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基于贝叶斯网络模型的交通状态预测
作者姓名:盛春阳  张元
作者单位: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
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.文中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,在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:公路交通  贝叶斯网络  交通状态  预测模型
文章编号:1671-2668(2008)01-0029-03
收稿时间:2007-09-30
修稿时间:2007-09-30
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