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摘要:
应用上海市高速公路1104条事件数据,基于专家知识和数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习;运用团树传播算法进行推理分析。研究了上海市高速公路尾随相撞事件类型与不同道路环境条件之间的关系。在验证贝叶斯网络模型的有效性后,系统分析事件致因,并提出改进措施。发现重大尾随相撞事件易发生在大中型车与小型车之间;夜间易发生大中型货车的重大尾随相撞事件,尤其是凌晨0时至6时;路表潮湿状态下的非普通路段上易发生大中型客车的重大尾随相撞事件。结果表明贝叶斯网络建模能够更好的反映事件致因因素的多维性及关联性,是交通事件致因分析的有效方法。
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文献信息
篇名 高速公路尾随相撞事件的贝叶斯网络致因分析模型
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 交通安全 尾随相撞 贝叶斯网络 致因分析 K2算法 团树传播算法
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 111-115
页数 5页 分类号 U491
字数 3981字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.2095-3844.2014.01.024
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 张兰芳 同济大学交通运输工程学院 54 287 9.0 16.0
2 彭川子 同济大学交通运输工程学院 1 3 1.0 1.0
3 杨晓萍 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通安全
尾随相撞
贝叶斯网络
致因分析
K2算法
团树传播算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
双月刊
2095-3844
42-1824/U
大16开
武昌区和平大道1178号
38-148
1959
chi
出版文献量(篇)
5723
总下载数(次)
12
总被引数(次)
47608
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