城市轨道交通服务质量模型建立与分析

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摘要：为了完善轨道交通网络布局，聚焦城市主要公共交通方式的定位与优势互补，文章将服务质量评价数据应用到机器学习算法模型中进行分析预测，提出一种基于主成分分析和随机森林的PCA-随机森林预测模型，将原始数据应用到模型中进行预测，计算出输出值和真实值的RMSE值。通过模型对比分析，PCA-随机森林预测的精度和预测结果最优，能够及时发现问题，并提供改进措施，促进轨道交通健康发展，具有良好的应用价值。（剩余4538字）

试读结束

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