Volume 1,Issue 9
基于XGBoost-LightGBM 混合模型的拥堵指数预测模型
本文提出了一种基于门架数据的交通拥堵指数预测模型，通过融合时空特征和集成学习方法，实现了高效的短中期交通状态预测。针对传统预测方法在门架数据应用中存在的时空特征提取不足、预测稳定性差等问题，本研究创新性地构建了包含门架对流量特征、时序滞后特征和空间关联特征的多维特征体系，并采用XGBoost-LightGBM 混合模型进行预测。实验结果表明，该模型在短期预测（5分钟）任务中取得MAE=0.0065，在中期预测（10分钟）任务中MAE=0.0068，显著优于传统时间序列模型。特别地，模型在早晚高峰时段的预测稳定性较基线方法提升约15%。研究同时揭示了模型在极端天气条件和长距离门架对预测中的局限性，为后续改进指明了方向。本研究为智能交通系统中的实时拥堵预测提供了新的技术思路，其成果可应用于交通管控、出行服务等多个领域，具有重要的理论价值和实践意义。
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