通道交通量预测方法研究

通过对通道交通量预测方法的完善和系统化,从整体预测思路的角度出发,提出远景交通量的组成,并分析各组成部分的产生机理,给出简便可行的计算方法,有助于正确预测通道交通量.     

高等级公路交通量需求预测方法

针对我国大部分地区存在铁路、高速公路、低等级公路三者并行这一实际情况,提出了在上述运输通道系统中,预测未来特征年高速公路交通量的方法。重点论述了运输通道趋势交通量、高速公路的转移与诱增交通量的预测方法和模型,并结合实例对上述方法的可操作性进行了验证。     

高速公路交通需求预测方法研究

针对我国大部分地区存在铁路、高速公路、低等级公路三者并行这一实际情况,提出了在上述运输通道系统中,预测未来特征年高速公路交通量的方法。重点论述了运输通道趋势交通量、高速公路的转移与诱增交通量的预测方法和模型,并结合实例对上述方法的可操作性进行了验证。     

区域公路通道交通量分析与预测——以广东省为例

传统的路网交通量分析多采用“四阶段”预测方法,这种方法需要经过大规模的OD调查,耗费大量的人力、物力和财力。鉴于目前各地在主要公路干道上都设有交通量观测站,文中以广东省为例,从通道的概念出发,利用现有的公路交通量资料,分析和预测区域公路通道交通量的发展情况,为区域交通规划和交通建设提供参考。     

鹤大高速公路新开岭至丹东段通道综合运输分析

主要根据现状通道内交通运输方式构成,运用LOGIT模型对通道未来年方式进行了分析,科学预测通道内公路及铁路承担的运输量,为准确预测新建高速公路交通量提供依据.     

临江-四川宣汉公路开县段交通量发展预测

重庆市开县临江-四川宣汉公路开县段远景交通量预测：总交通量=趋势交通量 诱增交通量；趋势交通量预测：采用开县历年客、货车交通量与开县历年国内生产总值进行相关分析并建立预测模型，采用弹性系数法预测拖拉机及摩托车未来增长率及交通量；诱增交通量预测采用趋势交通量的4％～10％计。     

国道G106线平舆段交通量的预测与分析

详述了国道G106平舆段交通量的预测与分析方法,对公路交通量预测的理论和方法进行了综合、系统、全面的分析,为公路交通量的预测提供了可借鉴的经验。     

浅析综合运输分析在公路建设项目交通量预测中的应用

公路、铁路、水运等运输方式共同构成区域综合运输体系,科学客观分析通道内的运输需求总量和运输方式以及各种运输方式之间的竞争协作关系是准确预测公路建设项目交通量的必要前提。以桓仁（辽吉界）至丹东（古城子）高速公路为例,探讨应用综合运输分析进行公路交通建设项目交通量预测的思路和方法,为公路建设项目的交通量预测提供可靠的支持。     

四阶段预测法在公路交通量预测中的应用研究

以某国道新集南段工程项目为实例,在现有路网交通OD调查的基础上,利用"四阶段预测法"对交通生成、交通分布、诱增交通量和转移交通量及交通量分配进行合理预测,得到交通量在路网中的分配结果并进行分析.该方法合理可行,对公路交通规划及公路交通量预测具有理论和实践应用价值.     

公路网交通量预测在干线公路网规划中的应用

结合实际案例,通过“四阶段”法和交通增长率分析法对公路网交通量进行预测,对比分析两种方法的预测结果得出各规划线路交通量的最终预测结果,并依此计算出规划干线公路网中各路线的重要度,提出各路线的等级配置.对两种交通量预测方法在预测中的综合运用,以及利用交通量预测结果计算出的路线重要度来确定各路线的等级配置,可为同类工作提供借鉴.     

交通影响评价中交通量预测算法的实例检验

采用实例分析对交通影响评价中传统的交通量预测算法进行检验.利用某大型项目2004年的预测交通量与2009年调查交通量进行对比,验证了传统预测算法模型及参数的正确性,并对存在的偏差进行原因分析及提出建议,为交通影响评价中预测的准确性提供理论依据.     

公路交通量预测可靠性问题研究

公路交通量的预测,是项目建设规模决策、技术标准选用以及经济效益评估的重要前提。结合工作实际,对公路交通量预测可靠性问题进行探讨,并分析其产生的原因,从而提出一些建议,对公路交通量的预测大有裨益.     

BP神经网络在交通流量预测中的应用

路段上的交通流量受各种因素的影响,是一个典型的非线性系统。由于神经网络具有识别复杂非线性系统的特性,故将BP神经网络应用于交通流量的动态预测中是可行的。     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

信号灯控制下的交通流模型

首先引入交通流基本函数,推导出流量、密度、速度３者之间的关系,在此基础上对交通流连续运动建立方程,并引入特征线,从几何意义上分析求解结果。发现对于沿车流方向前面车流密度小,后面密度大的情形完全适合,但对于相反情形却不适用,从而引出了间断交通流方程。最后利用这两方程讨论了红绿灯相继出现时交通流的变化全过程。     

基于混沌理论和神经网络的交通量预测

针对目前交通量预测不能很好地满足智能交通管理需求的现状,分析交通量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出北京环路上某车道交通量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络交通量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。     

拥挤收费的机理分析

从经济学和交通工程学等方面定性和定量研究,得出拥挤收费的原因、收费标准和收费目的。通过各方面理论分析,说明拥挤收费是解决现代城市交通拥挤问题的切实可行的方法。     

基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。     

河北省公路网交通量预测技术研究

为研究适合于河北省公路网络的交通量更新方法,利用最大可能相对误差上限和约束域最小化对OD反推技术中的流量观测点选取进行建模,可提高交通量更新的精度,相关研究成果改善了河北省交通量预测模型,能很好地运用于河北省公路交通规划、管理和决策。