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本发明提出了一种道路拥堵原因识别方法，主要解决现有方法忽略交通要素因果关系，不适用于大范围路网的问题。其实现方案为：基于梯度增强决策树GBDT法，根据容易获取的车道数量、交通流量和信号控制策略多个交通因素得到其相对应的解释变量，利用变量对路网的性能进行建模，并对模型进行训练测试及参数优化，使用优化后的模型预测路网中的平均车速，并基于该模型对影响路网性能的各个因素进行排序，从而识别出导致交通拥塞的根本原因。本发明利用梯度增强决策树的方法来观测路网中各种因素对道路拥堵的贡献，找到引发拥堵的因素，有效
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112950934 A
(43)申请公布日 2021.06.11
(21)申请号 202110109654.8
(22)申请日 2021.01.26
(71)申请人 西安电子科技大学
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