[发明专利]一种基于贝叶斯网络的交通违法行为严重等级预测方法在审
| 申请号： | 201710855633.4 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN107644532A | 公开（公告）日： | 2018-01-30 |
| 发明（设计）人： | 邓院昌;刘祺;金杰灵 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/30;G06N7/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于贝叶斯网络的交通违法行为严重等级预测方法，该方法进行基于网络结构的有向图解描述，利用具有网络结构中的有向无环图来刻画各个要素之间的关联关系和影响程度，用节点变量来表达其各个要素，用节点之间的有向边来表达各要素之间的关联关系，用条件概率表来描述各要素之间的影响程度；本发明方法建立的贝叶斯网络模型能够更好的预测交通违法行为的严重等级，其预测结果可应用在交通违法行为管理和交通事故预防中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 网络 交通 违法行为 严重 等级 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于贝叶斯网络的交通违法行为严重等级预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定贝叶斯模型的变量；S2：建立贝叶斯模型并训练该模型。
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