基于Stacking集成學(xué)習(xí)的機(jī)場(chǎng)線短時(shí)客流預(yù)測(cè)研究
摘要:地鐵機(jī)場(chǎng)線客流具有高度時(shí)變性,受機(jī)場(chǎng)航班影響使得精準(zhǔn)的短時(shí)客流預(yù)測(cè)具有挑戰(zhàn)性。綜合考慮機(jī)場(chǎng)航班信息和機(jī)場(chǎng)線路歷史客流,構(gòu)建了一種以隨機(jī)森林(RF)、LightGBM (light gradient boosting machine)、梯度提升決策樹(shù)(GBDT)和邏輯回歸算法作為集成學(xué)習(xí)器,基于疊加(Stacking)集成模型的機(jī)場(chǎng)線路短時(shí)客流預(yù)測(cè)模型。(剩余12895字)
試讀結(jié)束
目錄
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