基于灰色理论的重庆市常规公交客运量影响因素分析及预测

为了研究重庆市常规公交客运的发展水平,把握当前及今后重庆市公交客运量的发展规律和发展方向.采用灰色关联度理论的研究方法,清晰直观地得到了反映重庆市常规公交客运量影响因素与客运量之间的关联度,通过比较分析的方法,发现利用传统灰色预测模型在进行重庆市常规公交客运量预测时,其拟合精度不够.研究发现需要对模型的紧邻均值生成序列做出改进,改进后的灰色预测模型要比传统的灰色预测模型的拟合精度更高,说明改进后的灰色预测模型更适用于重庆市的常规公交客运量的预测.      

基于优化灰色神经网络模型预测公交换乘需求量的换乘枢纽选址

根据公交换乘枢纽换乘量的生成特点和影响交通换乘量的主要组成因素,研究发现交通换乘量具有“小样本、贫信息”的灰色特征,为此提出了一种基于灰色软计算的换乘需求量预测方法.该方法利用灰色系统原理建立灰色神经网络系统预测模型,通过采用遗传算法改进神经网络的性能,提高系统预测的精度.以兰州市市区公共交通枢纽规划为例,结合实际的道路交通调查数据,运用该方法对提出的交通枢纽方案进行了实证分析与评价.结果表明:改进的灰色神经网络能有效地改善预测精度;运用GA-GNN模型求解道路交通中的非线性问题对提高决策水平具有较大的现实意义.     

灰色理论在路面使用性能预测中的应用

根据灰色系统理论中的数列预测理论，针对高速公路沥青路面使用性能中的3项基本建立了灰色预测模型，并采用绝对关联度分析模糊型的预测精度。最后根据预测型对江苏某高速公路使用性能的3项检测指标进行了预测，并根据预测结果与路面实际检测数据的对比，分析模型预测结果的合理性以及3项基本指标的发展情况，并分析了讨论所用灰色预测模型的特点及其在路面使用性能预测的应用情况。     

基于GM（1，1）模型的高速公路边坡变形预测

基于边坡变形监测信息具有一定的灰色特征,应用灰色系统理论的原理和方法,建立了边坡变形预测等步长与非等步长GM（1,1）预测模型。采用GM（1,1）模型对衡桂高速公路某典型边坡段测斜管监测变形监测数据进行预测,预测结果与实测结果较为一致,表明了本文建立的灰色预测模型具有较好的可行性和适用性。     

基于交通条件改善的公路网交通生成预测方法研究

以经济、人口、车辆保有和广义出行时间为基本变量,采用回归分析方法建立交通生成预测模型,从而在交通生成阶段中考虑了交通出行条件改善的影响,将交通生成预测和诱增交通预测两者结合,既考虑了社会经济对交通的决定作用,又考虑了交通供给对交通生成的反作用。模型应用于江苏省高速公路网规划实践,结果表明,模型能够反映不同地区经济、人口、车辆保有以及交通条件等因素对各地区交通生成特性的差异,并且具有实用、精度高、可操作性强的特点。     

基于灰色马尔可夫链的桥梁荷载随机过程交通量预测

为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

改进的灰色模型在小样本数据预测中的应用

通过对灰色预测模型的分析，在处理非等间隔时间数据、背景值计算、新旧数据的权重赋值等方面对其进行改进，并用于路堑高边坡的数据处理。结果表明，改进的灰色预测模型在预测精度上有一定程度提高。加权灰色预测在处理波动较大的时间序列时也能取得较好效果。     

基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高，提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进，通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新，在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正，得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析，将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析，结果表明:改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果，提高了预测精度与稳定性。     

道路交通量灰色预测模型研究

道路交通量的预测对合理进行公路网的规划、工程可行性研究以及提高道路养护质量起着重要的作用。利用灰色系统理论,建立了道路交通量预测的GM(1,1)灰色预估模型及其残差模型,并将其应用于高速公路的交通量预测中,预测结果和实测结果较好的吻合,验证了预估模型的精度,表明预测方法的可行性。     

道路交通事故经济损失灰色预测模型

阐述了我国交通事故造成经济损失的状况,引入灰色预测模型,对利用此模型预测交通事故经济损失的可行性进行了分析。基于历史数据,对未来几年的事故经济损失状况进行预测,并对模型精度进行检验。     

