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基于贝叶斯网络的城市平面交叉口交通事故分析

赵金宝,  邓卫,  王建

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2012 >  30(2): 88-91
赵金宝, 邓卫, 王建. 基于贝叶斯网络的城市平面交叉口交通事故分析[J]. 交通信息与安全, 2012, 30(2): 88-91. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.02.021
引用本文: 赵金宝, 邓卫, 王建. 基于贝叶斯网络的城市平面交叉口交通事故分析[J]. 交通信息与安全, 2012, 30(2): 88-91. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.02.021
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ZHAO Jinbao, DENG Wei, WANG Jian. Analysis of Urban Intersection Traffic Accidents Based on Bayesian Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(2): 88-91. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.02.021
Citation: ZHAO Jinbao, DENG Wei, WANG Jian. Analysis of Urban Intersection Traffic Accidents Based on Bayesian Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(2): 88-91. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.02.021
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基于贝叶斯网络的城市平面交叉口交通事故分析

doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.02.021

  • 东南大学交通学院 南京210096

  • 东南大学交通学院 南京210096

  • 东南大学交通学院 南京210096

基金项目: 

国家“十一五”科技支撑计划项目

江苏省普通高校研究生科研创新计划项目

详细信息

  • 中图分类号: U491.3

Analysis of Urban Intersection Traffic Accidents Based on Bayesian Network

    摘要
  • 摘要: 应用贝叶斯网络对城市平面交叉口交通事故进行了分析.以3 584起交通事故数据为分析依据,基于专家知识和数据融合方法建立了城市平面交叉口交通事故分析的贝叶斯网络结构,利用服从Drichlet分布的贝叶斯方法对贝叶斯网络进行了参数学习.结合网络模型,应用联合树引擎算法推断了在车辆类型、交叉口类型、交叉口控制方式和交通参与者等因素的影响下平面交叉口交通事故类型的变化.研究结果表明,在城市平面交叉口中,由自行车导致的正面碰撞事故的概率最大,为22.83%,由于交通参与者转向不当引起的侧面碰撞的概率为23.44%,同时也易导致刮擦事故的发生;交通参与者的感知判断失误导致尾随碰撞事故的概率为23.62%.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2012-04-28

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