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面向交通事件持续时间预测的贝叶斯网络建模研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
序言第9-15页
1 绪论第15-25页
    1.1 研究背景及意义第15-17页
        1.1.1 研究背景第15-16页
        1.1.2 研究意义第16-17页
    1.2 国内外研究综述第17-20页
    1.3 研究目的及内容第20-22页
        1.3.1 研究目的第20-21页
        1.3.2 研究内容第21-22页
    1.4 技术路线及论文结构第22-25页
        1.4.1 技术路线第22-23页
        1.4.2 组织结构第23-25页
2 贝叶斯网络模型研究基础第25-33页
    2.1 贝叶斯网络建模方法第25-26页
    2.2 贝叶斯网络优化算法第26-27页
    2.3 贝叶斯决策树预测模型第27-28页
    2.4 贝叶斯网络理论基础第28-31页
        2.4.1 信息论基础第28-29页
        2.4.2 卡方分布第29-30页
        2.4.3 网络结构第30-31页
        2.4.4 有向图邻接矩阵第31页
    2.5 本章小结第31-33页
3 基于ACOS算法的贝叶斯网络模型第33-43页
    3.1 BN网结构学习第33-35页
        3.1.1 MIT评分函数第33-34页
        3.1.2 网络生长规则第34-35页
    3.2 ACOS搜索算法第35-39页
        3.2.1 模型构建思路第36-37页
        3.2.2 ACOS参数第37-38页
        3.2.3 ACOS算法第38-39页
    3.3 BN网模型预测第39-42页
        3.3.1 预测模型构建第40页
        3.3.2 分类模型构建第40-41页
        3.3.3 推断模型构建第41-42页
    3.4 本章小结第42-43页
4 引入BN节点的贝叶斯决策树模型第43-53页
    4.1 决策树模型构建第43-46页
        4.1.1 分裂规则第43-44页
        4.1.2 终止规则第44页
        4.1.3 剪枝规则第44页
        4.1.4 CART算法第44-46页
    4.2 贝叶斯节点优化第46-48页
        4.2.1 朴素贝叶斯节点第46-47页
        4.2.2 贝叶斯网络节点第47-48页
        4.2.3 节点分类第48页
    4.3 BNDT模型构建第48-51页
        4.3.1 模型构建思路第48-49页
        4.3.2 属性节点判别规则第49-50页
        4.3.3 BN节点分类规则第50页
        4.3.4 B节点分类规则第50-51页
    4.4 本章小结第51-53页
5 交通事件持续时间预测模型第53-81页
    5.1 交通事件持续时间数据描述第53-56页
        5.1.1 数据来源第53-54页
        5.1.2 数据描述第54-56页
    5.2 交通事件持续时间的贝叶斯网络模型第56-65页
        5.2.1 数据分类区间第57-58页
        5.2.2 模型构建结果第58-59页
        5.2.3 影响因素内部机理第59-63页
        5.2.4 事件持续时间影响因素分析第63-65页
    5.3 交通事件持续时间预测的贝叶斯网络模型第65-72页
        5.3.1 BN预测模型构建第65-68页
        5.3.2 BN分类模型构建第68-70页
        5.3.3 BN预测结果分析第70-72页
    5.4 交通事件持续时间预测的BNDT模型构建第72-80页
        5.4.1 数据统计第72-73页
        5.4.2 BNDT模型构建第73-76页
        5.4.3 BNDT模型检验第76-79页
        5.4.4 各类模型比较分析第79-80页
    5.5 本章小结第80-81页
6 结论与展望第81-83页
    6.1 研究结论第81-82页
    6.2 研究创新点第82页
    6.3 研究展望第82-83页
参考文献第83-89页
附录A第89-91页
附录B第91-93页
附录C第93-99页
附录D第99-101页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第101-105页
学位论文数据集第105页

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