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TRAFFIC STATE PREDICTION SYSTEM BASED ON BAYESIAN NETWORK AND OPERATING METHOD THEREOF

机译:基于贝叶斯网络的交通状态预测系统及其操作方法

摘要

Bayesian network-based traffic condition prediction system according to an embodiment of the present invention, the traffic information input unit for receiving traffic information from a plurality of measuring equipment, and the Bayesian network structure by setting the traffic information as an input variable, and the learning data It may include a traffic state prediction unit for learning a Bayesian network parameter based on the prediction, and probabilistically predict the traffic state using the Bayesian network structure and the Bayesian network parameters.
机译:根据本发明实施例的基于贝叶斯网络的交通状况预测系统,用于从多个测量设备接收交通信息的交通信息输入单元,以及通过将交通信息设置为输入变量的贝叶斯网络结构,以及学习数据它可以包括交通状态预测单元​​,用于基于该预测来学习贝叶斯网络参数,并使用贝叶斯网络结构和贝叶斯网络参数来概率地预测交通状态。

著录项

  • 公开/公告号KR102082341B1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 서울대학교산학협력단;

    申请/专利号KR20180011325

  • 发明设计人 김동규;박호철;고승영;

    申请日2018-01-30

  • 分类号G08G1/01;G06N99;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 11:05:17

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