基于贝叶斯网络的停车收费政策评价

被引：14

作者：

宗芳

张慧永

贾洪飞

机构：

[1] 吉林大学交通学院

来源：

华南理工大学学报(自然科学版) | 2010年 / 38卷 / 07期

关键词：

贝叶斯网络; 停车收费; 停车行为; K2算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.7 [车辆停厝];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析的贝叶斯网络。应用连接树传播算法推断停车费率影响下的停车开始时间、停车时长和停车场类型等选择行为的变化,预测停车收费政策的实施效果,评价政策的可行性.结果表明:随着停车费率的提高,停车者更趋向于选择短时间停车;对不同时段和不同停车场类型实施不均衡收费制度,即高峰停车费率大于非高峰停车费率,路内停车费率大于路外停车费率,可以促使停车者选择非高峰时段停车和路外停车.

引用

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共 3 条

[1] 活动—出行决策行为与TDM策略互动关系研究的贝叶斯方法 [J].