快速路交通事件持续时间预测模型

• 作者: 杨超 汪超
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 快速路交通 事件持续时间 贝叶斯网络 非参数回归 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 1015-1019
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 4288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-374x.2013.07.009

摘要

针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性和不确定性,结合贝叶斯网络和非参数回归方法,提出了一种新的快速路交通事件持续时间预测模型.采用上海市快速路监控中心数据,经过降噪处理,生成样本数据；在分析样本数据特征基础上,确定了贝叶斯网络的结构学习方法与参数学习方法；对贝叶斯网络模型的结果用非参数回归算法生成持续时间预测值.最后,对模型预测精度进行了验证,发现模型预测效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨超	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	76	1510	19.0	37.0
2	汪超	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	12	425	8.0	12.0