基于过程神经元网络与遗传算法的交通流预测

高速公路变通量预测对于高速公路建设和管理具有重要的指导作用。针对传统预测方法准确性低、预测时间长等问题,建立了遗传过程神经元网络优化模型,该模型既利用遗传算法全局搜索、快速收敛的优点,又利用过程神经元网络非线性描述、自学习自适应的优点,并以实际道路为例进行计算机仿真,实证分析的结果表明,该方法能够有效提高交通量的预测精度。     

城市快速路互通立交合流区交通量预测

分析了快速路互通立交主线总交通量、交织流量比和主线外侧第二车道大型车比例等3种因素对合流区端部主线最外侧车道交通量的影响,得出上述3种因素与合流区端部主线最外侧车道交通量具有非线性关系.在实际调查数据的基础上,采用广义神经网络对合流区主线最外侧车道的交通量进行了预测,并与实际调查数据对比,对比结果证明预测效果良好.     

快速路交通流时间序列聚类预测方法与模型

针对快速路路段日交通流曲线的相似特性,提出根据天气好、坏,工作日、非工作日作为特性向量,设计一种时间序列聚类算法对不同时间尺度下快速路交通流进行预测.结果显示:此聚类算法与预测模型充分利用了历史数据,30 min时间尺度下预测精度较高,平均绝对相对误差最低为3.34%.     

基于交通量演变模式检索的高速公路交通量预测方法

通过交通量预测的方法,可以在突发事件情况下评估事件对高速公路网的交通影响。各种预测算法的共同特征,需要一定的历史数据支持。在同一算法中,对历史信息吸收得越多,其预测往往越准确。作者借用图像压缩的原理,从历史交通数据中抽象出历史交通状态演化模式,并用压缩码表示该演化模式。通过对压缩码的检索,可以快速提取与当前演化模式相近的历史数据,通过这些演化模式相近的历史数据,预测交通状态的变化趋势。试验证明,预测数据与真实数据具有良好的拟合度。     

短时交通流预测的多层递阶方法

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。然而,目前很多预测模型均假定模型的参数是不随时间变化的,这与实际不符,从而影响了预测的精度。本文提出采用多层建模与灰色建模的综合方法预测短时交通流。该方法把预测问题分为两部分:一是预测模型参数的预测;二是根据参数预测值的交通流预测。其中,对模型参数运用灰色理论预测方法。实例分析表明,本方法有较好的预测精度和实用价值。     

修正四阶段法在城市交通抗灾规划中的应用

根据地震环境下不同恢复阶段的社会经济活动及交通系统特性,对传统交通预测四阶段法———出行产生、出行分布、方式划分、交通分配的宏观模型进行了修正,讨论了不同模型的参数变化趋势,建议了参数的调整原则及方法,进而以修正四阶段法为基础进行震后交通需求预测。该方法简便易行,预测得到道路通行能力、流量、负荷度和平均运行时间等多个指标,为城市交通系统防灾规划提供决策依据。最后,结合我国东南沿海某城市的工程实践,有针对性的进行了应用和验证。     

城市连绵区高速公路交通量建模预测研究

高速公路交通量预测对其规划设计、投资建设、控制管理都具有重大意义,是高速公路管理决策定量化依据。针对城市连绵区高速公路不同于传统高速公路对外通道的功能与特征,采用城市交通建模的思想预测高速公路交通量,实现精细化、大区域的交通建模,提出了实时滑动、动态校核的预测方法,通过基于联网收费数据动态校核、多指标控制、多年份验证,显著提高模型的预测精度。采用该方法实现了对深圳市高速公路的建模预测、交通量预测。      

基于行车稳定性的高速公路自由流状态下交通安全评价标准研究

在对西部多条高速公路调研基础上,建立了高速公路车速预测模型和基于行车稳定性的高速公路自由流状态下事故当量经济损失与横向力系数差之间的关系模型,并在此基础上建立了交通安全评价标准。     

路基沉降变形预测方法及应用实例分析

该文对路基沉降变形的计算和预测方法中的双曲线预测模型及原理进行介绍,结合浙江某高速公路路基沉降变形预测的实例进行分析,实测数据与相对应的预测曲线吻合度较好,客观地反映了路基沉降的动态发展情况。