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。     

基于弹性系数法的鱼田堡至石林公路交通量预测

交通量预测分析是道路建设可行性研究的重要环节,将预测的远景交通量划分为趋势交通量和诱增交通量。以重庆市万盛经开区鱼田堡至石林公路为例,基于弹性系数法,对远景交通量进行预测分析和计算,建立了回归预测模型,选用指标高度相关验证了计算的合理性,经综合分析预测,确定了各时期客货运弹性系数值,该交通量预测方法可为类似交通规划提供理论参考。     

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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诱增交通量是交通需求预测与交通建设项目评价中的重要组成部分.本文从诱增交通量概念出发，从宏观和微观两个角度阐述了区域诱增交通量产生的机理，分析了现行单个建设项目诱增交通量计算思路的局限性，研究提出了基于区域的诱增交通量计算的多元线性回归模型.论文结合我国的国情，对该模型参数进行了标定，提出了符合中国实际的基于区域诱增交通量计算方法.利用北京地区改革开放之后(1978年至2003年)的数据进行了实例分析，得到了道路建设对交通量的近期影响弹性系数0.17,远期影响弹性系数0.29的结果.     

国道G106线平舆段交通量的预测与分析

详述了国道G106平舆段交通量的预测与分析方法,对公路交通量预测的理论和方法进行了综合、系统、全面的分析,为公路交通量的预测提供了可借鉴的经验。     

京新高速公路北辛堡主线站进京方向收费车道数的计算验证

结合京新高速公路河北省张家口段一期京冀界北辛堡主线收费站的交通量现状,选取管理部门提供的收费站交通量报表,对该收费站进京方向收费车道数进行了重新计算,以确定现有进京方向收费车道数能否满足目前的交通量需求,并提出满足现有交通量的收费车道数量.     

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。      

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。     

2011年辽宁省普通公路省道交通量分析评估

根据辽宁省2011年普通公路省道交通量统计数据,对省道交通量变化趋势、交通量分布、交通量组成、拥挤度及服务水平进行评估分析,以反映目前我省省道使用效果。     

常德沅水西大桥交通量预测方法研究

介绍了常德市沅江西大桥交通量预测采用的方法,并对相类似桥梁的交通量预测方法提出了建议。     

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法

提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。      

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.     

基于模糊数学的公路交通量预测方法

在交通量资料少、规律性不强的情况下,设计年限内平均日交通量和交通量年平均增长率两个参数不容易直接确定,而相关参数如人口、经济、汽车保有量等与之相关性有不同的权重。针对于此,主要利用模糊数学和线性规划的有关理论,通过模糊预测模型对某地区的交通量进行预测,并根据不同的影响因素,采用不同的权重对其进行交通量分配。实例分析表明,该方法更加客观、合理,具有一定的应用价值。     

GM（1，1）模型在福州市橘园洲大桥交通量预测中的应用研究

GM（1,1）模型具有计算量小、过程简单且精度较高等优点,特别适合于基础数据相对缺乏的城市桥梁交通量预测研究。因此,本文在介绍GM（1,1）模型的基本原理基础上,收集福州市橘园洲大桥2005年至2009年的交通量数据,应用GM（1,1）模型对其进行未来年的交通量预测,从而为城市桥梁交通量预测提供了一种简单实用的方法。这...     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

集OD调查交通分布径路选择于一体的调查方法

为了向城市交通规划提供更为精确、更为全面的基础资料,以确保交通规划的各项工作质量,使交通规划更切合城市的实际情况。在对传统的交通调查和交通规划方法进行分析的基础上,提出了一种新的调查方法,通过对各交通小区的驶出交通量进行着色调查和各路段交通量进行分类调查,并通过一定的内业整理,便得到更为全面的交通数据。     

区域路网货物运输量统计方法改进

为更加准确获取行政区域内路网货物运输量及运输量结构性数据，支撑交通运输行业主管部门决策，在分析区域路网运输量和车辆运输量关系的基础上，依托高速公路收费的全样本数据和公路交通调查数据，采用货车日均断面交通量和等效里程两个类比指标，提出区域路网货物运输量改进的统计方法.按照公路技术等级对区域路网运输量进行细化，拆分得到运输量结构性数据，建立区域路网运输量和车辆运输量之间的联系.以云南省为例进行分析，结果表明：云南省区域路网货运周转量中，高等级公路比例约为71%，其中，高速公路比例达54%；云南省与外省区域间车辆流动性不大，经济开放程度不高.     

观测站交调资料的轴载换算方法研究

笔者采用加权平均的方法 ,结合漯周路的交通状况 ,得到交通量观测站中车型大类交通量换算为标准轴次的车型大类换算系数 ,能较准确地将交通量观测站资料换算为路面结构设计中所需的标准轴载作用次数     

基于ARCGIS动态分段技术的路段流量可视化分析

通过引入基于线性参照系统的动态分段技术,以广东省普通国道网为例,将里程桩号作为建立路线系统的量测M值的校正参考依据,并把广东省年度交调数据中路段交通流量观测值作为线事件导入到国道网的路线系统中,实现路段交通流量与空间矢量地图的匹配,使地理信息系统中的路线网络建立流量属性,为路网的进一步网络分析及研究决策提供科学的参考依据。     

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通过整理G2京津塘高速公路3年（2007.3～2010.2）逐日逐时的百万车流量交通事故和交通流量及气象要素资料,并将百万车流量交通事故(交通事故与交通流量之商)与同步降水量进行日变化相关分析;结果表明：年平均百万车流量交通事故的日变化最高峰出现在05时,年平均高峰值高达234起•辆-1•10-6;年度、春季、夏季、秋季和冬季的平均百万车流量交通事故与同步降水量均呈正抛物线相关,即百万车流量交通事故随降水量的加大而增多;统计学检验（R＞Rα=0.01 和F＞Fα=0.01）效果很好。四个季节的百万车流量交通事故与降水量相关的系数高达0.7386～0.8635。这一分析事实为G2京津塘高速公路行车安全提供了客观的参考依据。