基于随机森林的公路隧道运营缺失数据插补方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2016年第3期北京时间：

作者：钱超，陈建勋，罗彦斌，代亮

单位：长安大学a. 电子与控制工程学院；b. 公路学院，西安710064

摘要：对隧道内环境、交通状态等各类运营数据的实时、完整获取并深入挖掘，是提 高应急处置能力、实现运营安全预警的基础.提出一种基于随机森林的缺失数据插补方 法，根据缺失特征对缺失数据集进行分割；建立随机森林回归模型进行迭代插补并确定 迭代终止条件；以标准均方根误差最小确定了随机森林中决策树的数量和分裂节点随机 抽取变量数的最优组合.对公路隧道运营缺失数据集插补结果表明：本方法插补精度高、 鲁棒性好，与KNN、SVD、MICE 和PPCA 等插补方法相比，标准均方根误差降低25%以 上；利用并行运算大幅度提高了插补效率，弥补了插补速度慢的缺陷，保证了插补的有效 性和时效性.

关键词：公路运输,缺失数据插补,随机森林,公路隧道,运营管理

基金资助：973计划项目/973 Program(2013CB036003)；国家自然科学基金项目/National Natural Science Foundation of China (51408054)；中央高校基本科研业务费专项资金项目/Fundamental Research Funds for the Central Universities (310832161006).