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经典贝叶斯预测模型虽有效利用先验信息进行预测，但是有需要较多数据、操作复杂、结果误差值较大的特点。基于样本数据，通过实验的方式调整贝叶斯预测模型参数的计算方法，降低了数据要求，简化了贝叶斯模型操作的复杂程度，提高了预测的精确度，并将其应用于地铁备件需求预测的实例中，证明了模型的有效性，在一定程度上提高了地铁备件管理的效率。