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| 基于贝叶斯网络模型的交通状态预测 | |
| 引用本文： | 盛春阳,张元.基于贝叶斯网络模型的交通状态预测[J].山东交通科技,2007(4):4-6. |
| 作者姓名： | 盛春阳 张元 |
| 作者单位： | 盛春阳（郑州大学,信息工程学院,河南,郑州,450052）;张元（河南工业大学,河南,郑州,450052） |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助(60673108) |
| 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. |
| 关 键 词： | 贝叶斯网络 交通状态 预测模型 |
| 修稿时间： | 2007年10月15 |
Traffic State Prediction Method Based on Bayesian Network Model |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |