准确的分类和对未来交通状况的预测对于制定缓解公路系统拥堵的有效策略至关重要。 速度分配是交通流参数之一，已用于量化交通状况。 先前的研究表明，在同时评估拥堵和自由流动的交通状况时，速度的多模式概率分布可提供出色的结果。 但是，大多数这些先前的分析研究并未将影响因素纳入表征这些状况的过程。 这项研究使用广义线性模型（DPM-GLM）的贝叶斯Dirichlet过程混合评估交通占用对多状态速度分布的影响。 此外，该研究估计了交通状态的速度切入点值，使用贝叶斯变化点检测（BCD）技术将其分为同质组。 该研究使用了在佛罗里达州295号州际公路走廊收集的2015年存档的一年交通数据。 信息标准结果显示了三