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.     

基于多用户配流的空港集疏运交通量预测

针对各运输方式的容量规划及场站、配套设施设计的问题,对空港集疏运交通量进行预测。由空港吞吐量确定进出空港集疏运交通量,按照不同的出行方式的特点确定各自分配的交通量;通过运输量与交通量的转化模型,采用粒子群优化算法求解,最终得到预测的空港集疏运交通量。研究发现:预测的结果与实际调查基本一致,为机场交通枢纽与机场规划、各种运输方式容量规划及设计等提供基础研究支持和具体方法。     

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.     

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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.     

申嘉湖高速公路交通量预测

以影响区社会经济发展统计资料、OD调查资料及相关路网历年交通量观测资料为基础,介绍了申嘉湖高速公路工程可行性研究阶段交通量预测采用四阶段法的理论方法和预测结果,给出了在预测过程中应注意的问题.     

基于小波去噪和最优权重信息融合的短时交通量预测

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。信息融合技术可以对不同传感器数据进行综合处理,去除冗余、克服歧义,得到比任何单个数据源更全面、更准确、更可靠的信息。综合考虑道路交通量预测的实时性、准确性和可靠性,运用基于小波分析的去噪和现代信息融合思想,提出了一种基于小波去噪和最优权重的信息融合预测方法,并用实际数据进行验证。实证分析的结果表明,该方法能够有效提高交通量的预测精度。     

高速公路交通量预测及分析——太原二环高速凌井店至龙白段交通量预测及分析

交通量预测是公路建设项目中技术标准、工程建设规模及经济评价确定的基础。依托山西省太原二环高速公路凌井店至龙白段这一项目,采用四阶段预测法,旨在建立适合的交通量预测模型,对交通量进行预测,并对模型进行检验,得出的交通量与历史交通量和现阶段交通量都基本吻合。因此,采用的交通量预测模型适用于本项目,并对未来一段时期内类似项目的交通量预测也有一定的参考价值。     

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公路交通量预测是一项复杂的交通运输系统工程。交通量是社会系统中交通条件、经济及社会等诸多因素共同作用的结果。掌握上述要素对交通量的影响或作用强度及其规律对于科学准确地分析预测交通量，进行交通规划具有十分重要的意义。本文对大量统计数据的分析研究结果表明，随着我国经济的发展，公路交通量，特别是国、省道干线交通量与经济量相关性变得越来越密切，并且在时空分布上呈现出一定特征。     

规划新城区交通量预测分析

交通量预测是进行交通状态评价、综合分析建设项目必要性和可行性的前提和基础。预测的交通量数据是确定公路建设项目建设规模、技术标准的主要依据之一。通过对临夏市经济园区的用地性质、经济以及人员、车辆出行预测的分析,运用四阶段法对该地区的交通量进行预测,预测结果合理、准确。     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

基于可达性的高速公路改扩建工程诱增交通量研究

诱增交通量是交通量的重要组成部分,针对诱增交通量的预测方法进行研究.在传统"四阶段"模型中引入可达性模型,对交通发生吸引及交通分布模型进行改进,基于实际改扩建工程案例,对比分析了传统"四阶段"模型与改进后模型的预测结果.研究结果表明:将可达性的概念引入"四阶段"模型,考虑了可达性、小区人口及经济情况对诱增交通量的影响,...     

基于非线性主成分分析和GA-RBF的高速公路交通量预测方法

为了提高高速公路交通量的预测精度, 综合考虑高速公路交通量的高度非线性和受多因素影响的特征, 提出一种基于非线性主成分分析和GA-RBF神经网络(NPCA-GA-RBF) 的高速公路交通量预测方法; 确定了高速公路交通量的主要影响指标, 运用非线性主成分分析法降低高速公路交通量影响指标的维数及其相关性, 用少数主成分代替原有的多指标, 以简化神经网络结构; 利用GA优化RBF神经网络的参数, 进一步提高交通量的预测精度; 以普洱市某高速公路为例, 对交通量预测方法进行实例验证。分析结果表明: 2组试验GA-RBF和NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别比RBF方法降低1.62%、3.53%和2.27%、3.32%, 说明GA优化RBF神经网络能提高RBF方法的交通量预测精度; 与GA-RBF方法相比, 2组试验NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别降低了1.91%、1.05%, 其交通量预测值更接近实际交通量, 预测结果更为可靠, 表明非线性主成分分析法消除了指标的相关性, 进一步提高了交通量预测精度, 减少了交通量预测复杂度。可见, NPCA-GA-RBF方法具有更高的交通量预测精度, 能为高速公路的良好管理提供可靠的决策依据, 满足高速公路合理运营管理的客观需求。      

基于综合运输网络的公路建设项目交通量预测方法研究

分析了传统公路建设项目交通量预测方法存在的主要问题。从综合运输的角度出发,提出了基于综合运输网络的公路建设项目交通量预测方法,并对预测方法涉及的具体模型进行了讨论。认为应用该方法可以客观反映公路与其它运输方式之间的作用关系、准确描述交通量的转移规律、充分把握建设项目在综合运输网络中的作用和地位,使预测结果更加合理、有效。     

弹性系数法在改扩建公路交通量预测中的应用

采用弹性系数法对公路改扩建项目进行交通量预测,简化了"四阶段"法中大量的基础资料调查工作,避免了复杂的计算过程,提高了工作效率,交通量预测结果也基本可信。     

区域经济发展与交通需求关系研究

为较客观地评价交通需求与经济发展的相关性,采用皮尔逊相关系数法和斯皮尔曼等级相关系数法模型对山东省各地市相关经济指标与所辖高速公路出入口的交通量进行相关性分析,进而确定影响区域交通量生成的主要社会经济指标.研究结果可为交通量预测中经济指标选取提供一种新的研究方法,有利于提高交通量预测精度及路网规划的科学性.     

灰色理论在公路改建项目交通量预测中的应用

采用灰色理论对公路改建项目进行交通量预测,不仅简化了传统"四阶段预测法"中大量的基础资料调查工作,而且也适用于无法采用增长率法的公路改建项目。采用这种方法进行的交通量预测结果也基本可信。     

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。     

交通量预测的优化模型

在交通量预测的一般方法(原值预测法、经济调控法和回推算法)的基础上,建立了交通量预测的优化模型,给出了优化模型中加权系数的确定方法.     

浅谈市政道路可行性研究中的交通量预测

在市政道路可行性研究中,交通量是决定其可行与否及建设标准的重要依据,然而目前通用的规范中并未对交通量预测进行详细规范.根据市政道路项目自身特点,结合实际项目,探讨了应用四阶段法进行交通量预测的方法,为规范市政道路的交通预测提供依据.     

BP神经网络技术在交通工程中的应用

交通量有过去,现在和未来之分.其中,未来交通量是道路交通规划与建设中十分重要的技术指标,是决定是否修超限车专用路,规划路网密度,确定道路等级,决定道路断面,结构形式和标准等方面的不可缺少的基础条件,因此进行交通量预测方面的研究具有重要的意义.交通量预测是交通规划重要的基础工作,其预测结果的准确性将直接影响到交通规划的合理性.