随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的类别把采集的数据进行分类。使用主成分分析和逐步回归提取出显著性的影响因子,利用数据挖掘软件WEKA建立贝叶斯网络模型,用数据集中80%的数据进行学习建模,20%的数据作为测试集来检测模型的预测效果,并做出性能评价。实验结果表明,与同类数据集的其他预测方法相比,贝叶斯网络模型对于变数众多,随机性特别大的交通事件,预测精度较高,证明贝叶斯网络模型的算法是具有一定优越性和实用价值。