辽宁省高速公路交通量特性分析

为准确分析辽宁省高速公路交通量及交通荷载,收集了高速公路路网收费数据,对高速公路交通量的变化情况、组成特点、月变系数、小时分布系数、方向系数和车道系数进行分析,并通过计重收费数据,分析了典型路段的车型分布系数和轴数系数,从而更加客观和精确地反映了交通量及荷载特性,为高速公路通行能力分析、交通特性分析和路面结构精确化设计提供数据基础。     

关于江苏高速公路收费比价的初步探讨

高速公路比价的合理性影响到各类车型对收费的公平负担,影响到区域交通量的合理分流.介绍了江苏高速公路收费标准的调整过程进行了几项分析比较高速公路收费比价与普通公路的比较、江苏高速公路收费比价与外省的比较、收费比价与高速公路使用程度的比较、收费比价与高速公路使用效益的比较.     

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OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考.     

基于ETC电子收费数据的信息提取技术研究

电子不停车收费系统是智能交通应用系统中取得较大发展的子系统. 系统能实时记录车辆的进、出口收费站的时间、地点等数据. 本文以电子不停车收费的交易数据为基础,通过对原始交易数据的分析,确定了数据的处理流程,在此基础上,提出了路段行程速度计算模型,交通流量分布规律分析方法和高速公路站点OD分布、车型比例分布等指标获取方法. 研究以北京市高速公路电子收费数据为例,进行了案例分析. 结果表明,本研究中提出的数据处理和提取技术能较为准确地获取高速公路运营管理中所需的信息,这些信息为高速公路出行者信息服务、高速公路交通运营和规划等提供有效的信息支撑.     

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电子不停车收费系统是智能交通应用系统中取得较大发展的子系统. 系统能实时记录车辆的进、出口收费站的时间、地点等数据. 本文以电子不停车收费的交易数据为基础,通过对原始交易数据的分析,确定了数据的处理流程,在此基础上,提出了路段行程速度计算模型,交通流量分布规律分析方法和高速公路站点OD分布、车型比例分布等指标获取方法. 研究以北京市高速公路电子收费数据为例,进行了案例分析. 结果表明,本研究中提出的数据处理和提取技术能较为准确地获取高速公路运营管理中所需的信息,这些信息为高速公路出行者信息服务、高速公路交通运营和规划等提供有效的信息支撑.     

基于高速公路联网收费数据在前期工作交通流量预测中的应用

随着新型城镇化建设脚步的加快,推动了高速公路建设的快速发展。在数字信息化技术盛行的今天,联网收费技术已逐步应用于各地区的高速公路交通系统中。针对湖南省高速公路管理局管辖内的湖南联网收费系统进行调查分析,从专业的角度整理和优化联网收费数据在高速公路交通量预测中的应用方法。     

基于ETC新收费模式下货车称重方案研究

随着全国取消高速公路省界收费站的推进,全国高速公路货车收费由计重收费改为按车型收费.在这种新收费模式下,如何保障通行的货车高效、准确收费成为众多学者的研究重点.本文着重探讨了新收费模式下高速公路收费站出入口E TC车道动态称重方案的实施与应用,即在现有的E TC车道上增加治超设备,实现入口管控,满足取消省界主线收费站后收费模式由计重收费改为按车型收费要求.     

基于ARIMA模型的高速公路交通量短期预测

高速公路交通量的准确预测,对于高速公路的发展和养护具有重要的作用。基于交通量预测的重要意义,建立了ARIMA(2,1,3)时间序列分析模型,采用四川省成渝高速公路公开的交通量数据,对该高速公路四川省内路段2013年的月交通量进行了预测,再与实际交通量数据进行对比,并将其与基于最小二乘法的CurveExpert软件预测结果进行比较,得出ARIMA(2,1,3)模型预测精度更高的结论。所建立的模型可以为交通运输管理部门的政策制定提供参考依据。     

新冠疫情对高速公路交通量的影响评价

采用时间序列分析中的A RIM A模型对湖北省某高速公路2020年交通量本底趋势值(不考虑疫情影响)进行预测,并通过分析疫情危机的生命周期,将此次新冠疫情危机分为征兆期、爆发期、高峰期、后疫情期4个阶段,对各阶段中收费车流量进行统计分析,计算交通量损失率,判断此次疫情对高速公路交通量的影响程度.选取经济指标、感染人数等相关因素,采用主成分分析、线性回归及曲线估计等方法,建立疫情影响下高速公路交通量短时预测模型,模型误差在±5％ 以内为可接受范围.该模型能够帮助政府主管部门及高速公路运营管理单位对交通量发展趋势进行准确判断,有利于相关应急措施的制定.     

京新高速公路北辛堡主线站进京方向收费车道数的计算验证

结合京新高速公路河北省张家口段一期京冀界北辛堡主线收费站的交通量现状,选取管理部门提供的收费站交通量报表,对该收费站进京方向收费车道数进行了重新计算,以确定现有进京方向收费车道数能否满足目前的交通量需求,并提出满足现有交通量的收费车道数量.