| 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].西部交通科技,2007(6):111-114. |
| |
| 作者姓名： | 盛春阳 张元 |
| |
| 作者单位： | 1. 郑州大学信息工程学院,河南,郑州,450052
2. 河南工业大学,河南,郑州,450052 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目:基于不停车收费系统的博弈信息融合(基金编号: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。文章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： | 贝叶斯网络 交通状态 预测模型 |
| 文章编号： | 1673-4874(2007)06-0111-04 |
| 修稿时间： | 2007年11月28 |
Traffic Status Forecast Based on Bayesian Network Model |
| |
| SHENG Chun-yang,ZHANG Yuan.Traffic Status Forecast Based on Bayesian Network Model[J].Western China Communication Science & Technology,2007(6):111-114. |
| |
| Authors: | SHENG Chun-yang ZHANG Yuan |
| |
| Abstract: | The urban traffic state could be forecast.Efficient traffic forecast can optimize the traffic state and reduce the traffic jam.Bayesian network (BN) is one of the most efficient models in the uncertain knowledge and theorization field.In this Paper,a network model has been established by compressively considering the traffic jam causes;and a Bayes rule base study algorithm has been proposed based on the available traffic data,which can calculate the probability of traffic jam by counting the conditional probability among variables. |
| |
| Keywords: | Bayesian network Traffic state Forecast model |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
