专用公路交通量预测方法的研究

分析了专用公路交通量预测的影响因素,把专用公路交通量预测分为3类：A类机械变化交通量、B类园区诱增交通量及C类趋势交通量。提出了3类交通量的预测方法,并通过实例应用,验证了预测方法的可行性。     

黄冈至鄂州高速公路交通量预测浅析

以拟建项目影响区社会经济发展统计资料、实地OD调查资料及相关路网历年交通量观测资料为基础,采用四阶段法,借助计算机辅助手段,以项目影响区域的社会经济状况建立了黄冈至鄂州高速公路的多因素交通量预测模型,得到该高速公路的交通量预测结果。     

基于广义回归神经网络的船舶交通量预测模型

船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构.不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS(Vessel Traffic Services)中心提供的船舶交通量数据,按船舶种类将船舶交通量分为六类,利用GRNN神经网络分别进行预测.预测结果表明GRNN神经网络具有很强的非线性拟合能力,有效解决了天津港船舶交通量预测中的小样本问题,提高了整个预测系统的精度与稳定性.     

港口道路交通量预测方法

将港口道路交通量的车型归纳为4种类型,提出港口道路交通量预测的方法和思路;分别建立4种不同车型的港口道路交通量预测方法,并建立不同车型交通量预测与港区相应货种吞吐量的计算关系式。可为合理规划港口道路集疏运系统提供理论依据和参考。     

镇江城郊公路交通量特征探讨

通过对镇江市郊近5年(2008~2012年)的国、省、县、乡道四类公路进行日交通量的调查、分析和预测,探讨城郊公路5年间交通量变化的特征,以及影响交通量观测的主要因素,提出交通高峰期进行有效分流的对策建议。     

工程可行性研究中存在的问题及对策

从技术经济人员缺乏、交通量预测水平、投资估算、经济评价方法同公正性等方面论述了当前水运建设项目可行性研究编制工作中存在的问题，并提出了一些改进对策。     

沿海集装箱港区集疏运道路立交节点仿真研究

为确定沿海集装箱港区集疏运道路立交节点建设时机,本研究通过构建集疏运道路节点交通量预测仿真模型,分析港区吞吐量与集疏运道路各节点交通量的关系,将交通量预测结果作为集疏运道路节点微观仿真模型的输入,输出各节点的车辆平均延误时间、最大排队长度以及服务水平等指标,对比各节点在不同建设时机决策下的指标值,确定港区集疏运道路立交节点的建设时机,为有效缓解交叉节点车辆拥堵、提高集疏运车辆通行效率提供理论依据。     

考虑船舶随机到港影响的集装箱港区实时交通仿真模型*

受船舶随机到港的驱动,集装箱港区实时交通量具有较强的随机性,如何合理预测对于港区集疏运系统规划具有重要意义。目前,对于集疏运交通量的预测多根据统计资料利用“不平衡系数法”进行推算,而新建港区往往不具备历史资料,在港区规划初期此方法的应用存在较大局限。本研究构建了考虑船舶随机到港影响的港区作业系统仿真模型,模拟从船舶到港到集装箱离港的整个作业过程,预测出港区的实时交通量,并对模型进行验证。最后以北方某新建国际集装箱枢纽港区为例,分析该港区船舶到港规律,应用仿真模型预测其在不同规模时的集疏运交通量,为分阶段建设该港区集疏运系统提供科学依据。     

考虑船闸建设产生诱发增量的小南海枢纽过坝运量预测研究

本文通过对小南海枢纽影响区域经济发展特点的分析,运用诱增交通量的方法预测了影响区域水运货运量的市场份额,提出了基于3种基本情景的小南海枢纽通航建筑物过坝运量结果,供未来小南海枢纽工程设计和决策参考。     

基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究

在分析船舶交通流量特性的基础上,以船舶交通流量控制为最终目标,建立基于BP神经网络的船舶交通流量预测模型,以长江口深水航道的交通流量数据作为训练样本,进行模拟分析。预测结果与实测加权数据进行对比表明,该模型对船舶交通量的预测是有效的。     

互通式立交改扩建工程设计方案探讨

影响互通立交的改扩建方案的因素很多,文中以某互通改扩建工程为例,根据地形地貌、周边路网和预测交通量等因素,结合路线布设要求,对某互通改扩建工程的3个方案进行了分析比选,最终给出了理想的方案。     

基于曲靖新区城区主干道路的交通量预测方法研究

以曲靖新区城区主干道路工程为实例,采用国际通用的"四阶段"预测方法,对交通生成、交通分布、交通方式划分和交通分配进行预测。根据交通量预测结果,本道路进行了双向6车道和交叉口设计,符合路网使用要求,满足区域交通需要。     

公路工程可行性研究工作中的几个关键环节

针对公路工程项目可行性研究的特点,对交通量预测、工程方案的比选研究、经济评价等三个环节的工作作了介绍,并就其中应注意的问题阐述了一些看法。     

基于船期表的一种集装箱码头闸口交通需求智能预判方法

通过集装箱码头闸口交通需求源于船期表具有季节性和非线性特点的系统分析，提出基于每条班线船期表来预测其对码头闸口产生交通需求的思想，采用季节性时间序列方法处理集港车辆到达码头闸口随时间的数量分布，建立处理后的时间序列数据与预测交通量之间非线性关系的人工神经网络模型。在天津港集装箱码头闸口进行具体例子应用，证明了该方法优于传统非线性预测方法、概率分布拟合方法和季节性线性时间序列预测方法，显示其可行性。     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

内河航道交通量观测点布设多级模糊综合评价

阐述长三角地区内河航道网交通量连续式观测点和间歇式观测点的布设原则;在分析对观测点布局影响因素的基础上,与层次分析法相结合,提出内河航道交通量观测点布设方案的一种多目标、多级模糊综合评判方法.应用所建立的评价模型对江苏省内河航道网交通量观测点布设方案进行评价.     

基于BP神经网络技术的区域物流需求量预测

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展。此外,还揭示了区域经济与区域物流需求之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法.本文利用BP神经网络对湖北省物流需求进行预测,并取得了较好的预测结果。     

国外港口交通量需求预测研究

文中介绍了如何借鉴"四阶段法"预测思路,基于定量计算和定性分析,预测未来一定时期内国外港口可能产生的货运交通量。并将港口货运吞吐量转换为集散交通量,为港口交通规划提供依据。     

一种公路交通量的计算方法

探讨了公路运输量与交通量换算中存在的问题，提出了交通量回归模型，并将该模型应用于某市公路的交通量计算，进而得到一种简易而实用的交通量计算方法。     

沥青路面水损坏的因素及其养护措施

沥青路面水损坏对路面的安全性能影响很大,本文从水的来源与交通量过大和重载方面分析了沥青路面水损坏的影响因素,并针对性的探讨了相应的养护对策。