基于贝叶斯网络的出行者目的地选择行为建模与应用

发布时间：2017-09-03 09:00

  本文关键词：基于贝叶斯网络的出行者目的地选择行为建模与应用

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【摘要】：以居民出行目的地选择为研究对象,确定影响居民出行目的地选择影响因素集合,分析居民出行目的地选择规律及影响因素特征。运用贝叶斯理论,设计居民出行目的地选择流程。对居民出行决策数据进行数据整理分析和离散化处理,采用K2算法对居民出行目的地选择决策数据进行贝叶斯网络结构学习和参数估计。构造居民出行目的地选择的贝叶斯网络模型,分析了模型父节点与子节点之间的概率依赖关系。对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对居民实际出行目的地选择的预测分析具有较高的精度。
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济与管理学院;上海交通大学船舶与海洋工程学院;
【关键词】： 出行行为 目的地选择 贝叶斯网络学习 K算法
【基金】：国家自然科学基金面上项目(51278301);国家自然科学基金青年基金资助项目(71001067)
【分类号】：U491.1
【正文快照】： 出行目的地选择研究是基于活动的出行行为预测模型研究中的重要组成部分,也是从非集计层面进行交通需求分析的研究重点。20世纪70年代以来,国内外关于非集计行为模型的理论研究取得了很大的进展,逐步迈向实用化阶段。目前,国内外非集计模型在交通领域的研究和应用主要还集中于

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【相似文献】

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本文编号：784035