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基于贝叶斯网络模型的交通状态预测
  • ISSN号：1671-2668
  • 期刊名称：公路与汽运
  • 时间：0
  • 页码：275-284
  • 语言：中文
  • 分类：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构：[1]郑州大学,信息工程学院,河南,郑州,450052 河南工业大学,河南,郑州,450052
  • 相关基金：国家自然科学基金资助(60673108)
  • 相关项目：基于ETC不停车收费背景下的信息融合模型及算法研究
作者： 张元|盛春阳|
关键词： 贝叶斯网络, 交通状态, 预测模型
中文摘要：

城市的交通状态是可以预测的.有效的交通状态预测能从很大程度上优化交通状态,减少交通阻塞.贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一.提出了一种基于贝叶斯网络模型理论的交通状态预测方法.综合考虑交通阻塞成因的基础上构建网络模型,在已有的交通状态数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算交通阻塞发生的可能性,达到预测的目的.

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期刊信息
  • 《公路与汽运》
  • 主管单位:长沙理工大学
  • 主办单位:长沙理工大学
  • 主编：李自光
  • 地址：长沙市雨花区万家丽南路二段960号长沙理工大学云塘校区8号信箱
  • 邮编：410004
  • 邮箱：gongluyuqiyun@163.com
  • 电话：0731-85258189 83528400
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-2668
  • 国内统一刊号：ISSN：43-1362/U
  • 邮发代号:42-95
  • 获奖情况:
  • 为首届（2006年）中国高校特色科技期刊,湖南省一级期刊,《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:7401