基于Gompertz模型的公路交通量分析与预测

低等级公路特别是县乡公路的交通量预测宜采用时间序列模型,有三种预测模型:二次多项式曲线、指数曲线和Gompertz曲线.实例分析表明,Gompertz曲线的预测模型能够较真实地反映交通量的发展,较为准确地预测交通量.     

基于公路网的交通量预测方法探究

本文分析了逻辑斯蒂曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定.在此基础上提出将这两种曲线模型结合起来的交通量预测模型,并应用于规划公路网路段的交通量预测,取得了较好的预测结果.     

基于公路网的交通量预测方法探究

本文分析了逻辑斯蒂曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定。在此基础上提出将这两种曲线模型结合起来的交通量预测模型，并应用于规划公路网路段的交通量预测，取得了较好的预测结果。     

灰色代数曲线模型在交通量预测中的应用

灰色GM模型对于非线性系统问题的处理显得较为薄弱,而交通系统是一种复杂的非线性灰色系统,用灰色GM模型进行预测,精度必然得不到保证。本文为解决这一缺陷,提出采用灰色代数曲线模型预测交通量。实例分析表明,灰色代数曲线模型的拟合精度好于灰色GM模型,用灰色代数曲线模型预测交通量是可行的。     

��·������ս�ͨ��Ԥ�⼼���Ż���Ӧ���о�

为更准确掌握公路接入段日交通量变化趋势,提高扰动路段交通量预测精度,利用曲线拟合法,建立观测路段基年交通量时间序列模型,结合ACF、PACF图例,应用ARIMA技术和Logistic回归曲线拟合方法,进行模型的识别、细化,而后进行参数估计和模型诊断,确定最佳交通量预测模型,完成模型优化。实例应用结果表明,利用ARIMA技术和Logistic回归曲线拟合方法优化的模型比不考虑观测交通量自相关内容的模型预测精度高,预测误差均值仅为1.53%。     

路网级沥青路面使用性能衰变模型的标定

以东部某省路网多年检测数据为基础,结合面层厚度和交通量等因素,选用二次多项式、负指数曲线、修正S曲线及对数曲线等4种模型,对沥青路面损坏状况指数和路面行驶质量指数的衰变模型进行了标定研究,并通过路网实际检测数据验证了模型的应用效果和预测精度。研究结果表明:随着面层厚度的增加,沥青路面损坏状况指数衰变速率变慢;随着交通量的增加,路面行驶质量指数衰变速率变快;路面损坏状况指数和路面行驶质量指数衰变均符合对数曲线模型;路面损坏状况指数和路面行驶质量指数预测的绝对误差平均值分别为-0.10和-0.30,预测相对误差平均值分别为-0.04%和-0.40%,预测精度满足要求。     

灰色理论与模型在交通量预测过程中的缺陷分析

交通量预测是公路规划阶段的关键步骤,方法繁多,针对灰色理论与模型在交通量预测过程中的应用,以黑龙江省的几条干线公路的交通量预测为实例,从模型构造上分析了该模型在预测过程中存在的缺陷,有利于该模型的改进和完善。     

采用GRNN模型进行交通量预测及实现研究

根据交通量形成的原因,分析了交通量和相关影响因素之间的关系以及交通量预测的特点,建立了交通量预测的广义回归神经网络(GRNN)模型。以某一公路交通吸引区1985~1995年的交通量和相关经济指标的历史统计数据作为学习样本,通过拟合训练和外推预测分析,验证了GRNN用于交通量预测的有效性。     

基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测

针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978～2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测.     

城市主干路交通量预测研究

为研究预测城市主干路交通量,首先通过建立灰色模型、指数平滑模型、平均增长率模型较好地预测了影响城市道路交通量的人口、经济、机动车保有量等指标,进一步以回归预测模型为某城市主干路交通量的基本预测模型,通过将多种预测方法有机地结合起来,从而合理地预测了某城市主干路的交通量增长趋势。