路段上短时间区段内交通量预测ARIMA模型

探讨了用于路段上小时间间隔里交通量预测ARIMA模型的一般形式及其参数标定、检验、预测的方法,进一步探讨了它的应用.     

路段上短时间区段内交通量预测ARIMA模型

探讨了用于路段上小时间间隔里交通量预测ARIMA模型的一般形式及其参数标定、检验、预测的方法，进一步探讨了它的应用。     

基于ARIMA模型的高速公路交通量短期预测

高速公路交通量的准确预测,对于高速公路的发展和养护具有重要的作用。基于交通量预测的重要意义,建立了ARIMA(2,1,3)时间序列分析模型,采用四川省成渝高速公路公开的交通量数据,对该高速公路四川省内路段2013年的月交通量进行了预测,再与实际交通量数据进行对比,并将其与基于最小二乘法的CurveExpert软件预测结果进行比较,得出ARIMA(2,1,3)模型预测精度更高的结论。所建立的模型可以为交通运输管理部门的政策制定提供参考依据。     

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OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考.     

基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测

针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.     

基于Logistic和S曲线的交通量预测方法

分析了Logistic曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定,提出了将这2种曲线模型结合起来的交通量预测模型,并应用于广东省国省道“十一五”规划公路网路段的交通量预测,取得了较好的预测结果。     

公路网路段交通量预测模型研究

在传统的路段交通预测方法的基础上,提出路段交通量OD模型法。根据实际道路网的形状,通过使路段交通量的预测值与预测值一致来进行模型推算。与现有方法相比,可得出精度更高的结果。     

数据挖掘技术在固定型交通检测器配置优化中的应用

结合固定型交通检测器空间配置的四条原则和配置密度优化步骤，提出固定型交通检测器配置优化的数据挖掘方法。设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对像，运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型，ARIMA预测模型及神经网络预测模型。采用网络搜索技术确定Winters模型参数，设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序估计ARIMA模型参数，采用三项误差指标评价模型预测效果，根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案，研究结果表明：在保证满足ITS对交通参数精度要求的同时，通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本，为固定型交通检测器配置密度的优化提供了一种简单可行的新方法。     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.     

基于ARIMA模型的外汇汇率时间序列预测研究

利用数据挖掘技术分析外汇汇率时间序列,从时间序列中获得正确的、隐含的、潜在的信息对于金融领域研究具有重要的现实意义。通过数据挖掘中的ARIMA模型,以某银行的外汇汇率时间序列为研究对象,采用差分方法和建模规则,对外汇的卖出价进行了建模与预测。通过与逐步自回归预测模型相比较,ARIMA模型对外汇汇率时间序列数据具有很强的预测能力。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

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。     

公路网规划中交通流分配的动态规划法

在分析公路网规划中交通流路网分配的概念及其计算方法的基础上,对交通动态分配过程及其交通分配模型进行的分析表明,该模型的选择是解决区域性公路网合理性和最优化问题的关键．     

公路养护施工中的交通控制与管理

对高速公路养护施工中"单边全封闭交通组织和单边部分路段交通组织"两种可行整体路网交通组织方案进行对比和评价。运用交通仿真软件VISSIM,从宏观和微观两个角度,分别对高速公路养护作业区连续流的服务水平分级,并对养护区路段延长控制区域长度预留值和整体路网统筹交通组织方案进行讨论。以山东东港高速公路为例,进行交通组织预案,建立合理数学模型并进行交通仿真系统模型,提出科学合理的交通控制与管理的方案,并在山东烟威高速养护施工中实际运用验证,为日后的养护提供科学依据。     

基于畅通可靠度和拥堵分析的公路隧道改扩建决策方法研究

公路隧道作为公路网络中的重要节点,对于改善公路网络结构、提高公路运输服务水平发挥着重要作用,但也往往是交通拥堵频发的重要地点,成为公路网络的瓶颈。为改变目前公路隧道改扩建中缺乏系统性和整体性而导致的越改越堵、越堵越改的恶性循环的现状,提出畅通可靠度的概念,分析发生经常性交通拥堵时公路隧道区域的通行能力及其上下游区域的交通流参数（交通量、速度、占有率）特性,并对测试路网中公路隧道由四车道改为六车道对公路网络交通负荷的影响及改建的可行性进行分析验证．可为公路隧道改扩建提供参考。     

基于熵的干线公路通车里程组合预测

干线公路通车里程预测是干线公路网规划的主要内容之一。以甘肃省1997-2007年干线公路通车里程为基础数据,分别采用回归分析法和灰色预测法进行拟合预测,鉴于单项预测方法的局限性,建立基于熵权法的组合预测模型,通过相关误差指标分析表明该组合模型能够提高预测精度,具有较强的理论与实际应用价值。     

上海市公路网流量增长特性分析

提出了一种公路网流量分析的方法——出入境界线分析法，并运用这种方法分析了上海市公路网流量增长特性，即将上海市公路网的外环线、辅助公路环线和市界作为3条境界线，通过对出入这3条境界线的公路现状及历史流量增长的分析和比较，描述和总结公路网流量总体上的增长特性。     

双车道公路设置附加车道交通量条件研究

为了减少双车道公路交通事故数量、提高运行效率,提出了双车道公路设置附加车道的理念,基于试验数据开展了双车道公路设置附加车道的交通量条件研究.通过双车道公路实车实验获得的基础数据,建立了双车道公路交通冲突时间与交通量、设计速度的关系模型.依据构建的模型,给出了对应不同设计速度的双车道公路设置附加车道的交通量条件.基于样本数据的研究结果表明：设计速度为80 km/h的双车道公路,单向交通量大于495 veh/h/ln 时,应设置附加车道;设计速度为60 km/h 的双车道公路,单向交通量大于454 veh/h/ln,应设置附加车道;设计速度为40 km/h 及以下的双车道公路,设置附加车道效益不明显,不建议设置.     

公路交通与经济发展适应性诊断方法--以重庆市为例

基于公路交通与经济发展的关联规律,提出一种公路交通与经济发展适应性诊断方法。该方法在定性分析公路交通与经济发展关系的基础上,用最小二乘法建立经济发展水平、产业结构与公路发展水平、结构之间的回归模型,剖析公路交通与经济发展的关联规律,并用此规律来诊断公路交通与经济发展适应性。通过生产函数对公路交通建设投资与社会经济其他领域投资的比较有效性分析来间接识别诊断结果的可靠性。对重庆市2005—2014年公路交通与经济发展的适应性进行诊断,得出适应和超前的结论,并且这种适度超前具有效经济性。