基于覆盖度的公路网交通生成预测方法

通过分析目前常用的交通生成预测方法的优缺点,提出公路网交通总量生成预测法,给出交通小区的划分原则,并定义覆盖度指标,在此基础上可建立基于覆盖度的公路网交通小区生成预测模型,从而可为公路网交通生成预测提供一种新的有效的方法.     

综合小波分解和BP神经网络的交通小区生成交通短时预测

针对交通小区生成交通的短时预测需求,提出了综合小波分析和BP神经网络的短时预测方法.预测方法主要利用dbN小波函数对交通小区生成交通进行小波分解,利用BP神经网络对分解后的多频段波形进行短时预测,最后通过波形重构获得交通小区生成交通的短时预测结果.在构建综合小波分析和BP神经网络短时预测模型基础上,采集交通小区的实际交通生成数据,并构建短时预测的对比模型,检验构建模型的预测精度.检验结果表明:在交通小区的生成交通短时预测方面,综合小波分析和BP神经网络的组合预测模型比单独采用BP神经网络进行预测的精度更高.     

基于区位重要度的县乡公路网交通生成预测方法研究

通过分析县乡公路网建设与社会经济发展的相互关系,结合县乡公路网的特点,从经济发展度、连通度和导向度三个方面定义交通小区的重要度,建立基于区位重要度的县乡公路网交通生成模型。永定县县乡公路网规划实例使得该方法的合理性和有效性得到了验证。     

中小城市交通生成预测模型研究

城市交通生成预测是城市交通规划的基础，如何客观、科学地进行交通生成预测，是当前我国城市交通规划中共同面临的课题。一般来说，不同的土地利用布局、不同的土地利用性质和不同的土地利用强度，对应着不同的交通生成。因此，建立土地利用与交通生成的相互关系模型，实现土地利用-出行生成相关因素-交通生成的三步式预测方法向土地利用-交通生成两步式预测方法的过渡，将在大大简化交通需求预测过程的同时提高预测结果的可靠性。     

深圳盐田港保税区货运交通需求预测

深圳盐田港保税物流园区作为海关实施监管的特殊经济区域,其交通规划与交通组织具有十分独特的特点.对传统的四阶段预测方法进行适当的调整,根据盐田港保税区仓储处理能力进行交通生成预测,根据保税区货物装卸流程和各交通小区的仓储能力进行交通分布预测;然后结合盐田港保税区出入口单一、交通量繁重的特点,在北片区闸口部分路段实施单向交通组织;最后运用软件TransCAD采用增量分配法进行了交通分配,得到的分析数据说明了方案的可实施性.     

区域与次区域交通模型的一致性研究——以南加州橙县和尔湾市交通分析模型为例

介绍了区域交通模型和次区域交通模型，以及两种对接方法。以美国南加州橙县和尔湾市交通分析模型为例探讨实现交通模型一致性的具体过程。首先通过构建3级交通分析小区系统，运用土地利用／社会经济数据转换系数，以及遵循同区域交通模型相一致的公路网构建方式确保模型输入数据一致；同时，对次区域交通模型的模拟结果进行适当后处理，使其与实际交通量吻合。结果表明，尔湾市交通分析模型与橙县交通分析模型之间的结果差异为．4．2％，可认为二者之间是一致的。     

公路网规划现实思考与新思路

基于公路网规划的研究现状，研究了目前规划理论中规划逻辑与交通预测。指出了规划中存在的突出问题：规划逻辑上存在价值逻辑和因果逻辑的缺陷；规划依据的需求预测置信水平不高。运用系统多维价值导向的共生思维方法和生态进化的演替思想，提出用慢变量决定路网布局，优化路网结构，用快变量改进管理，用广义目标规划实现规划目标的价值导向和公路网功能整合的规划思路。该方法能在很大程度上避免逻辑缺陷和预测模型的不良影响，改善规划的质量。     

求解网络流的交通场方法

通过研究公路网规划工作中的交通ＯＤ推算方法，指出了目前常见方法推算精度不高的问题，提出了建立在交通场基础上的新型ＯＤ推算方法，并介绍了该方法及其原理。     

Emme3在交通影响分析中的应用

为了较好地实现交通影响分析的直观性和客观性,运用emme3对温州苍南新城区项目进行了论述。在简要介绍项目概况和传统的四阶段方法的基础上,运用emme3进行交通生成预测获得了目标年各交通小区的背景和项目交通产生和吸引量,通过交通分布获得了目标年背景和项目OD矩阵,最后通过方式划分和交通分配得到了目标年的背景和项目路段交通量。根据背景路网交通量和项目路网交通量的预测结果进行方案比较分析得到项目建成并投入使用后,对站前大道的影响程度较强;对江滨路、人民大道和春晖路也有一定影响,但各路段交通影响度没有超过交通影响限定比例。     

基于需求预测与CTM的高速公路交通事件影响范围预测

交通事件在高速公路上经常发生,其时间与空间上的不确定性,以及对上游路段和相邻国省道带来的动态衍生影响,使得提前制订具有针对性的预案难度很大.如何快速预测交通事件的影响范围以及交通管控措施的实施效果,成为高速公路应急处置管理的基础.提出基于交通需求预测与元胞传输模型相结合的技术,首先通过卡尔曼滤波算法估计和预测交通需求矩阵,并将上述交通需求加载在元胞传输仿真模型中模拟未来路网的交通运行状态,用于实时、快速预测交通事件发生后未来短时的交通拥堵发展态势.基于该技术,开发了公路网交通运行状态预测系统,通过实际数据的测试,证明该系统在公路网交通事件影响范围预测方面具有良好的精度,并且预测精度随着路网基础交通量的增大而提高.