![](/images/graphics-bg.png)
Traffic Incident Clearance Time Prediction and Influencing Factor Analysis Using Extreme Gradient Boosting Model
المؤلفون المشاركون
Tang, Jinjun
Han, Chunyang
Zheng, Lanlan
Liu, Fang
Cai, Jianming
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate prediction and reliable significant factor analysis of incident clearance time are two main objects of traffic incident management (TIM) system, as it could help to relieve traffic congestion caused by traffic incidents.
This study applies the extreme gradient boosting machine algorithm (XGBoost) to predict incident clearance time on freeway and analyze the significant factors of clearance time.
The XGBoost integrates the superiority of statistical and machine learning methods, which can flexibly deal with the nonlinear data in high-dimensional space and quantify the relative importance of the explanatory variables.
The data collected from the Washington Incident Tracking System in 2011 are used in this research.
To investigate the potential philosophy hidden in data, K-means is chosen to cluster the data into two clusters.
The XGBoost is built for each cluster.
Bayesian optimization is used to optimize the parameters of XGBoost, and the MAPE is considered as the predictive indicator to evaluate the prediction performance.
A comparative study confirms that the XGBoost outperforms other models.
In addition, response time, AADT (annual average daily traffic), incident type, and lane closure type are identified as the significant explanatory variables for clearance time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Jinjun& Zheng, Lanlan& Han, Chunyang& Liu, Fang& Cai, Jianming. 2020. Traffic Incident Clearance Time Prediction and Influencing Factor Analysis Using Extreme Gradient Boosting Model. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175868
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Jinjun…[et al.]. Traffic Incident Clearance Time Prediction and Influencing Factor Analysis Using Extreme Gradient Boosting Model. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175868
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Jinjun& Zheng, Lanlan& Han, Chunyang& Liu, Fang& Cai, Jianming. Traffic Incident Clearance Time Prediction and Influencing Factor Analysis Using Extreme Gradient Boosting Model. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175868
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175868
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)