考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流，缓解高速公路交通拥堵现象，本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型。首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵，并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度；然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征，随后输出预测结果；最后，将某高速公路交通流数据用于工作日和节假日两组实验。结果表明：集成深度学习模型比单一模型预测高速公路交通流的效果要好，工作日的高速公路交通流预测精度远高于节假日，本文模型将平均绝对误差由 6.40辆·(20 min)-1 降到5.450辆·(20 min)-1，说明考虑多种因素可以提升高速公路交通流预测精度。     

高速公路沉降预测方法的优化选择

以汾灌高速公路为背景，采用Asaoka法、灰色预测法和对数曲线法对实测沉降历史曲线进行沉降预测，并与实测沉降量进行对比。结果表明对数曲线法是一种最优化的高速公路沉降预测方法。     

灰色理论在高速公路交通量预测中的应用

应用灰色理论，借助于EXCEL及MATLAB，对成渝等几条高速公路的交通量进行预测并结合实例建立相应的模型予以验证，通过与实际情况对比，说明该预测模型用于高速公路交通量预测精度较高，且使用方法简便。     

公路建设项目后评价与前评估交通流量对比分析

交通流量预测与分析是公路建设项目可行性研究或后评价的重要组成部分．基于交通流量预测与分析的思路，对比分析了近几年一些高速公路实际运营交通量与前期可研阶段预测交通量值，提出改进交通流量预测与分析的一些建议．以西安——宝鸡高速公路后评价研究为背景，应用有关成果进行了实证分析，效果良好．     

高速公路路基沉降预测方法综述及应用

本文综述了根据实测资料预测高速公路路基沉降量的方法，并结合宁启高速公路通海段的实测沉降资料，采用泊松曲线模型和灰色模型进行了预测，并与实测结果进行了对比和分析，得出一些结论和建议。     

基于GPS／GIS的高速公路交通安全预报系统研究

提出了一种基于GPS和GIS的高速公路交通安全预报系统方法，根据车辆在高速公路的实时位置和行驶情况，对行车安全进行预测，并及时进行提醒，减少高速公路的交通事故，具有一定的实际意义。     

VD系统在高速公路车流量监测中的应用

科学预测高速公路交通流变化情况,对高速公路科学管理与控制十分重要。设计出的高速公路车流量VD预测系统,能够对高速公路车流量数据进行实时分析与预警,提前预测分析高峰车流量的到来时间,为高速公路管理部门做好应对准备提供可靠依据,具有较大的实际应用参考价值。     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

大数据分析在高速公路收费管理中的应用

如何有效地预测高速公路收费数据的未来走向及金额是一个需要高速运营者考虑的问题。提出高速公路通行费关于车辆类型的多元回归模型,并将该模型应用于短期高速公路通行费预测工作中。针对大量实测数据进行仿真模拟,该方法有效地减少了车流量产生的随机干扰造成的误差,仿真实验取得了较好的预测效果,是进行高速公路收费金额预测的有效方法。     

城市扩张与高速公路分类研究

随着城市的扩张与发展原本的高速公路与城市的关系发生了相应的变化,以不等权灰色BP神经网络组合预测法预测城市未来扩张趋势,分析城市与已有及规划高速公路的关系,探讨了高速公路类别划分,提出了城郊高速公路、城市高速公路的概念。该理念将对城市发展与高速公路规划与建设产生重要影响。     

区域公路货物周转量结构分析与推算方法

为解决公路货物周转量结构性数据缺失的问题,将公路货物周转量分为车辆货物周转量和路网货物周转量。依托车辆年检平台,进行抽样调查获得车辆货物周转量,根据车辆行驶里程比例将车辆货物周转量分配到不同路网。以高速公路收费系统和普通公路交通量观测站为平台,获取交通量数据。结合24 h现场抽样调查数据,推算区域路网货物周转量,并按车...     

珠三角实行区域年票制面临的主要难题及解决方案

鉴于珠三角区域公路收费年票制存在诸多问题和困难,针对年票制债务、收费标准、站点设置、高速公路代收路费及经营性公路回购等问题,对珠三角实行区域年票制的影响逐一分析,并提出了解决问题的方案.     

