法 | ANN基础分类器准确率 | DT基础分类器准确率 |
   | — | — | — |
   | 未加权全集成 | - | - |
   | 未加权静态分类器选择 | - | - |
   | 加权静态分类器选择 | - | - |
   | 提出的方法 | 表现出色 | 表现出色 |

从实验结果可以看出，提出的方法优于其他方法和全集成方法，表明全集成分类方法可以得到有效优化。同时，加权方法略优