交通事件持续时间预测的贝叶斯网络模型

交通事件是引发道路交通拥堵的主要因素之一,通过实时交通诱导等手段可以降低其对交通运行造成的影响,而及时准确地预测事件持续时间则是实现有效管控的前提条件。基于MIT打分函数,融合自上而下的网络生长规则,引入蚁群算法寻找最优网络结构,即以S-ACOB算法为核心搭建最优贝叶斯网络模型。增加了节点随机选择机制及局部结构概率选择模式,降低局部最优结果生成概率,确保贝叶斯网络的健壮性。通过实例验证及对比分析,针对观测节点属性完备和缺失的情况,网络模型预测精度分别为76.97%和93.23%,平均预测精度可达87.82%,证明该模型可以有效地预测交通事件持续时间。

百万公众网络学习工程现状分析及促进发展措施刍议

百万公众网络学习工程是贵州实施全民科学素质行动计划的重要内容,是我省为深入贯彻落实党的十七届四中全会和贵州省委十届七次全会精神,深入贯彻落实科学发展观,大力实施国务院《全民科学素质行动计划纲要》,促进全民科学文化素质的提高而实行的一个重大文化工程。黔南地区属于少数民族地区,经济发展水平相对滞后,全民科学素质也处于相对落后的状态。分析学生网络学习现状,阐明工程实施意义,提出了促进工程健康发展的措施。