吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (增刊1): 89-94.
许洪国, 张慧永, 宗芳
XU Hong-guo, ZHANG Hui-yong, ZONG Fang
摘要:
综合运用相关性分析方法和K2算法进行了贝叶斯网络的结构学习,并应用贝叶斯参数估计方法进行了贝叶斯网络的参数学习,建立了交通事故致因分析的贝叶斯网络。应用已建网络分析了各因素对事故严重程度的影响,推理学习了改善交通控制方式在降低交通事故严重程度方面起到的作用。研究结果表明,基于贝叶斯网络建立的交通事故致因分析模型预测精度较高,而且可以应用于影响事故严重程度的因素分析,并在此基础上考察如何采取优化措施改善交通安全。
中图分类号:
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[3] | 曲大义,杨晶茹,邴其春,王五林,周警春. 基于干线车流排队特性的相位差优化模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1685-1693. |
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