基于贝叶斯网络理论的交通事件预测模型与分析

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随着社会的进步和人们出行要求的增多,道路交通安全是制约现代道路交通系统发展的重要问题。它既对人们的生命和财产安全构成了极大的威胁,同时也给社会和生态环境带来了重要的影响。道路交通事件预测是道路交通安全研究的重要内容,旨在掌握道路交通事件未来的变化趋势,为道路交通管理提供科学的决策依据和对道路交通安全措施的可行性以及实施效果进行合理的评价,达到减少交通事故的目的。在分析总结这些研究方法的基础上,本论文采用概率安全评估领域中运用广泛的贝叶斯网络方法对交通事件预测模型进行研究和分析,为交通管理部门改善交通交通安全状况提供新的思路。通过对影响交通安全的各影响因素进行详细分析和归纳,系统阐述了各影响因素与交通事件之间的关系;采用贝叶斯网络方法,建立了交通事件预测模型,模型中考虑了车流量、车速、气候和其它事件四个因素,并给出了具体的建模步骤和概率推理算法;在已有交通状态数据的基础上,对模型进行了仿真验证,并对实验结果进行了分析,说明了模型的有效性。
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