介绍交通事故频发的现状及大数据技术在交通管理中的重要性。
明确使用贝叶斯网络对交通事故进行分析的主要目标。
阐述研究对提高交通安全、优化交通管理的潜在贡献。
概述本文涵盖的主要研究内容，包括数据收集、模型构建等。
描述研究的总体思路和逻辑框架，包括问题的提出与解决方案。
介绍贝叶斯网络的基本原理及其在交通事故分析中的应用方法。
概述论文各章节的安排及主要内容。
总结本文在贝叶斯网络应用于交通大数据分析方面的创新之处。
详细介绍贝叶斯网络的概念、结构和基本特征。
解释贝叶斯定理的数学基础及其在推断中的应用。
讨论如何构建贝叶斯网络，包括变量选择和模型参数估计。
分析贝叶斯网络在交通事故分析中的优缺点及适用场景。
介绍交通大数据的主要获取途径，包括传感器、监控摄像头等。
概述交通大数据清洗和预处理的步骤与方法。
讨论如何从交通大数据中提取有意义的特征用于分析。
介绍数据可视化技术在交通数据分析中的应用与重要性。
详细描述基于贝叶斯网络的交通事故分析模型的构建过程。
讨论模型参数的设定方法及其对分析结果的影响。
介绍模型验证的方法，包括交叉验证和准确度评估。
提供实际案例，展示贝叶斯网络模型在交通事故分析中的应用。
描述用于实证研究的数据样本来源和基本特征。
展示实证研究的结果，包括事故分析和影响因素识别。
对实证结果进行深入讨论，分析其意义和局限性。
将贝叶斯网络分析结果与其他交通事故分析方法进行比较。
总结本文的主要研究发现和结论。
提出基于研究结果的交通安全管理政策建议。
展望未来在交通大数据和贝叶斯网络领域的研究方向。
讨论本研究的局限性及未来改进的可能性。