基于XGBoost的短时出租车速度预测模型.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于XGBoost的短时出租车速度预测模型</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.64MB</p>
<p>总页数：32页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于XGBoost的短时出租车速度预测模型》是一篇研究如何利用机器学习方法预测城市交通中出租车短时速度的文章。该模型采用XGBoost算法，通过分析历史出租车行驶数据、天气状况、时间因素等多维特征，建立预测模型。研究结果表明，该模型在短时速度预测任务中具有较高的准确性和稳定性，能够有效支持交通管理与调度决策。文章还探讨了特征工程对模型性能的影响，并提出了优化建议。该研究成果为智能交通系统提供了新的技术思路，具有一定的应用价值。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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