【摘 要】
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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
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划(2011AA110305)
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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．
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