一种基于贝叶斯网络模型的交通事故预测方法

大部分的交通事故都可以预测。有效的交通事故预测能从很大程度上减少人员伤亡和交通阻塞。贝叶斯网络是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。该文提出了一种基于贝叶斯网络模型理论的交通事故预测方法。在综合考虑交通事故成因的基础上利用领域专家知识构建网络模型,在已有的事故数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算事故发生的可能性,达到事故预测的目的。文章的最后,通过历史数据进行仿真实验,对仿真结果和该模型的适用范围进行了分析。