交通事件持续时间预测贝叶斯网方法研究

• 作者: 李大韦 程琳
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通事件 持续时间 贝叶斯网 逐步回归 EM算法
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 884-887,891
• 分类号: U491.116
• 字数: 3202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2011.05.004

摘要

交通事件持续时间的预测是事件管理系统的重要组成部分,根据I-880实测数据集,利用逐步回归分析的方法确定事件持续时间的主要影响因素,分别建立了应用于事件持续时间预测的朴素贝叶斯(NB)模型、加树朴素贝叶斯(TAN)模型以及一般贝叶斯网(BN)模型,在分析数据特点的基础上确定了贝叶斯网的推理算法、参数学习以及结构学习方法.在不同数据缺失的程度和不同训练样本规模下,分别对三种模型的预测准确率进行了评价,结果表明贝叶斯网预测模型在数据缺失30％的情况下30min准确率高于80％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程琳	东南大学交通学院	118	1369	22.0	30.0
2	李大韦	东南大学交通学院	5	12	1.0	3.0