【摘 要】
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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
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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.
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