TY -的A2 De Barros Alexandre盟——邹,鑫盟——悦,温长PY - 2017 DA - 2017/12/12 TI -贝叶斯网络方法对交通事故因果关系分析使用Netica SP - 2525481六世- 2017 AB -基于道路安全评价影响因素的整体考虑,将基于概率风险分析的贝叶斯网络理论应用于道路交通事故的成因分析。以南澳大利亚州阿德莱德中央商务区(CBD)为例，结合K2算法和专家知识建立贝叶斯网络结构，采用能够处理缺失数据的期望最大化算法在Netica中进行参数学习。从而建立了用于道路交通事故原因分析的贝叶斯网络模型。然后用Netica进行后验概率推理、最可能解释和推理分析。结果表明，贝叶斯网络模型能够有效地探索交通事故中复杂的逻辑关系，表达相关变量之间的不确定性关系。该模型不仅能定量预测一定道路交通条件下发生事故的概率，而且能找出导致事故发生的关键原因和最不利的状态组合。研究结果可为城市道路管理部门深入分析道路事故的诱发因素提供理论支持，进而为提高城市道路交通系统的安全性能奠定基础。SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2017/2525481 DO - 10.1155/2017/2525481 JF - Journal of Advanced Transportation PB - Hindawi KW - ER -