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摘要:
以5 190起交通事故数据为分析依据,基于专家知识和数据融合方法建立了城市道路交通事故分析的贝叶斯网络结构.利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法对贝叶斯网络进行参数学习.结合网络模型,应用联合树引擎推断了在车辆类型、事故地点和交通参与者等因素的影响下交通事故类型概率分布.结果表明:客货车等大型车辆发生侧面碰撞的可能性为39.96%,高于其他车型;助力车和自行车在正面碰撞引发事故的可能性分别为39.01%和39.44%;因制动不当引发尾随碰撞事故的可能性为46.12%;转向不当而引发的侧面碰撞可能性为55.72%;随交叉口进口道和出口道数量的增加,发生侧面碰撞的概率会增加.贝叶斯网络模型具有较高的精确度,相关研究可以为城市道路管理部门深入了解交通事故诱发因素和提高城市道路交通系统安全水平提供依据.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯网络的城市道路交通事故分析
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 交通运输
关键词 贝叶斯网络 城市道路 交通事故 Dirichlet分布
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1300-1306
页数 分类号 U491.3
字数 5109字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2011.06.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓卫 东南大学交通学院 157 3214 32.0 49.0
2 王建 东南大学交通学院 18 198 7.0 14.0
3 赵金宝 东南大学交通学院 6 148 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
城市道路
交通事故
Dirichlet分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
总被引数(次)
71314
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