基于路网规划的道路立体交叉交通量预测方法

道路立体交叉远景交通量预测是道路立交规划和设计的重要环节，根据交叉口交通流特性和规划路网的路段交通量，构造了立体交叉远景交通量预测模型。此模型通过迭代计算预测立体交叉口进口和出口之间的转向交通量，同时对模型中参数的计算进行了讨论。通过某一实例对模型进行了验证，结果表明该模型误差较小。     

关于路面设计中轴载增长率的探讨

在现行柔性路面设计规范中，设计年限内一个车道上的累计当量轴次Ｎｅ与交通量增长率ｒ有关，实际上交通量增长率与轴载次数增长率ｒ２且定的差异，本文在对河南省国道。省道及县乡道路上大量的数据统计结果分析后指出，为了准确计算设计年限内的螺计当量轴次，应采用轴载增长率ｒ２而不是交通量增长率ｒ。     

低交通量道路路面设计方法研究

根据低交通量道路的特点,将其划分为交通量极小和交通量较大两类,并对交通量较大的低交通量道路路面设计中应着重注意的几个要点进行研究,主要包括临界荷栽的确定、轴栽换算、设计标准的采用和季节性冰冻地区的抗冻设计等,有助于低交通量道路路面设计方法的进一步完善。     

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。     

浅谈公路项目诱增和转移交通量的预测方法

公路变通量一般包括趋势交通量、诱增交通量、转移交通量三部分。目前趋势交通量预测大部采用国际通用的以OD调查为基础的“四阶段”法，但诱增交通量和转移交通量却没有比较成熟的预测方法，故对此进行探讨和研究，对于改进和提高公路建设项目可行性研究的方法和水平具有重要意义。     

基于云服务的交通量计算系统的设计

为了提高交通量数据采集与计算能力,基于云服务设计了一个交通量计算系统,集中处理全市交通量数据.应用了Windows Mobile智能设备开发技术编写了手机端交通量计数器程序,通过3G网络实现了交通量原始数据的上传.在云服务中心,应用了Excel VBA二次开发技术生成了各种统计图表,调查员在工作中,随时可下载统计图,了解交叉口的实时交通流量、流向等数据.实践证明,该交通量计算系统扩展性良好,能应对大城市交通量计算需求,能够推进智慧交通、智慧城市的建设.     

交通量调查数据分析在公路管理与服务中的应用

公路交通量是公路交通部门经常用到的一个基础性数据．从工程前期可行性研究开始,直至规划、设计、施工、养护管理、交通工程研究等一系列工作．都可能涉及有关交通量调查数据．交通量大小是制定各有关方针政策和决策的依据。同时,交通量也是描述交通流特性最重要的参数之一,交通量数据是交通工程学中最基本的资料。因此．交通量调查是十分重要的一项基础性工作。     

公路交通量调查信息在管理与服务中的应用

公路交通量调查（以下简称交调）是公路管理部门的一项重要基础工作．它是通过有组织、有计划的交通量调查,将交通量等信息记录下来,经过对数据的分析与研究,为交通组织、路网规划、设计、养护管理等工作提供重要的依据。下面以顺义区公路交通量调查信息的应用为例．阐述公路交通量调查信息在公路管理与服务中的应用。     

临江-四川宣汉公路开县段交通量发展预测

重庆市开县临江-四川宣汉公路开县段远景交通量预测：总交通量=趋势交通量 诱增交通量；趋势交通量预测：采用开县历年客、货车交通量与开县历年国内生产总值进行相关分析并建立预测模型，采用弹性系数法预测拖拉机及摩托车未来增长率及交通量；诱增交通量预测采用趋势交通量的4％～10％计。     

机场跑道交通量纵向分布研究

针对当前对机场交通量分布认识不全面的问题,重新审视现有机场道面交通量分析方法,提出了机场交通量纵向分布的概念,并计算出飞机在起飞和着陆两种情况下交通量纵向分布的数学方程,完善了机场道面交通量分析方法,为机场跑道平面设计和道面设计提供更为可靠的理论基础。同时分析了跑道交通量纵向分布的影响因素,发现飞机种类与性能、跑道两端起降概率以及跑道长度等多因素对跑道交通量纵向分布有较大的影响。     

基于交通量预测更新的爬坡车道设置研究

随着经济的快速发展,部分公路的交通量增长已超出设计时的预测值,对于其中的特定上坡路段,应以远景设计年限交通量预测更新值为基础,通过分析其通行能力从而判断是否需要设置爬坡车道。     

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.     

基于用地和交通特征的停车需求预测模型

为了解决城市停车难问题,对停车需求进行合理预测,考虑目前日益紧张的土地资源和快速增长的交通流量,分析了用地与交通影响预测模型建立的基本原理,采用用地特征函数描述了土地使用性质与停车生成率之间的关系,采用交通影响函数分析了路网流量增长率和停车率对停车需求的影响,在此基础上建立了停车需求预测模型。利用开发的软件系统,根据典型区域的土地资源规划和道路交通调查数据,进行了城市停车需求预测。预测结果表明:随着时间的变化,在各种因素影响下,停车需求近5 a增长较缓慢,而在随后的5 a中停车需求快速增长,且日停车需求量的增长速度明显高于高峰小时的增长速度。     

基于近似熵的交通流序列趋势变化检测

交通流趋势变化特征分析是交通流预测的基础．为了提取交通流序列随时间推移所呈现出来的宏观变化规律,提出了一种用于检测交通流序列趋势变化的滑动移除近似熵方法．通过对交通流序列趋势规律进行研究,首先将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,然后根据不同趋势变化的时间序列复杂程度不同,建立了滑动移除近似熵方法求解其滑动移除近似熵的值,并根据得到的时间序列提取交通流序列趋势变化．最后以北京市四环路某一断面交通流序列为例,用建立的模型对交通流序列趋势变化进行检测,并与滑动t检验方法结果对比．研究结果表明本文提出的方法能够对交通流序列趋势变化进行检测,且检测结果与实际交通流序列趋势变化比较吻合,研究结论可为短时交通流预测建模提供拳者依据．     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

基于灰色遗传支持向量机的短时交通流预测

为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行累加,弱化其随机性,再通过遗传优化支持向量机模型进行预测,利用灰色模型将预测结果进行累减,得到最终的预测值表.以长春市某主干路交通流数据为基础,验证了该模型的有效性和可行性.     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

面向诱导的交通状态概率预报技术

为了获取准确客观的交通流运行状态信息,满足交通诱导的需求,综合考虑城市道路中交通流演变的随机性和复杂性,以及实时交通状态判别本身具有的不确定性,通过分析交通状态和影响因素之间的映射关系,提出了一种交通状态概率预报的Logistic回归模型. 该模型借助Logistic回归方法探讨交通状态和交通参数之间的函数关系,并对下一时段交通状态及其发生的概率进行预报. 最后结合实际数据,进行了不同预报时长的分级交通状态的概率预报实验,独立样本检验结果表明,该模型预报准确率高,稳定性好.