基于贝叶斯网络模型的交通状态预测 |
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作者姓名: | 盛春阳 张元 |
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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 |
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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.
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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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