Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

为解决城市交通拥堵问题,本文提出了一种基于 Matlab决策树的交通预测方法,我们通过采集上海地区的空气质量数据和温度数据,帮助客户在 Matlab中实现决策树建模,利用所提取的天气和温度特征建立决策树,对未来的出行时间、出行路线等进行预测。结果表明:该方法可实现交通时间、出行路线的预测,并能在未来三天进行有效预测时间长度与空气质量、温度相关。

数据

里面一个是天气数据(区县自动站实况数据),只把地区为徐家汇的取出来,其余地点的不用参考。

另一个是空气数据(实时空气质量数据)。

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_决策树

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_机器学习_02

预期结果

根据空气中的空气质量和天气数据中的温度及天气情况做一个交通出行的推荐。

举个例子: 今天温度0度 天气晴朗 空气质量优 出行方式可以为 公交车或地铁。

今天温度15度 天气晴朗 空气质量优 出行方式为 步行。

今天温度15度 天气晴朗 控制质量轻度污染 出现方式为 公交车或地铁。

读取气温数据

[data, ~, raw] = xlsread(区县自动站实况数据.xlsx,Sheet2);

筛选对应日期数据

data=data(1:9649,:);
raw=raw(1:9649,:);

找出徐家汇地区的数据

index=strcmp(raw(:,3),徐家汇)

读取空气质量数据

[data2, ~, raw2, dateNums] = xlsread(实时空气质量数据(历史)2.xlsx,Sheet1,,

筛选对应日期数据

data2=data2(4415:end,:);
raw2=raw2(4415:end,:);

得到对应时间

index=1:3:2880

得到对应时间的 空气质量数据

mydata=[raw,raw2];

建立决策规则

分类类别号

label=mydata(:,18);
%label=label(2:end);

将类别号赋值给outData

outData=label;

获得特征变量矩阵

inData = [data,data2];          % 输入特征矩阵

根据训练集数据创建决策树

classregtree(inData, o)

查看决策树

view(mytree);

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_机器学习_03

决策树规则

Decision tree for classification

1 if x5<11.5 then node 2 elseif x5>=11.5 then node 3 else 步行

2 if x5<3.5 then node 4 elseif x5>=3.5 then node 5 else 步行

3 if x13<0.45 then node 6 elseif x13>=0.45 then node 7 else 步行

4 if x1<2.01504e+011 then node 8 elseif x1>=2.01504e+011 then node 9 else 公交车或地铁

5 if x12<91.5 then node 10 elseif x12>=91.5 then node 11 else 步行

6 if x11<11.5 then node 12 elseif x11>=11.5 then node 13 else 步行

7 if x9<27.5 then node 14 elseif x9>=27.5 then node 15 else 公交车或地铁

8 if x6<1.6 then node 16 elseif x6>=1.6 then node 17 else 公交车或地铁

9 class = 步行

10 if x8<86.5 then node 18 elseif x8>=86.5 then node 19 else 步行

11 class = 公交车或地铁

12 if x7<1.5 then node 20 elseif x7>=1.5 then node 21 else 步行

13 if x9<94 then node 22 elseif x9>=94 then node 23 else 公交车或地铁

14 if x9<8.5 then node 24 elseif x9>=8.5 then node 25 else 步行

15 if x6<2.75 then node 26 elseif x6>=2.75 then node 27 else 公交车或地铁

16 class = 公交车或地铁

17 class = 步行

18 class = 步行

19 if x1<2.01502e+011 then node 28 elseif x1>=2.01502e+011 then node 29 else 步行

20 class = 步行

21 if x1<2.01504e+011 then node 30 elseif x1>=2.01504e+011 then node 31 else 步行

22 if x4<6.95 then node 32 elseif x4>=6.95 then node 33 else 公交车或地铁

23 class = 步行

24 if x6<0.35 then node 34 elseif x6>=0.35 then node 35 else 公交车或地铁

25 if x8<49.5 then node 36 elseif x8>=49.5 then node 37 else 步行

26 if x6<2.25 then node 38 elseif x6>=2.25 then node 39 else 公交车或地铁

27 if x11<26.5 then node 40 elseif x11>=26.5 then node 41 else 步行

28 class = 步行

29 class = 公交车或地铁

30 class = 步行

31 class = 公交车或地铁

32 if x5<142.5 then node 42 elseif x5>=142.5 then node 43 else 步行

33 class = 公交车或地铁

34 class = 步行

35 if x5<311 then node 44 elseif x5>=311 then node 45 else 公交车或地铁

36 if x9<22 then node 46 elseif x9>=22 then node 47 else 公交车或地铁

37 if x12<135 then node 48 elseif x12>=135 then node 49 else 步行

38 if x5<102.5 then node 50 elseif x5>=102.5 then node 51 else 公交车或地铁

39 if x8<18.5 then node 52 elseif x8>=18.5 then node 53 else 公交车或地铁

40 if x12<40.5 then node 54 elseif x12>=40.5 then node 55 else 步行

41 if x6<3 then node 56 elseif x6>=3 then node 57 else 公交车或地铁

42 class = 步行

43 if x1<2.01503e+011 then node 58 elseif x1>=2.01503e+011 then node 59 else 公交车或地铁

44 class = 公交车或地铁

45 class = 步行

46 if x4<21.75 then node 60 elseif x4>=21.75 then node 61 else 公交车或地铁

47 if x14<40.5 then node 62 elseif x14>=40.5 then node 63 else 步行

48 if x12<78.5 then node 64 elseif x12>=78.5 then node 65 else 步行

49 if x5<212 then node 66 elseif x5>=212 then node 67 else 公交车或地铁

50 if x14<35.5 then node 68 elseif x14>=35.5 then node 69 else 公交车或地铁

51 if x6<1.85 then node 70 elseif x6>=1.85 then node 71 else 步行

52 class = 公交车或地铁

查看所有预测的分类标签

y_est

type classregtree

判断准确率

Remp

气温

hist(inData(:,4))

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_数据_04

风向

hist(inData(:,5))

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_机器学习_05

风速

hist(inData(:,6))

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_决策树_06

O3

hist(inData(:,10))

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_决策树_07

SO2

hist(inData(:,11))

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_数据_08

 NO2

hist(inData(:,12))

Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_机器学习_09


Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测_决策树_10

气象图的简介

参考技术A

气象图主要有地面气象图和高空气象图两种。地面气象图填写的数值和符号有海平面气压、气温、露点、云状、云量、能见度、风向、风速、现在天气、过去天气等,根据图上气压值描出等压线,结合温度、露点、天气现象标出各类天气系统和天气形势及其天气分布等。高空气象图填写的数值和符号有关层次的高度、温度、湿度、风向、风速等,根据图上高度和温度值分别描出等高线和等温线,从而显示出空间天气系统及其天气形势的分布。通过对地面气象图、高空气象图的分析,预测未来天气的变化。

以上是关于Matlab决策树对空气质量和天气温度及天气数据做交通出行推荐预测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何查之前的天气?

数据挖掘任务3:决策树分类

决策树

ESP32-IDF 05-2 WIFI-esp32获取温度和天气信息

雷达回波基于matlab天气观测极化雷达回波仿真含Matlab源码 2252期

天气