珠三角实行区域年票制面临的主要难题及解决方案

鉴于珠三角区域公路收费年票制存在诸多问题和困难,针对年票制债务、收费标准、站点设置、高速公路代收路费及经营性公路回购等问题,对珠三角实行区域年票制的影响逐一分析,并提出了解决问题的方案。     

基于M/G/K排队模型的高速公路收费站设置方法研究

高速公路收费站的通行能力直接影响着整个路段的通行能力,并在总体上制约着公路的交通运行状况,因此优化高速公路收费站设置、改善高速公路收费站通行能力是提高高速公路服务水平的有效方法。根据高速公路收费站的交通流特性,应用M/G/K排队模型,推导出在不同服务水平下收费站所能服务的最大交通量矩阵,并由此作出收费站设置决策,具有相当的经济价值和社会价值。     

公路收费系统若干问题分析

为了完善公路收费系统,提高收费系统的运行效率,系统地对目前高速公路收费系统中存在的管理、环保、设计等问题进行了分析,并论述了其中收费车道数计算中存在的问题。着重对交通量计算和服务时间选择两个问题进行了剖析,计算出用AADT计算收费车道数时的换算系数,再乘上折算系数后就可以用来计算收费车道数,从而解决了当量交通量换算方法的问题。并从理论和管理等方面针对各种问题提出了相应的解决思路。     

改进SSD模型在高分二号遥感影像中高速公路收费站位提取的应用

以高分二号遥感影像中的高速公路收费站为研究对象，选取了北京、山西、河南、广东、福建5个省市2019年的高速公路收费站点位和0.8 m遥感影像，通过图像预处理、样本标注、裁切、数据增强、样本集划分的步骤制作训练样本集；引入“多尺度特征融合”的方法对SSD目标检测模型进行改进，通过增加“转置卷积”和“拼接”操作，将高层次特征图像的语义特征赋予低层次特征图像，以增强上采样质量与特征融合能力，从而提升了模型对小目标收费站的检测效果；将改进SSD模型用于2019年福建省高分二号影像中的收费站点位提取，沿福建省高速公路路网矢量对影像进行自动切片，将切片输入模型中进行目标检测；保留有收费站的切片，使用非极大值抑制去除多余的检测框，将剩余的检测框的坐标变换为中心点的坐标，可以直接输出得到高速公路收费站的中心点矢量，从而实现对于收费站点位的端到端自动化提取。研究结果表明:改进SSD模型的精度、召回率及二者的调和平均数分别为0.86、0.88和0.87，均优于传统的SSD, VGG, Faster R-CNN和特征金字塔网络模型。可见，对收费站点位的自动提取可以大大提高公路管理者的工作效率，有效满足公路管理者的实际工作需求。      

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

公路交通混合所有制经济研究——PPP框架下建立高速公路股权投资基金的思考

高速公路建设资本金不足,特别是地方自筹资金的缺失,是影响公路建设债务风险的重要因素之一.通过政策分析与行业实践相结合的研究方法,分析了混合所有制经济对公路交通建设投融资的指导意义,研究了PPP模式的特点及其应用条件.研究结果表明:在PPP框架下建立高速公路股权投资基金,代表社会投资者以优先股的方式投资49％的高速公路股权,既保证投资人有合理稳定的回报,又解决了高速公路项目资本金的实际到位问题,促进公路交通行业逐步建立可持续发展的长效机制.同时,交通主管部门以持有普通股的方式进行管理,并不丧失对公路的管理权,可以保证高速公路公益性的一面,以及政府对公路收费政策的管控权,从而形成以PPP模式为基础的高速公路混合所有制经济新常态.     

公路路网货物运输量月度波动系数推算方法

公路运输量波动系数反映了运输需求与运输供给在时空上的不均衡状态.本文首先分析了车辆货物运输量月度波动系数的统计方法和其在统计调查中存在的问题;接着依托高速公路联网收费系统、交通量自动观测点与交通量调查信息系统等平台,建立了公路路网货物运输量月度波动系数推算模型,把车货质量、收费总额、交通量、车道数、通车里程等参数引入到模型中来,并对公路路网货物运输量非基数月度波动系数提出了量化处理、权重赋予的方法;最后,通过实例验证了模型和算法的可行性.研究成果可为公路路网货物运输量统计调查、区域内公路路网规划和综合运输体系优化提供切实的参考.     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加，高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生，特别是在重大节假日期间.目前，解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施，而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析，掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据，借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆，进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度，挖掘城市通勤快速出行廊道分布，研究高速公路网与城市道路网络的关系，对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.