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基于贝叶斯网络的可解释交通事件分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种基于贝叶斯网络的交通事故预测框架。
- 解决了现有基于机器学习的交通事故分析方法缺乏可解释性的问题。
- 通过构建数据集流程，将交通数据导入框架，保留关键交通数据信息。
- 框架能够基于天气和交通事件之间的因果关系预测交通事故。
- 展示了交通和天气事件之间的透明关系。
- 网络可视化简化了不同变量之间关系的分析。
- 揭示了交通事故的主要原因，为减少交通事故提供了参考。
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