关于停车行为分析的贝叶斯网络研究论文.pdf

简介：
本篇论文探讨了基于贝叶斯网络技术对停车行为进行深入分析的研究方法，旨在为城市交通管理和智能停车系统提供理论支持。通过构建模型评估不同因素对停车决策的影响，以优化资源配置和提升用户体验。 本研究论文探讨了基于贝叶斯网络的停车行为分析方法。通过应用K2算法及贝叶斯参数估计技术进行结构与参数学习，构建了一个专门用于停车行为分析的贝叶斯网络模型。利用联合树推理引擎，该模型能够评估出行目的、停车费率等因素对停车选择的影响变化。 实验结果显示，贝叶斯网络能清晰地展现决策行为与其影响因素之间的互动机制，并支持有效的敏感性分析。此外，该模型还表现出较高的准确性。因此，本研究为政府和规划部门深入理解居民的停车偏好及决策过程提供了有价值的参考依据。