基于SVR‑LightGBM模型的高速公路 拥堵预测方法研究
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摘要：由于传统的高速公路拥堵预测方法大多构建的是单一的预测模型，模型的预测精度不高，并且大多以交通流的时间特征为基础，缺少对交通流空间特征的深度挖掘，往往导致预测结果不理想。本文提出了一种基于SVR与LightGBM组合的高速公路拥堵预测模型，由于高速公路上中下游路段具有时空相关性，因此首先运用SVR模型实现上下游路段对中游目标路段流量、速度和占有率的预测，进而将预测值与目标路段真实的拥堵阈值输入到LightGBM模型进行训练来预测拥堵。（剩余7744字）