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为改善浮动车全球定位系统(global positioning system, GPS)数据因采集过程中受到干扰造成数据缺失问题,通过分析法研究了浮动车GPS数据与交通流状态和道路线形之间的关联性,提出一种基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型,该模型针对随机森林算法插补过程中,因自身的随机性而引起插补结果具有波动性问题,在结果输出部分引入权重因子,通过线性优化算法,调节权重因子大小使输出结果波动性降低的同时满足道路线形特征。实验对6名志愿者21 d的出行轨迹数据进行插补。结果表明:所构建的模型平均误差为12.3 m,相较于随机森林模型、决策树模型和线性回归模型分别减少14.9、24.3、239.3 m,可见采用优化随机森林算法建立的插补模型有效提升了浮动车GPS数据插补精度,为交通状态分析、地图匹配等应用提供数据基础。 相似文献
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