基于贝叶斯网络理论的交通事件预测模型与分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·主要研究内容 | 第9页 |
| ·论文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关理论分析 | 第11-19页 |
| ·交通事件概述 | 第11-12页 |
| ·交通事件的定义 | 第11页 |
| ·交通事件的分类 | 第11-12页 |
| ·道路交通拥堵状态的判别 | 第12-13页 |
| ·贝叶斯网络的基本原理 | 第13-18页 |
| ·贝叶斯网络基本概念 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯网建模方法 | 第14-16页 |
| ·贝叶斯网概率推理 | 第16-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 道路交通事件预测技术分析 | 第19-27页 |
| ·影响道路交通事件因素分析 | 第19-20页 |
| ·道路交通事件预测的特点 | 第20-21页 |
| ·道路交通事件的典型预测方法 | 第21-25页 |
| ·时间序列预测模型 | 第21页 |
| ·回归预测模型 | 第21-22页 |
| ·灰色预测模型 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络预测模型 | 第24-25页 |
| ·道路交通事件各预测方法分析 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的交通事件预测模型 | 第27-39页 |
| ·贝叶斯网络结构的学习 | 第27-29页 |
| ·贝叶斯网络构造中的条件独立性 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯网络理论学习 | 第28-29页 |
| ·交通事故预测的贝叶斯网络推理 | 第29-31页 |
| ·交通事故预测的贝叶斯网络结构 | 第30页 |
| ·交通事故预测的贝叶斯网络推理 | 第30-31页 |
| ·交通拥堵判别的贝叶斯网络模型 | 第31-35页 |
| ·交通拥堵预测模型的变量集及相应值域 | 第31-32页 |
| ·交通拥堵预测模型的网络结构 | 第32-33页 |
| ·交通拥堵预测的贝叶斯推理 | 第33-35页 |
| ·模型预测结果与分析 | 第35-37页 |
| ·模型的预测结果 | 第35页 |
| ·预测模型的仿真结果及分析 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 结论 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第47-48页 |
