基于贝叶斯网络的可解释交通事件分析
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文提出了一种基于贝叶斯网络的可解释框架,用于交通事故预测,从而解决了现有的基于机器学习的交通事故分析方法缺乏可解释性的问题。通过构建数据集的流程,将交通数据导入该框架,同时保留了关键的交通数据信息。通过一个具体的案例研究,我们的框架可以从数据集中导出一个贝叶斯网络,基于天气和交通事件之间的因果关系,同时预测交通事故并在不同条件下改变这些事件的概率,从而展示交通和天气事件之间的透明关系。此外...
本文提出了一种基于贝叶斯网络的交通事故预测框架,通过天气和交通事件之间的因果关系预测交通事故并展示透明关系。网络可视化简化了变量关系分析,揭示了交通事故主要原因,为减少交通事故提供了参考。