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提出一种基于朴素贝叶斯分类的高速公路非重现交通事件检测算法.将交通事件的检测看作是0-1分类问题,采用交通波动理论建立交通事件的特征属性概念模型,并利用分段离散化的方法将连续特征变量转换为离散特征变量,设计基于朴素贝叶斯算法的交通事件分类器.以典型高速公路的一条路段进行VISSIM仿真试验.结果表明：该算法的检测率高,且在高强度状况下,算法鲁棒性良好,适用于高速公路交通事件检测系统.